Curso de LangChain para Data Analysis y visualización

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que deseen automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extenso.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
• Cree chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
• Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios e ingenieros de automatización de nivel principiante que deseen comprender cómo usar LangChain y las API para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
• Automatice los flujos de trabajo repetitivos con LangChain y Python.
• Utilice LangChain para conectar varias API para procesos empresariales eficientes.
• Cree y automatice flujos de trabajo personalizados utilizando las API y las capacidades de automatización de LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de los agentes conversacionales y aplicar LangChain a casos de uso del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la creación de agentes conversacionales.
• Desarrolle e implemente agentes conversacionales con LangChain.
• Integre agentes conversacionales con API y servicios externos.
• Aplicar Natural Language Processing (NLP) técnicas para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado y responsables políticos que deseen explorar las implicaciones éticas del desarrollo de la IA y aprender a aplicar las pautas éticas al crear soluciones de IA con LangChain.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
• Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
• Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
• Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
• Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
• Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
• Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
• Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
• Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
• Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de LangChain.
• Instale y configure el entorno de LangChain.
• Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
• Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

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LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

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LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

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