Asistentes analíticos locales con datos reales
Curso práctico para construir un asistente de analítica local con Python, DuckDB, pandas, Polars, Ollama y Streamlit. Cada misión termina con un artefacto comprobable y el proyecto final documenta fuentes, fallos, costes y modo degradado.
Tu siguiente acción
Abre la primera misión, termina una práctica pequeña y guarda una evidencia. Si el curso te supera, vuelve a la ruta de inicio: no tienes que dominarlo todo hoy.
- 1 Abre una lección
- 2 Haz la misión
- 3 Guarda evidencia
confianza del cursoRevisión editorial del Necesita revisión · 2 fuentes primarias · catálogo editado el
Alcance: Estructura educativa, coherencia del temario, fuentes generales y riesgos. Las lecciones técnicas concretas deben probar comandos y versiones antes de marcarse como probadas.
- Curso incluido en rutas visibles.
- Fecha ISO obligatoria en catálogo.
- Resultado educativo y entregable revisados por audit automático.
Esta ficha no sustituye la prueba local de cada tutorial técnico. Si una lección incluye comandos, versiones, precios o plataformas externas, debe volver a contrastarse con sus fuentes oficiales antes de marcarse como probada.
Qué serás capaz de hacer
- Cargar y perfilar datos sin perder tipos ni trazabilidad
- Crear consultas SQL y transformaciones visibles y verificables
- Entregar un dashboard local con pruebas, fuentes y modo degradado
Un asistente analítico local con dataset documentado, consultas auditables, evaluación de respuestas, dashboard y checklist de entrega.
Analistas, profesionales de operaciones y personas con hojas de cálculo que quieren construir asistentes locales sin ocultar consultas ni decisiones sobre los datos.
- • Un CSV o Excel de prueba sin información sensible
- • Python básico o disposición para seguir comandos guiados
Temario
Entender y preparar4 lecciones
Limpiar, consultar y justificar5 lecciones
Mapa completo de Aulafy
Cómo se relacionan todos los cursos
No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.
- 1Comprender
- 2Aplicar o construir
- 3Operar con confianza
Empieza aquí
Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.
Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.
Elige una aplicación
Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.
Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.
Construye con código
Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.
Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.
Lleva sistemas a producción
Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.
No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.