Programa Avanzado en

IA para Programar

¿A qué puestos podrás acceder tras realizar el Curso online en IA para Programar de UNIR?

Los conocimientos adquiridos en este curso online se alinean con los perfiles demandados por empresas tecnológicas como Microsoft, IBM, Accenture, Capgemini, Indra, KSchool, Everis, BBVA o Telefónica Tech, entre otras muchas.  Entre los perfiles a los que podrás optar tras finalizar este curso destacan: 

• Desarrollador de Software especializado en IA Generativa  
• Desarrollador Full Stack Avanzado  
• Ingeniero de IA para Ciencia de Datos  
• DevOps con especialidad en IA  
• Arquitecto de soluciones cloud con foco en IA  
• Consultor en implementación de IA generativa  
• Manager técnico o líder de proyectos IA  

Estos perfiles están entre los más demandados del sector tecnológico, según el Estudio de Remuneración 2024 de Technology by PageGroup y los informes de ICTS.  

Perfil profesional

Esta formación en IA para Programar te capacita para integrar la inteligencia artificial en todas las fases del desarrollo de software, desde la generación de código hasta el despliegue y mantenimiento. Con esta formación conseguirás un perfil híbrido con conocimiento técnico y visión estratégica, capaz de mejorar la productividad y la calidad del desarrollo mediante IA. Algunos ejemplos reales de aplicabilidad una vez superado el curso son:  

• Generación de código automático: entender cómo los modelos generativos pueden escribir funciones, clases o scripts completos.  
• Documentación automática: creación de comentarios y docstrings a partir del código.  
• Refactorización: IA que sugiere optimización de código.  
• Asistente de codificación: ChatGPT o Copilot que sugiere bloques de código en tiempo real.  
• Testing asistido: generación automática de tests unitarios con Pytest o unittest.  
• Debugging: identificación de errores y sugerencias de corrección.  
• Generación de contenido dinámico: crear textos, resúmenes o código a partir de la entrada del usuario.  
• Asistentes conversacionales dentro de apps: Chatbots o sistemas de soporte.  
• Backend: uso de FastAPI/Flask para manejar llamadas a IA y procesar datos.  
• Base de datos: guardar respuestas de IA para historial o analítica.  
• Frontend: mostrar resultados generados dinámicamente al usuario.  
• Automatización de despliegues: Ia puede generar scripts de Terraform, Docker o Kubernetes.  
• Escalabilidad inteligente: IA puede sugerir recursos óptimos según carga estimada.  
• Monitorización y alertas: IA analiza logs y sugiere correcciones o mejoras.