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Docentes a cargo: Dr. Gustavo González Bonorino Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas. |
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Descripción general del curso: Existen decenas de ofertas para aprender a emplear la IA en programación. La mayor parte, sin embargo, se enfoca en la creación de apps y productos para internet, donde lenguajes como JavaScript, HTML y CSS dominan la escena. La realidad del ambiente profesional es que muchos usuarios generan código para aplicaciones en ciencia de datos, física o finanzas, que pueden no implementar una salida web. Este tipo de codificación, que típicamente implementa Python o R, denominamos “programación científica”, y es tópico de este curso. También hay muchas ofertas para aprender Cursor AI, y aun cuando algunas tienen el calificativo de “principiante” en el título, parten de un nivel avanzado de uso, omitiendo muchos de los valiosos comandos y recursos que ofrece el programa, limitando así la productividad del usuario hasta que los aprende por cuenta propia. Nuestro compromiso es ayudarles a dominar Cursor AI y a aplicarlo en programación científica respetando las normas de estilo y de modularidad que distinguen scripts profesionales. El curso se organiza en tres partes. La primera repasa nociones fundamentales sobre estilos de programación y el modo cómo operan los modelos de lenguaje. En la segunda parte se describen las pantallas y comandos en Cursor AI y se ejemplifica cómo usarlo para corregir y generar código, y otras prestaciones. En la tercera parte Cursor AI es aplicado en la construcción de un proyecto de programación científica no trivial, empleando un estilo estructurado, modular, que sigue los cánones modernos de programación. El proyecto será desarrollado en Python, con la colaboración de CSS y de HTML, pero la metodología es extrapolable a otros lenguajes. Además del proyecto final, tres contribuciones del curso merecen ser recalcadas. Una es la automatización de pruebas unitarias para proyectos complejos. La segunda es la refactorización de un proyecto completo creado en Android Studio (Java) a Python. Y la tercera es una muestra de la aplicación de Cursor AI a operar con planillas Excel.
Destinatarios: Desarrolladores de Python principiantes con interés por la ciencia de datos y la programación científica. Usuarios de Python interesados en incorporar IA al desarrollo técnico. Estudiantes, investigadores e ingenieros que desean producir resultados numéricos de forma más eficiente. Desarrolladores que quieran aprender Cursor AI de manera práctica, aplicada y orientada a proyectos.
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Modalidad: El curso es fuertemente práctico. Se les invita a reproducir los ejemplos presentados en el curso, pero tengan en cuenta que las soluciones seguramente no serán idénticas. Esto se debe a que los agentes operan de manera estocástica. También será muy educativo que ejerciten Cursor AI con prompts creados por ustedes, explorando la respuesta del programa. Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso. Habrá una reunión sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal. |
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Nivel y requisitos: El nivel del curso es introductorio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programación en general.
Requerimientos de computación: Cursor AI es un programa de suscripción paga. Si bien ofrece una suscripción gratuita será insuficiente para desarrollar el curso. El programa es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
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Módulo 1 - Modelos de lenguaje extensos (LLM) Inteligencia Artificial en programación Programación asistida con IA versus Vibe Coding Cómo opera un LLM: prompts, agentes y herramientas Módulo 2 – Dominando Cursor AI Qué es y para qué sirve Cursor AI Cursor AI versus ChatGPT y Visual Studio Code con Copilot Instalación, pantallas y comandos Gestión del espacio de trabajo (workspace) Configuración de Cursor AI (Cursor Settings) Módulo 3 - Modos de uso Edición de código en línea Hacer preguntas sobre el código existente Autocompletar con Tab Mejorar el contexto de la consulta añadiendo documentación Preguntas sobre la base de código global Establecer reglas de IA personalizadas Generar pruebas unitarias (unit tests) Costo de uso de Cursor AI Módulo 4 - Proyecto especiales Automatización de pruebas unitarias Refactorización de proyecto Java de Android Studio a Python Módulo 5 – Programación científica Estructura de un proyecto en Python Construcción de un prompt eficiente Creación de un plan Módulo 6 - Conclusión del proyecto Ejecución del plan Revisión del código Ejecución del código Proyecto adicional: Cursor AI opera con planillas Excel |
Evaluación: La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.n.
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Docentes a cargo: Dr. Gustavo González Bonorino Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas. |
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Descripción general del curso: “Python en la era de la IA” enseña a programar en Python empleando la IA como ayudante. La incorporación de la IA a tiempo completo exige implementar una metodología de enseñanza radicalmente diferente a la que tradicionalmente se ha aplicado para enseñar Python. En los cursos tradicionales el docente era el protagonista y el alumno oficiaba de receptor pasivo. En este curso el protagonismo recae en el alumno, asociado con la IA, y el docente oficia de árbitro, de mediador. Ustedes darán instrucciones (prompts) a la IA para que escriba código y lo analizarán valiéndose de los apuntes y videos, y de consultas con la IA. Este procedimiento les entrenará en la redacción de prompts eficientes y al mismo tiempo les guiará en el aprendizaje de Python. Se omiten los detallados instructivos propios de cursos tradicionales, con largas listas de ejemplos y de variantes de sentencias, y se adopta el aprendizaje por demanda, es decir, que el código les exija qué aprender y cuándo aprender. Este curso está especialmente dirigido a quienes deseen emplear Python en programación científica. Si el interés de ustedes fuese crear páginas web, le sugerimos optar por el curso Vibe Coding con Lovable, en esta misma plataforma.
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Modalidad: El curso es fuertemente práctico e incluye una gran cantidad de videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter. Varios ejercicios de codificación les incitan a zambullirse en programación con Python. Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso. Habrá una clase sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal. |
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Destinatarios:
La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados.
Nivel y requisitos
No se requiere conocimiento previo en programación con Python, ya que se enseña desde cero.
El acceso a todo el material del curso permanece abierto durante cuatro meses después de la finalización.
Requerimientos de computación:
Python es de acceso libre y gratuito y corre sin mayores exigencias es espacio de memoria o de disco duro.
Programa del curso
| MÓDULO 1 | ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Aprender Python en la era de la IA: qué cambió y qué no Organización del curso Metodología de aprendizaje Organización del espacio de trabajo Errores característicos de la IA Código IA Happy Path Bias (Sesgo del Camino Feliz) |
| MÓDULO 2 | Módulos y paquetes, y también bibliotecas Código IA Importar módulos SINTAXIS Y SEMÁNTICA EN PYTHON Código IA Conversión temperatura TIPOS DE DATOS EN PYTHON Código IA Tipos de datos PROPIEDADES DE LOS DATOS Código IA Coerción FORMATEO DE DATOS OPERAR CON FECHAS Y HORAS Codigo IA Fechas |
| MÓDULO 3 | PROGRAMACIÓN ESTRUCTURADA Funciones Código IA Funciones Iteraciones Ejecución condicional Código IA Bucles GESTIÓN DE ERRORES Codigo IA – Gestión de errores |
| MÓDULO 4 | BIBLIOTECA PANDAS BIBLIOTECA NUMPY LECTURA Y ESCRITURA DE DATOS Código IA Lectura |
| MÓDULO 5 | CREACIÓN Y GESTIÓN DE TABLAS DE DATOS Código IA Gestión de tablas VISUALIZACIÓN DE DATOS Código IA Visualización |
| MÓDULO 6 | PROGRAMACIÓN FUNCIONAL Código IA Programación funcional PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Código IA Programación Orientada a Objetos |
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.
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Docentes a cargo: Dr. Gustavo González Bonorino Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 60 horas. |
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Descripción general del curso: “SQLite en la era de la IA” enseña a gestionar bases de datos empleando la IA como ayudante. El conocimiento se concreta en datos, y los datos tienen valor de mercado. Muchas empresas trabajan con datos, y esos datos se trabajan y transmiten de distintas formas. Sin embargo, los datos toman aun mayor valor si están almacenados y organizados de manera que se pueda acceder a ellos con facilidad y con seguridad. Este valor agregado se logra implementando bases de datos (BD) que pueden gestionarse computacionalmente. SQL es el lenguaje preferido para gestionar BD. Así, pues, es necesario saber programar en SQL para aprovechar la sostenida y creciente oferta laboral en este campo de las BD. No obstante, no es suficiente saber SQL para lograr ese objetivo laboral. Tan importante como saber SQL es aprender de BD, ya que una BD mal diseñada resultará resultados poco útiles. Hay cursos que enseñan SQL pero omiten hablar de BD. Estos cursos ofrecen la mitad de la solución. Convencidos de que esta es una omisión muy relevante, hemos creado este curso con el doble propósito de enseñar SQL y el diseño de BD. En resumen, tienen dos cursos en uno. El curso se divide en dos secciones mayores. La primera está dedicada casi exclusivamente al lenguaje SQL. Cómo recuperar la información que necesitamos de una tabla y cómo crear nuevas tablas de datos y poblarlas con información. En esta sección se trabaja con una única tabla. La segunda sección se dedica a bases de datos relacionales. Se enseña cómo diseñar una base de datos eficiente minimizando la redundancia y la dependencia funcional de información. Y también se introducen varios comandos no vistos previamente debido a que operan con más de una tabla. Numerosos ejercicios distribuídos a lo largo del curso les servirán para fijar lo aprendido. Y al final, un proyecto guiado les permitirá poner en práctica todo lo aprendido. En este proyecto diseñarán una base de datos y aplicarán SQL para gestionarla mediante consultas. Por conveniencia didáctica se emplea SQLite como sistema de gestión, pero la presentación facilita la migración a otros sistemas de gestión de BD. El contenido del curso está distribuído en seis módulos semanales. Dispondrán de instructivos escritos complementados con videos. El curso es fuertemente práctico, con numerosos ejercicios para asimilar mejor lo aprendido.
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Intervención de la IA: En los cursos tradicionales el docente era el protagonista y el alumno oficiaba de receptor pasivo. En este curso el protagonismo recae en el alumno, asociado con la IA, y el docente oficia de árbitro, de mediador. Ustedes darán instrucciones (prompts) a la IA para que escriba código SQL que luego analizarán valiéndose de los apuntes y videos, y de consultas con la IA. Este procedimiento les entrenará en la redacción de prompts eficientes y al mismo tiempo les guiará en el aprendizaje de SQL. Se adopta el “aprendizaje por demanda”, es decir, que el código les exija qué aprender y cuándo aprender. Se emplean las plataformas ChatGGPT y Gemini en sus versiones gratuitas, pero ustedes pueden emplear otras. |
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Requerimientos de computación:
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita, y no es exigente en recursos de computación. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación: La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.
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MODULO 1 Presentación de SQL y SQLiteStudio |
¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Qué es SQL? Sistemas de gestión de bases de datos relacionales Variantes de SQL Operación interna de SQL SQLite SQLiteStudio Aprender SQL en la era de la IA: qué cambió y qué no Organización del curso Metodología de aprendizaje Organización del espacio de trabajo Asistentes de IA: ChatGPT y Gemini Errores característicos de la IA |
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MODULO 2 Sintaxis en SQL |
Datos y tablas de datos La sintaxis SQL Nomenclatura Cuestiones de estilo Categorías de sentencias Sentencias con SELECT SELECT con expresiones Cláusula LIMIT Cláusula DISTINCT Cláusula WHERE Cláusula ORDER BY. Funciones de agregación La función COUNT() Cláusula GROUP BY. Cláusula HAVING Funciones de cadenas Inserción de comentarios Ejercicios 1 |
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MODULO 3 Crear una BD y poblarla con datos |
Tipos de dato en SQLite Operar en la interfaz de SQLiteStudio Operar en el editor de SQLiteStudio Restricciones (constraints) Sentencias de manipulación de datos (DML) Cláusula INSERT Cláusula UPDATE Cláusula DELETE Cláusula ALTER TABLE Cláusula DROP Gestión de fechas y hora Comandos transaccionales (TCL) Ejercicios 2 |
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MODULO 4 Diseño de bases de datos |
Sistema de archivos o de ficheros Tipos de bases de datos BD relacionales Diseño de una base de datos relacional Entidades Atributos Relaciones o dependencias Cardinalidad Participación Representación gráfica de relaciones entre entidades – Diagramas ER Clave primaria (PRIMARY KEY) Clave ajena (FOREIGN KEY) De diagramas ER a esquemas relacionales Normalización de una BD Formas normales |
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MODULO 5 Operar con múltiples tablas |
Operar con la BD chinook.db Introducción a Lucid Chart Crear el diagrama ER para chinook.db Integridad referencial (referential integrity) Consultar más de una tabla El operador UNION El operador INTERSECT El operador EXCEPT Cláusula JOIN Cláusula INNER JOIN Cláusula LEFT JOIN Cláusula CROSS JOIN) Self join Subconsultas (subqueries) Orden de ejecución de una consulta |
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MODULO 6 Tópicos avanzados |
La sentencia PRAGMA Cláusula VIEW Cláusula WITH Disparadores (TRIGGER) La expresión CASE WHEN Limitaciones de SQLite |
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Docentes a cargo: Dr. Gustavo González Bonorino Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas. |
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Descripción general del curso: Existen decenas de ofertas para aprender a emplear la IA en programación. La mayor parte, sin embargo, se enfoca en la creación de apps y productos para internet, donde lenguajes como JavaScript, HTML y CSS dominan la escena. La realidad del ambiente profesional es que muchos usuarios generan código para aplicaciones en ciencia de datos, física o finanzas, que pueden no implementar una salida web. Este tipo de codificación, que típicamente implementa Python o R, denominamos “programación científica”, y es tópico de este curso. También hay muchas ofertas para aprender Cursor AI, y aun cuando algunas tienen el calificativo de “principiante” en el título, parten de un nivel avanzado de uso, omitiendo muchos de los valiosos comandos y recursos que ofrece el programa, limitando así la productividad del usuario hasta que los aprende por cuenta propia. Nuestro compromiso es ayudarles a dominar Cursor AI y a aplicarlo en programación científica respetando las normas de estilo y de modularidad que distinguen scripts profesionales. El curso se organiza en tres partes. La primera repasa nociones fundamentales sobre estilos de programación y el modo cómo operan los modelos de lenguaje. En la segunda parte se describen las pantallas y comandos en Cursor AI y se ejemplifica cómo usarlo para corregir y generar código, y otras prestaciones. En la tercera parte Cursor AI es aplicado en la construcción de un proyecto de programación científica no trivial, empleando un estilo estructurado, modular, que sigue los cánones modernos de programación. El proyecto será desarrollado en Python, con la colaboración de CSS y de HTML, pero la metodología es extrapolable a otros lenguajes. Además del proyecto final, tres contribuciones del curso merecen ser recalcadas. Una es la automatización de pruebas unitarias para proyectos complejos. La segunda es la refactorización de un proyecto completo creado en Android Studio (Java) a Python. Y la tercera es una muestra de la aplicación de Cursor AI a operar con planillas Excel.
Destinatarios: Desarrolladores de Python principiantes con interés por la ciencia de datos y la programación científica. Usuarios de Python interesados en incorporar IA al desarrollo técnico. Estudiantes, investigadores e ingenieros que desean producir resultados numéricos de forma más eficiente. Desarrolladores que quieran aprender Cursor AI de manera práctica, aplicada y orientada a proyectos.
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Modalidad: El curso es fuertemente práctico. Se les invita a reproducir los ejemplos presentados en el curso, pero tengan en cuenta que las soluciones seguramente no serán idénticas. Esto se debe a que los agentes operan de manera estocástica. También será muy educativo que ejerciten Cursor AI con prompts creados por ustedes, explorando la respuesta del programa. Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso. Habrá una reunión sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal. |
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Nivel y requisitos: El nivel del curso es introductorio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programación en general.
Requerimientos de computación: Cursor AI es un programa de suscripción paga. Si bien ofrece una suscripción gratuita será insuficiente para desarrollar el curso. El programa es poco exigente en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.
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Módulo 1 - Modelos de lenguaje extensos (LLM) Inteligencia Artificial en programación Programación asistida con IA versus Vibe Coding Cómo opera un LLM: prompts, agentes y herramientas Módulo 2 – Dominando Cursor AI Qué es y para qué sirve Cursor AI Cursor AI versus ChatGPT y Visual Studio Code con Copilot Instalación, pantallas y comandos Gestión del espacio de trabajo (workspace) Configuración de Cursor AI (Cursor Settings) Módulo 3 - Modos de uso Edición de código en línea Hacer preguntas sobre el código existente Autocompletar con Tab Mejorar el contexto de la consulta añadiendo documentación Preguntas sobre la base de código global Establecer reglas de IA personalizadas Generar pruebas unitarias (unit tests) Costo de uso de Cursor AI Módulo 4 - Proyecto especiales Automatización de pruebas unitarias Refactorización de proyecto Java de Android Studio a Python Módulo 5 – Programación científica Estructura de un proyecto en Python Construcción de un prompt eficiente Creación de un plan Módulo 6 - Conclusión del proyecto Ejecución del plan Revisión del código Ejecución del código Proyecto adicional: Cursor AI opera con planillas Excel |
Evaluación: La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.n.
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Docentes a cargo: Dr. Gustavo González Bonorino Duración: seis (6) semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas. |
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Descripción general del curso: Es muy probable que se hayan cruzado con el término Vibe Coding. Es un término muy reciente, acuñado en febrero 2025 por Andrej Karpathy, un destacado programador que trabajó en OpenAI y en Tesla. Con Vibe Coding (preferimos no aventurar una traducción) Karpathy describió la posibilidad de generar código útil delegando la tarea enteramente en la IA. Un prompt inicial, escrito o verbal, describe la aplicación o página web que se desea construir y gatilla la acción, y los modelos y agentes embebidos en alguna de las numerosas plataformas existentes devuelve un código que materializa esa app o página web.
Desde febrero 2025 han aparecido varias plataformas especializadas en Vibe Coding. Paralelamente ha mejorado notablemente la calidad del producto. Algunas plataformas se encargan de incorporar bases de datos y hasta normas de seguridad al producto final. Lovable es una de las plataformas de codificación con IA más avanzadas.
Este curso muestra cómo emplear Lovable en vuestros proyectos. Se procede en tres etapas. En una primera etapa se exploran las numerosas pantallas, comandos y opciones en Lovable, de modo que lo aprovechen en todo su potencial.
En una segunda etapa nos explayamos en dos asuntos. Uno es a interactuar con Lovable creando prompts eficientes. El prompt es la instrucción inicial que guía a la IA, y puede ser la única instrucción, de modo que debe ser cuidadosamente diseñado. El otro asunto es comprender la estructura de los proyectos que genera Lovable. El frontend, el backend, las bases de datos, los componentes de autenticación, son partes de las aplicaciones web. Cuando hayan superado la fase inicial de trabajo con Lovable y pasen a proyectos moderadamente complejos, Lovable puede hacerles preguntas acerca de estos componentes, y deberán responder.
Finalmente, en la tercera etapa, se presentan numerosos ejemplos de uso de Lovable, en proyectos de complejidad creciente.
Aunque este curso se centra en Lovable, lo que aprendan les facilitará incursionar en otras plataformas
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Modalidad: El curso es fuertemente práctico. Se les invita a reproducir los ejemplos presentados en el curso, pero tengan en cuenta que las soluciones seguramente no serán idénticas. Esto se debe a que los agentes operan de manera estocástica. También será muy educativo que ejerciten Cursor AI con prompts creados por ustedes, explorando la respuesta del programa. Quienes deseen un certificado con calificación numérica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso. Habrá una reunión sincrónica en horario a convenir, para brindar orientación y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal. |
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Nivel y requisitos: El nivel del curso es introductorio. No se presupone conocimiento previo en programación. Es ideal para quien se inicia en programación y quiere entretenerse generando aplicaciones web sencillas, y también para aquellos con una experiencia moderada en programación que desean potenciar su producción.
Requerimientos de computación: Lovable AI es un programa de suscripción paga. Si bien ofrece una suscripción gratuita será insuficiente para desarrollar el curso.
Lovable opera en la nube, por lo cual no impacta en el espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM.
Módulo 1
Qué es Lovable y para qué sirve
Estructura de una app
Mi primer proyecto Lovable
Módulo 2
Conociendo Lovable: features, agente, chat
Herramientas de diseño: temas, edición visual
Lovable Cloud y Lovable AI
Módulo 3
El prompt
Arquitectura de una app: frontend y backend
Gestión de datos y de autenticación
Módulo 4
Integración con GitHub
Costo de uso de Lovable
Módulo 5
Proyecto 1 – Propósito: Ingreso de texto por usuario; generación de respuesta pulsando un botón.
Proyecto 2 – Propósito: Manipulación de fotografías; jerarquía de componentes visuales.
Proyecto 3 – Propósito: Incorporar cálculos, gestión de datos numéricos, redondeo.
Proyecto 4 – Propósito: Leer datos de un archivo Excel, graficar puntos sobre un mapa.
Módulo 6
Proyecto 5 – Propósito: Leer datos de un archivo CSV con precios de casas, construir con ellos una tabla y graficar parte de los datos.
Proyecto 6 – Propósito: crear una app con una API que conecte a una base de datos; crear un backend con Lovable Cloud.
Proyecto 7 – Propósito: Usar Remix. Agregar autenticación con Google.
Proyecto final – Tema a decidir por los participantes
Anexo. Glosario de términos usados
Evaluación: La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Acreditación: El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) para quienes así lo ameriten y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.n.