Requisitos

Se requiere tener conocimientos en programación de aplicaciones y bases de datos, Docker, Bases de datos como SQLite, PostgreSQL, MySQL, Integraciones con servicios externos como Google Cloud, AWS.

Objetivos

Implementar soluciones de automatización, manteniendo el control completo sobre los datos y los flujos de trabajo.

Dirigido a

Estudiantes, profesionales, técnicos, especialistas, ingenieros y desarrolladores web que deseen sumergirse y aprender a automatizar soluciones con ayuda de las IAs.

Fechas Programadas

Inicia Termina Horario
Octubre 16 2025
Octubre 27 2025Lunes - a - Jueves   6:30 pm - 9:00 pm

Metodología

La Capacitación es en modalidad presencial o en línea, 100% basada en prácticas que son desarrolladas por todos los Estudiantes. En modalidad presencial: cada Estudiante cuenta con un computador, acceso a internet de banda ancha, WI-FI y elementos e instrumentos necesarios para las prácticas en nuestra sede, desde el momento en que inicia y hasta que finaliza. En modalidad en línea (online): el estudiante debe contar con un computador con webcam, micrófono, acceso a internet y el software necesario para conectarse a la plataforma de videoconferencia desde la cual se imparten las clases. La capacitación es personalizada puesto que son grupos pequeños con un máximo de dieciséis (16) Estudiantes por grupo.
Contenido
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Módulo 1: Fundamentos de Automatización y n8n

- ¿Qué es la automatización de procesos?
- n8n vs. otras herramientas (Zapier, Make, Integromat).
- Instalación (local y cloud).

Módulo 2: Estructura y Componentes de n8n
- Nodos, flujos y triggers.
- Variables y contexto de ejecución.
- Control de errores y manejo de datos.

Módulo 3: Conexiones y APIs
- Conectar APIs con OAuth2, API keys, etc.
- Casos de integración populares (Google Sheets, Slack, Airtable, etc.).
- Ejercicios prácticos: flujos que consultan y transforman datos.

Módulo 4: Automatización de Procesos de IA
- Conexión con APIs de IA (ej: OpenAI, Hugging Face, Gemini).
- Casos reales: generación de resúmenes, análisis de sentimientos, generación de insights.
- Ejercicio práctico: flujo que procese datos y los envíe a un modelo de IA.

Módulo 5: Gestión y Escalabilidad
- Monitoreo de flujos (logs, alertas).
- Versionamiento de flujos y control de cambios.
- Buenas prácticas para flujos robustos.

Módulo 6: Integraciones Avanzadas y Casos de Uso.
- Ejemplos para áreas específicas: ventas, marketing, recursos humanos, data science.
- Uso de webhooks y cron jobs para flujos programados.
- Tips para escalar proyectos y reusar flujos.

Módulo 7: Proyecto Final y Feedback
- Los estudiantes diseñan un flujo completo para un caso real o propio.
- Presentación final y retroalimentación grupal.

Video

Incluye

  • Link en la nube con Información Técnica y Utilidades (Software).
  • Certificado de Asistencia.

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Aliados Estratégicos


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