Formación en IA aplicada
Diseño materiales y explicaciones para que profesionales y entidades entiendan cómo usar la IA de forma útil, práctica y responsable.
Alfredo Ledesma Ruiz
Formación en IA aplicada y Big Data, con experiencia educativa/social y proyectos técnicos en Python, datos, automatización e IA generativa.
Ayudo a entender y aplicar la inteligencia artificial con criterio práctico, claridad y orientación a impacto real.
Sobre mí
Estoy construyendo una trayectoria profesional como formador en IA aplicada, uniendo experiencia educativa, inclusión, comunicación pública y formación técnica en Inteligencia Artificial y Big Data.
Vengo de una trayectoria ligada a la educación, la integración social y el trabajo con personas con necesidades educativas especiales. Esa experiencia me ayuda a mirar la tecnología desde una pregunta muy concreta: cómo puede ayudar a las personas a entender mejor un problema y tomar mejores decisiones.
En mis repositorios documento mi aprendizaje, prácticas y proyectos aplicados con Python, Machine Learning, Big Data, Google Colab y herramientas de IA generativa.
Una de mis líneas de interés es la IA aplicada a diabetes, educación sanitaria y prevención, siempre desde un enfoque educativo, responsable y no clínico.
Qué puedo aportar
Datos e IA aplicada
Trabajo con notebooks, modelos, pipelines y prácticas de Big Data para convertir datos en conocimiento comprensible.
IA generativa y productividad
Uso herramientas como Gemini, ChatGPT, Copilot y NotebookLM para crear flujos de trabajo asistidos por IA, siempre con revisión humana.
Impacto social, educación y salud
Me interesan especialmente los proyectos donde la tecnología ayuda a mejorar la vida de las personas, la accesibilidad y la comprensión de problemas reales.
Competencias IA & Big Data
Estas competencias están alineadas con mi formación oficial en el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, centrado en programación de IA, aprendizaje automático, sistemas Big Data, Big Data aplicado, accesibilidad, calidad y principios éticos y legales.
1 # Lenguajes y entornos
2 Python · Google Colab · Jupyter
3
4 # Datos y Machine Learning
5 pandas · scikit-learn · FastAI · Machine Learning · Visión por computador
6
7 # Big Data
8 Hadoop · Spark · PySpark · Hive · HDFS · MapReduce
9
10 # IA generativa
11 Claude · ChatGPT · Gemini · Copilot · Codex · NotebookLM
12
13 # Infraestructura
14 Git · GitHub · Docker · Linux
15 # Proyectos de salud: finalidad educativa.
16 # No constituyen consejo médico ni diagnóstico.
Portfolio / proyectos
Programación de IA — Colab Labs
Notebooks de Programación de IA en Google Colab: ML, clustering, visión por computador y evaluación de modelos.
Enfoque: Portfolio de aprendizaje técnico
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Big Data Hadoop & Spark Labs
Prácticas de Big Data con Hadoop, HDFS, MapReduce, Pig, Hive y Spark.
Enfoque: Data Engineering / Big Data
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Colab Gemini Course Agent
Flujo de trabajo con Gemini como asistente para programar y documentar notebooks en Colab.
Enfoque: IA generativa aplicada al aprendizaje
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Diabetes Glucose Pattern Explainer
Prototipo educativo experimental sobre datos de diabetes, explicabilidad y alfabetización de datos.
Enfoque: IA aplicada a salud, no clínico
Ver repositorio →Ética y límites
Los proyectos relacionados con salud, diabetes o educación tienen finalidad educativa, técnica o de investigación.
No constituyen consejo médico, diagnóstico, tratamiento ni apoyo a decisiones clínicas. Cualquier uso con datos reales debe respetar privacidad, consentimiento, seguridad y revisión profesional.
En los proyectos con IA generativa, el código y las explicaciones generadas se revisan manualmente antes de considerarse válidas.