Curso Agente IA para Automatizaciรณn de Informes

Curso Agente IA para Automatizaciรณn de Informes

Introducciรณn del curso

En este curso, aprenderรกs a desarrollar agentes inteligentes que puedan acceder a bases de datos SQL, extraer datos relevantes y generar informes automatizados en formatos como PDF y Excel. Utilizando herramientas open source como Python, Ollama, LLMs (como LLaMA y DeepSeek), y LangChain, este curso te guiarรก a travรฉs de las mejores prรกcticas para combinar la inteligencia artificial con la gestiรณn de datos en bases de datos SQL Server. Al finalizar, serรกs capaz de crear soluciones automatizadas que faciliten la generaciรณn de informes complejos y personalizados, optimizando asรญ los procesos de anรกlisis de datos en cualquier entorno empresarial.

รndice de contenidos

Curso Agente IA para Automatizaciรณn de Informes

  1. Introducciรณn al curso

    • ยฟQuรฉ aprenderรกs en este curso?
    • Herramientas y tecnologรญas open source utilizadas

  2. Fundamentos de Bases de Datos SQL

    • Conexiรณn a bases de datos SQL Server usando ODBC
    • Estructura bรกsica de SQL: Consultas SELECT, JOIN y WHERE
    • Buenas prรกcticas en la consulta y manejo de datos

  3. Instalaciรณn y configuraciรณn del entorno de desarrollo

    • Instalaciรณn de Python y bibliotecas necesarias
    • Configuraciรณn de un entorno de trabajo adecuado para el proyecto

  4. Conexiรณn a Bases de Datos SQL desde Python

    • Uso de pyodbc para conectar a SQL Server
    • Realizaciรณn de consultas SQL desde Python

  5. Manejo y manipulaciรณn de datos con Python

    • Introducciรณn a pandas para el procesamiento de datos
    • Tรฉcnicas de filtrado, agrupamiento y anรกlisis de datos

  6. Generaciรณn de Informes en PDF y Excel

    • Creaciรณn de informes en PDF con ReportLab
    • Generaciรณn de informes en Excel con openpyxl y pandas

  7. Integraciรณn de Inteligencia Artificial para la Generaciรณn de Informes Automรกticos

    • Uso de Ollama y LLMs open source (LLaMA y DeepSeek) para generar resรบmenes y texto
    • Implementaciรณn de prompts y anรกlisis de datos con LangChain

  8. Automatizaciรณn y mejora continua de los informes

    • Automatizaciรณn del flujo de trabajo con Python
    • Creaciรณn de un sistema automatizado para generar informes periรณdicos

  9. Conclusiones y mejores prรกcticas

    • Revisiรณn de lo aprendido
    • Recomendaciones para mejorar y personalizar los informes

  10. Proyectos finales y casos de uso

    • Proyecto prรกctico para crear un agente IA que genere informes automรกticos
    • Estudio de casos reales y posibles mejoras en el proceso

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