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Maestro

IA agéntica para datos: tu criterio, a escala

El agente es una herramienta nueva que usa herramientas. La experiencia es tuya, y eso te hace insustituible.

Avanzas a tu ritmo, con tu Maestro que te acompaña en todo el curso: le preguntas lo que quieras y también te pregunta a ti.

61 habilidades · 10 módulos

$1 USD

Voy abriendo el curso módulo por módulo. Cuando estén todos los módulos, el curso costará $149 USD. Lo que pagas hoy los incluye todos.

Incluye tu Maestro para acompañarte 1:1 en todo el curso.

Pregúntale algo a tu Maestro ahora

¿Qué vas a poder hacer al terminar?

Cada recuadro es una habilidad. Abajo está la base, reconocer y explicar, y de ahí vas subiendo hasta construir lo tuyo y juzgar qué funciona y por qué.

  1. Evaluar

    • Juzgar si una fuente sirve para la pregunta

      Se apoya en:

      • Saber qué es la procedencia de los datos: de dónde salió una tabla, cómo se recogió y qué se le hizo
      • Convertir una petición de tu trabajo en una pregunta que tus datos sí pueden responder

      Tu Maestro te pide juzgar cuándo conviene y por qué y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Contestar "¿cómo lo sabes?" sobre cualquier número, con evidencia

      Se apoya en:

      • Rastrear un número a través del trabajo del agente hasta los datos
      • Comprobar un resultado por un camino que el agente no usó
      • Decir qué respalda un resultado y qué no

      Tu Maestro te pide juzgar cuándo conviene y por qué y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  2. Sintetizar

    • Escribir una vara de calidad para un tipo de trabajo con datos, con criterios que una persona o un agente pueda revisar

      Dónde lo enseño: Ponlo por escrito · Tu vara de calidad

      Se apoya en:

      • Encontrar tus propios estándares en el trabajo que aceptaste, en el que regresaste y en la razón de cada uno
      • Nombrar lo que hace defendible un trabajo con datos: trazable, reproducible, validado y honesto con sus límites

      Tu Maestro te pide construir algo propio con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Escribir una nota de métodos que otra persona pueda comprobar

      Se apoya en:

      • Registrar las decisiones de un análisis con su razón
      • Seguir un número hasta los datos que lo produjeron
      • Decir qué respalda un resultado y qué no
      • Escribir la definición de una métrica con la precisión suficiente para que dos personas calculen el mismo número

      Tu Maestro te pide construir algo propio con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Redactar la nota de métodos con el agente y verificarla

      Se apoya en:

      • Escribir una nota de métodos que otra persona pueda comprobar
      • Hacer que el agente deje evidencia mientras trabaja: código que corrió, conteos de filas, resultados de revisiones y decisiones que tomó

      Tu Maestro te pide construir algo propio con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  3. Analizar

    • Revisar el resultado de un agente contra la especificación de la tarea antes de aceptarlo

      Dónde lo enseño: Pídelo como experta, revísalo como experta · Revisa el resultado con tu especificación

      Se apoya en:

      • Especificar una tarea para un agente con objetivo, insumos, restricciones y criterios para darlo por terminado
      • Leer el registro de lo que hizo un agente: los comandos que corrió, los archivos que cambió y los resultados que vio
      • Saber de qué formas puede alejarse de lo que necesitas la respuesta de un agente con datos: decisiones que no pediste, resúmenes que afirman más de lo que se comprobó, código que cuenta otra cosa y valores inventados
      • Recalcular a mano unas filas repartidas del resultado

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Encontrar tus propios estándares en el trabajo que aceptaste, en el que regresaste y en la razón de cada uno

      Dónde lo enseño: Ponlo por escrito · Lo que aceptas y lo que regresas

      Se apoya en:

      • Reconocer que buena parte de tu experiencia es tácita: estándares y hábitos que aplicas sin decirlos

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Decidir qué datos puede ver el agente, y mantener los datos sensibles o regulados fuera de donde no deben estar

      Dónde lo enseño: Con tus datos · Antes de abrir tus datos

      Se apoya en:

      • Darle al agente el menor acceso que necesita, y separar el acceso de lectura del de escritura

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Cuando el agente se equivoca, cambiar el entorno para que el error no se repita

      Dónde lo enseño: Con tus datos · Lo que falló va al archivo

      Se apoya en:

      • Revisar el resultado de un agente contra la especificación de la tarea antes de aceptarlo
      • Escribir contexto persistente que el agente lee al empezar cada sesión

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Comparar un resultado con otra fuente y explicar la diferencia

      Se apoya en:

      • Revisar un resultado contra lo que esperas: orden de magnitud, totales, rangos y referencias publicadas
      • Seguir un número hasta los datos que lo produjeron

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Comprobar un resultado por un camino que el agente no usó

      Se apoya en:

      • Comparar un resultado con otra fuente y explicar la diferencia
      • Revisar el resultado de un agente contra la especificación de la tarea antes de aceptarlo

      Tu Maestro te pide descomponer un problema con ello y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  4. Aplicar

    • Correr una primera sesión con un agente en una tarea con datos reales y revisar qué hizo

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Tu primera sesión

      Se apoya en:

      • Distinguir el modelo, el arnés y el contexto en un agente de IA
      • Saber cómo llega un agente a tus datos: comandos, archivos, conectores y credenciales

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Revisar un resultado contra lo que esperas: orden de magnitud, totales, rangos y referencias publicadas

      Dónde lo enseño: Lo que el agente decidió por ti · Tres revisiones rápidas

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Especificar una tarea para un agente con objetivo, insumos, restricciones y criterios para darlo por terminado

      Dónde lo enseño: Pídelo como experta, revísalo como experta · Especifica la tarea

      Se apoya en:

      • Explicar cómo trabaja un agente: lee el contexto, usa herramientas, observa los resultados y repite
      • Entender que de tu trabajo el agente solo sabe lo que está en su contexto, que ese contexto es limitado y que no se guarda de una sesión a otra

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Escribir contexto persistente que el agente lee al empezar cada sesión

      Dónde lo enseño: Ponlo por escrito · Un archivo que el agente lee al empezar

      Se apoya en:

      • Entender que de tu trabajo el agente solo sabe lo que está en su contexto, que ese contexto es limitado y que no se guarda de una sesión a otra

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Escribir lo que el agente necesita saber de tus datos: reglas, rarezas conocidas y vocabulario

      Dónde lo enseño: Ponlo por escrito · Lo que sabes de tus datos, por escrito

      Se apoya en:

      • Reconocer que buena parte de tu experiencia es tácita: estándares y hábitos que aplicas sin decirlos
      • Escribir contexto persistente que el agente lee al empezar cada sesión

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Escribir la definición de una métrica con la precisión suficiente para que dos personas calculen el mismo número

      Dónde lo enseño: Con tus datos · De qué está hecho tu criterio

      Se apoya en:

      • Conocer las partes de la definición de una métrica: población, numerador, denominador, ventana de tiempo y exclusiones
      • Identificar la granularidad de una tabla: qué representa una fila

      Tu Maestro te pide usarlo en un caso nuevo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  5. Comprender

    • Entender la IA en el trabajo con datos como una extensión de tu experiencia, en la que tú respondes por el resultado

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Tu criterio, a escala

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Distinguir el modelo, el arnés y el contexto en un agente de IA

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Modelo, arnés y contexto

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Explicar cómo trabaja un agente: lee el contexto, usa herramientas, observa los resultados y repite

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Modelo, arnés y contexto

      Se apoya en:

      • Distinguir el modelo, el arnés y el contexto en un agente de IA

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Entender que un análisis es un argumento: una afirmación apoyada en evidencia que otra persona puede revisar

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Un análisis es un argumento

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Reconocer que las decisiones tomadas durante un análisis cambian el resultado, y que cada una necesita una razón

      Dónde lo enseño: Lo que el agente decidió por ti · Dos agentes, dos tablas

      Se apoya en:

      • Entender que un análisis es un argumento: una afirmación apoyada en evidencia que otra persona puede revisar

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Leer el registro de lo que hizo un agente: los comandos que corrió, los archivos que cambió y los resultados que vio

      Dónde lo enseño: Lo que el agente decidió por ti · ¿Qué hizo el sistema?

      Se apoya en:

      • Explicar cómo trabaja un agente: lee el contexto, usa herramientas, observa los resultados y repite

      Tu Maestro te pide explicarlo con tus palabras y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

  6. Recordar

    • Saber cómo llega un agente a tus datos: comandos, archivos, conectores y credenciales

      Dónde lo enseño: El agente en tu computadora · Cómo llega a tus datos

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Saber de qué formas puede alejarse de lo que necesitas la respuesta de un agente con datos: decisiones que no pediste, resúmenes que afirman más de lo que se comprobó, código que cuenta otra cosa y valores inventados

      Dónde lo enseño: Lo que el agente decidió por ti · Dos agentes, dos tablas

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Nombrar lo que hace defendible un trabajo con datos: trazable, reproducible, validado y honesto con sus límites

      Dónde lo enseño: Ponlo por escrito · Tu vara de calidad

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Conocer las partes de la definición de una métrica: población, numerador, denominador, ventana de tiempo y exclusiones

      Dónde lo enseño: Con tus datos · De qué está hecho tu criterio

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

    • Saber qué es la procedencia de los datos: de dónde salió una tabla, cómo se recogió y qué se le hizo

      Dónde lo enseño: Con tus datos · Tu sesión, con tus datos

      Tu Maestro te pide reconocerlo y recordarlo y, cuando lo haces, lo guarda como evidencia.

¿Para quién es este curso?

Para quien ya trabaja con datos y quiere darle trabajo a un agente de IA en su terminal sin dejar de responder por el número que firma. No necesitas saber estadística: basta con conocer tus datos y tu equipo. Practicas con la encuesta de Stack Overflow y el catálogo de exoplanetas de la NASA.

Pregúntale a tu Maestro

Tu Maestro es una IA que conoce cada curso, página por página. Pruébalo aquí gratis, en el curso gratis "Comprueba lo que te da la IA en tres pasos".

Ejemplo

Tú: ¿Por dónde empiezo?

Tu Maestro: Por lo que ya sabes. Cuéntame qué has hecho con datos y empiezo esta página desde ahí.

Pregunta sobre: Responde desde la página "Cuando lo hizo un agente"

Solo este navegador guarda lo que preguntas aquí. ¿Cómo funciona?

Lo que vamos a ver

  1. El agente en tu computadora

    1. Tu criterio, a escala
    2. Prepara tu entornoconsulta
    3. ¿Qué haría el agente?consulta
    4. Modelo, arnés y contexto
    5. Cómo llega a tus datos
    6. Tu primera sesión
    7. Un análisis es un argumento

  2. Lo que el agente decidió por ti

    1. Dos agentes, dos tablas
    2. ¿Qué hizo el sistema?
    3. Una fila, ¿qué es?
    4. Tres revisiones rápidas
    5. Lo decidiste tú

  3. Pídelo como experta, revísalo como experta

    1. Lo que el agente no puede saber
    2. Especifica la tarea
    3. Revisa el resultado con tu especificación
    4. Con instrucción corta y con especificaciónconsulta

  4. Ponlo por escrito

    1. Lo que sabes sin decirlo
    2. Lo que aceptas y lo que regresas
    3. Un archivo que el agente lee al empezar
    4. Lo que sabes de tus datos, por escrito
    5. Tu vara de calidad

  5. Con tus datos

    1. Ahora con tus datosconsulta
    2. De qué está hecho tu criterio
    3. La pregunta que sí se responde
    4. Antes de abrir tus datos
    5. Tu sesión, con tus datos
    6. Lo que falló va al archivo

  6. Compruébalo por otro camino

    6 páginas por abrir

    Abre en cuanto esté listo.

    1. Si el agente se revisa solo
    2. Cinco filas a mano
    3. Una respuesta que ya sabes
    4. ¿Qué cuenta este código?
    5. ¿De dónde sale el número?
    6. Por un camino que el agente no usó

  7. Cuando se juntan dos tablas

    4 páginas por abrir

    Abre en cuanto esté listo.

    1. Tres tablas, una tienda
    2. Perfila antes de contar
    3. El join que duplica
    4. Los que faltan

  8. Lo que tu número no dice

    6 páginas por abrir

    Abre en cuanto esté listo.

    1. ¿Necesito saber estadística?
    2. ¿Quién contestó?
    3. Más de cien por ciento
    4. El método que cabe en la pregunta
    5. Cambia una decisión
    6. La frase de los límites

  9. De una sesión a un procedimiento

    7 páginas por abrir

    Abre en cuanto esté listo.

    1. Lo que se repite
    2. Misma pregunta, otra respuesta
    3. El agente escribe, Python calcula
    4. De sesión a script
    5. Pruebas para tus datos
    6. Empaqueta el procedimiento
    7. Un agente revisa a otro

  10. Defiende tu análisis

    5 páginas por abrir

    Abre en cuanto esté listo.

    1. "¿Cómo lo sabes?"
    2. Sigue un número
    3. La nota de métodos
    4. La nota con el agente
    5. Proyecto final: ¿cómo lo sabes?

¿Cuánto tiempo toma?

Entre 3 y 5 horas

Es una guía: vas a tu ritmo, y el curso te espera donde lo dejaste.

Preguntas frecuentes

¿Qué hace un agente de IA con mis datos?
Un agente de IA es un modelo que usa herramientas: lee archivos, corre comandos en tu terminal, mira el resultado y repite. Con datos, hace bien el análisis básico por su cuenta. Lo que los datos no traen lo decides tú, y también decides qué número firmas.
¿Cómo reviso lo que hizo un agente de IA?
Haz la revisión que se repite en todo el curso: qué se contó y entre qué se dividió. Luego lee el registro del agente, con los comandos que corrió y los archivos que cambió, y compara el resultado contra lo que esperas: orden de magnitud, totales y rangos. Tú decides si lo aceptas.
¿Por qué un agente como Claude Code programa bien pero se equivoca con datos?
Al programar, las pruebas te avisan cuando algo se rompe. Con datos, nada te avisa: el agente asume qué es una fila, qué filas quitar o entre qué dividir, y el número se ve bien aunque esté mal. Por eso le pides evidencia: qué decidió, qué filas usó y qué código corrió. Luego lo comparas con los datos.
¿Es pago único y puedo pedir reembolso?
Es un pago único, sin suscripción. Tienes 7 días desde la compra para pedir el reembolso completo, por cualquier razón, escribiendo a hola@heymaestro.app. El precio vigente aparece junto al botón de compra. Tu Maestro, una IA 1:1, responde tus preguntas durante todo el curso.
¿Necesito un curso o puedo aprender esto por mi cuenta?
Puedes aprenderlo por tu cuenta. El curso te da un camino ordenado con datos reales, ejercicios que ponen a prueba tu criterio y tu Maestro respondiendo tus dudas en cada lección. Si no sabes si te conviene, empieza por un curso gratis, como Tu IA y tus datos. Si no es para ti, tienes 7 días para pedir reembolso.
¿Necesito saber estadística?
No. Lo que más pesa al revisar un resultado es entender la pregunta, el grupo al que se refiere y cómo se definieron los datos. Basta con conocer tus datos y tu equipo. Si además sabes estadística, la usas en tus criterios. Si no, el curso no la asume.
¿Vale la pena aprender esto si las herramientas de IA cambian tan rápido?
Sí, porque lo que enseña el curso no depende de una herramienta: especificar una tarea, revisar el resultado y escribir tu criterio para que el agente lo siga. Las herramientas son el ejemplo y cambian. Tu criterio sobre tus datos es lo que se queda contigo.
¿Necesito saber programar o usar la terminal?
No necesitas saber programar. Al preparar tu entorno el curso te enseña a abrir una terminal y te da cada comando, también para PowerShell en Windows. No escribes Python, solo lo lees, y si no entiendes una línea le preguntas al agente. Trabajas con un agente de terminal: Claude Code, Codex CLI o Antigravity CLI.
¿Funciona con Claude Code?
Sí. Claude Code es uno de los tres agentes de terminal con los que el curso da instrucciones, junto con Codex CLI y Antigravity CLI. El curso funciona con cualquiera. Si ya pagas un plan de Claude, usa Claude Code; necesita un plan Pro o superior, o créditos de API. Tu Maestro te ayuda con el que escojas.
¿Qué datos uso para practicar?
Practicas con dos tablas públicas: la encuesta de Stack Overflow 2024, que descargas al preparar tu entorno, y el catálogo de exoplanetas de la NASA. En el Módulo 5, "Con tus datos", usas una tabla de tu trabajo, por ejemplo un CSV exportado. Si no puedes sacar datos de tu trabajo, eliges una tabla pública que conozcas bien.

¿Cómo verifico lo que hace la IA? Lo enseño en Tu IA y tus datos: que no te invente el número y Comprueba lo que te da la IA en tres pasos.

Lo que recibes

  • 10 módulos con 55 páginas. Los siguientes módulos los abro en cuanto estén listos.

  • Tu Maestro para todo el curso, que siempre sabe en qué página vas: lo abres desde ahí.

  • Trabaja con las habilidades de este curso, las de arriba.

  • Si le preguntas cómo vas, te dice lo que ya demostraste y qué sigue.

Palabras que vas a encontrar

En las lecciones, haces clic en una y ves qué significa, o se la preguntas a tu Maestro.

Todo el glosario

Quién te va a enseñar

Sergio Sánchez

Lo enseño porque cambió el trabajo con datos. Los modelos de hoy son muy buenos para el análisis básico, el de una tabla y una pregunta clara, y cada versión es mejor. Ya no haces cada cuenta. Decides qué se pregunta, cuál de varias respuestas válidas necesita tu reporte y cómo sabes que está bien. Para eso sirve lo que ya sabes.

Soy Sergio, chekos en el internet. Soy arquitecto de datos y llevo más de diez años trabajando con datos en el Área de la Bahía, casi siempre en organizaciones con una misión social: primero en investigación de políticas públicas, luego en educación y ahora en servicios para la primera infancia. Crecí en Tijuana. En 2018 empecé tacosdedatos para compartir lo que iba aprendiendo, y desde entonces ha sido blog, podcast, cursos, guías y comunidad. Hoy paso buena parte de mi tiempo construyendo con agentes de IA y escribiendo sobre cómo organizo mi trabajo alrededor de ellos. Yo comparto lo que he aprendido; tú tomas lo que te sirva y lo haces tuyo.

Nos vemos en el curso

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