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Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con enfoque práctico y útil desde el primer momento.
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Agendar cita con CTO
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Data scientists y analistas avanzados
Profesionales que construyen modelos predictivos, analizan datos, preparan features, comparan algoritmos, validan resultados y necesitan acelerar experimentación con AutoML, interpretabilidad y despliegue.
Machine learning engineers y equipos MLOps
Perfiles que deben llevar modelos a producción, gestionar versiones, endpoints, scoring, monitorización, drift, gobierno, integración con sistemas y ciclo de vida completo del modelo.
Data engineers y arquitectos de datos
Equipos que preparan pipelines, datasets, feature stores, fuentes de datos, calidad, transformaciones, reutilización de variables y bases de datos analíticas para proyectos de IA.
Responsables de IA, innovación y transformación digital
Personas que necesitan entender qué capacidades ofrece H2O.ai, qué casos de uso son realistas, cómo organizar pilotos, cómo medir valor y cómo escalar IA en la organización.
Equipos de IT, cloud, seguridad y plataforma
Profesionales responsables de despliegues, permisos, infraestructura, Kubernetes, cloud, VPC, entornos híbridos, seguridad, auditoría, costes, integración y soporte operativo.
Áreas de negocio con casos predictivos o documentales
Equipos de riesgo, finanzas, seguros, operaciones, marketing, ventas, legal, compliance, atención al cliente, industria o salud que quieren convertir datos y documentos en decisiones automatizables.
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años
de liderazgo
+480.000
Alumnos formados
en Imagina
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
H2O.ai es un ecosistema de plataformas y herramientas de IA que cubre machine learning open source, AutoML, deep learning, Document AI, Feature Store, MLOps, aplicaciones de IA y GenAI empresarial.
H2O AI Cloud es la plataforma de H2O.ai para crear, operacionalizar y escalar aplicaciones y modelos de IA/ML, integrando múltiples componentes como Driverless AI, MLOps, Document AI, Feature Store, Hydrogen Torch y Notebook Labs.
H2O-3 es la plataforma open source distribuida de H2O.ai para machine learning, con soporte para algoritmos estadísticos y de ML, además de AutoML.
H2O Driverless AI es la solución AutoML empresarial de H2O.ai. Automatiza tareas como feature engineering, validación, tuning, selección de modelos, interpretabilidad y despliegue.
Hydrogen Torch permite entrenar modelos de deep learning sin necesidad de programar desde cero, con despliegue hacia entornos Python externos o H2O MLOps.
H2O Document AI automatiza extracción y clasificación de texto en documentos, usando capacidades como OCR, NLP, deep learning y machine learning.
H2O Feature Store es un repositorio centralizado para almacenar, actualizar, recuperar y compartir features utilizadas en modelos de machine learning entre proyectos.
H2O MLOps permite gestionar despliegue, registro, scoring, gobierno, monitorización y alertas de modelos, incluyendo integración con modelos de H2O Driverless AI, H2O-3 y modelos de terceros.
Enterprise h2oGPTe es un asistente de búsqueda y GenAI empresarial para responder preguntas sobre grandes volúmenes de documentos, webs y conocimiento interno, con capacidades como RAG, validación, guardrails, seguridad y soporte enterprise.
No. Data scientists son usuarios clave, pero también participan MLOps, data engineers, IT, seguridad, negocio, legal, compliance, operaciones y dirección, especialmente cuando los modelos se despliegan y se convierten en procesos reales.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
H2O.ai es un ecosistema de plataformas y herramientas de IA que cubre machine learning open source, AutoML, deep learning, Document AI, Feature Store, MLOps, aplicaciones de IA y GenAI empresarial.
H2O AI Cloud es la plataforma de H2O.ai para crear, operacionalizar y escalar aplicaciones y modelos de IA/ML, integrando múltiples componentes como Driverless AI, MLOps, Document AI, Feature Store, Hydrogen Torch y Notebook Labs.
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Hydrogen Torch permite entrenar modelos de deep learning sin necesidad de programar desde cero, con despliegue hacia entornos Python externos o H2O MLOps.
H2O Document AI automatiza extracción y clasificación de texto en documentos, usando capacidades como OCR, NLP, deep learning y machine learning.
H2O Feature Store es un repositorio centralizado para almacenar, actualizar, recuperar y compartir features utilizadas en modelos de machine learning entre proyectos.
H2O MLOps permite gestionar despliegue, registro, scoring, gobierno, monitorización y alertas de modelos, incluyendo integración con modelos de H2O Driverless AI, H2O-3 y modelos de terceros.
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Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
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Encuentra todo el temario del curso aquí.
Aclarar qué es H2O.ai y por qué no debe confundirse con una única herramienta aislada.
Entender la diferencia entre IA predictiva, IA generativa, AutoML, MLOps, Document AI, RAG y agentes.
Situar H2O AI Cloud como plataforma para construir, operar y escalar modelos y aplicaciones de IA.
Diferenciar H2O-3 open source, Driverless AI, Hydrogen Torch, Document AI, Feature Store, MLOps y h2oGPTe.
Identificar qué perfil usa cada módulo: data scientist, ML engineer, data engineer, legal, negocio, IT o seguridad.
Resolver qué tipo de problemas encajan: scoring, clasificación, forecasting, fraude, churn, pricing, riesgo, documentos y búsqueda inteligente.
Explicar cuándo H2O.ai aporta más valor que una solución artesanal con librerías sueltas.
Revisar qué decisiones deben tomarse antes de implantar: datos, infraestructura, licencias, gobierno y caso de uso.
Establecer cómo se trabajará durante el curso: caso, dato, modelo, explicación, despliegue, monitorización e impacto.
Definir entregables esperados: experimento, modelo validado, pipeline, endpoint, dashboard, informe y plan de gobierno.
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Sobre
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