INGENIERIA2 es una plataforma completa y profesional que combina educación avanzada con herramientas de producción para Ingeniería de Software aplicada a sistemas de Inteligencia Artificial.

Este proyecto integra:

• 📚 Ruta de Aprendizaje Completa: Desde fundamentos hasta tecnologías avanzadas
• 🏗️ Infraestructura de Producción: Stack completo de MLOps y monitoreo
• 🔧 Herramientas Profesionales: APIs, dashboards, CI/CD, testing
• 📊 Monitoreo Avanzado: Métricas, alertas, dashboards en tiempo real
• 📖 Documentación Técnica: Guías completas de desarrollo y despliegue

Objetivo: Formar ingenieros de IA capaces de construir sistemas robustos, escalables y mantenibles para producción.

• Contenido Estructurado: 9 capítulos progresivos desde fundamentos hasta producción
• Código Ejecutable: Notebooks interactivos con ejemplos reales
• Proyectos Prácticos: Casos de uso reales de la industria
• Ruta de Aprendizaje: Progresión lógica y certificaciones

• 🐳 Contenerización: Docker y Docker Compose para desarrollo y producción
• ☁️ Cloud Ready: Configuraciones para AWS, GCP, Azure
• ⚙️ CI/CD: Pipelines automatizados con GitHub Actions
• 🔧 Orquestación: Kubernetes y Helm charts

• 📈 Métricas Avanzadas: Prometheus con métricas personalizadas de ML
• 📊 Dashboards Profesionales: Grafana con 8 dashboards especializados
• 🚨 Sistema de Alertas: 50+ reglas de alerta configurables
• 🔍 Logging Estructurado: Centralizado y searchable

• 🔌 API REST Completa: FastAPI con documentación automática
• 📱 Dashboards Interactivos: Streamlit y Gradio
• 🧪 Testing Completo: Unit, integration, performance tests
• 📖 Documentación Técnica: Guías de desarrollo, API y despliegue

• 📚 Recursos Adicionales: Libros, newsletters, comunidades
• 🤝 Contribución: Guías y templates para contribuidores
• 📞 Soporte: Canales de comunicación y documentación

ingenieria2/
├── 📁 Cap1/                    # Fundamentos Esenciales
│   ├── file0.ipynb            # Introducción a Python
│   ├── file1.ipynb            # Fundamentos de Programación
│   ├── file2.ipynb            # Programación Orientada a Objetos
│   ├── file3.ipynb            # Librerías Científicas
│   ├── file4.ipynb            # Buenas Prácticas
│   ├── file5.ipynb            # C++
│   ├── file6.ipynb            # Estructuras de Datos
│   ├── file7.ipynb            # Matemáticas para IA
│   ├── file8.ipynb            # Proyecto de Matemáticas
│   └── file9.ipynb            # Git y GitHub
├── 📁 Cap2/                    # Machine Learning y Evaluación
│   ├── file10.ipynb           # Regresión Lineal
│   ├── file11.ipynb           # Regresión Lineal Múltiple
│   ├── file12.ipynb           # Regresión Logística
│   ├── file13.ipynb           # Árboles de Decisión
│   ├── file14.ipynb           # SVM
│   ├── file15.ipynb           # Random Forest
│   ├── file16.ipynb           # Gradient Boosting
│   ├── 📁 KNN/                # K-Vecinos Más Cercanos
│   ├── 📁 Clasificador_NaiveBayes/
│   ├── 📁 Deep_Learning/      # PyTorch, TensorFlow, CNNs
│   ├── 📁 ML_No_Supervisado/  # Clustering, PCA, Reglas de Asociación
│   ├── 📁 Precision/          # Métricas de Evaluación
│   └── 📁 Tecnicas_Avanzadas/ # XGBoost, LightGBM
├── 📁 Cap3/                    # LLMs y NLP Avanzado
│   ├── 📁 Analisis_Sentimiento_NaiveBayes/
│   ├── 📁 Autocodificadores/
│   ├── 📁 Modelos_Generativos/
│   ├── Attention.ipynb        # Mecanismo de Atención
│   ├── Transformer.ipynb      # Arquitectura Transformer
│   ├── Basic_LLM.ipynb        # Introducción a LLMs
│   ├── chatbot.ipynb          # Chatbot con LLMs
│   └── ...                    # Más notebooks de NLP
├── 📁 src/                     # Código Fuente del Paquete
│   └── 📁 ingenieria2/
│       ├── cli.py             # CLI principal
│       ├── config/            # Sistema de configuración
│       ├── models/            # Modelos de ML
│       ├── api/               # Endpoints de API
│       └── utils/             # Utilidades
├── 📁 apps/                    # Aplicaciones
│   ├── api.py                 # API REST con FastAPI
│   └── streamlit_app.py       # Dashboard con Streamlit
├── 📁 tests/                   # Tests Unitarios
│   ├── unit/                  # Tests unitarios
│   ├── integration/           # Tests de integración
│   └── fixtures/              # Datos de prueba
├── 📁 docs/                    # Documentación Técnica
│   ├── api/                   # Documentación de API
│   ├── deployment/            # Guías de despliegue
│   ├── development/           # Guías de desarrollo
│   └── architecture/          # Arquitectura del sistema
├── 📁 monitoring/              # Configuración de Monitoreo
│   ├── prometheus.yml         # Configuración de Prometheus
│   ├── alert_rules.yml        # Reglas de alerta
│   └── grafana-dashboards.yml # Dashboards de Grafana
├── 📁 config/                  # Configuraciones
│   ├── base.py                # Configuración base
│   ├── development.py         # Configuración de desarrollo
│   ├── production.py          # Configuración de producción
│   └── cli.py                 # CLI de configuración
├── 📁 data/                    # Datasets (gitignored)
├── 📁 models/                  # Modelos Entrenados (gitignored)
├── 📁 logs/                    # Logs (gitignored)
├── 📁 notebooks/               # Jupyter notebooks adicionales
├── requirements.txt            # Dependencias Principales
├── requirements-dev.txt        # Dependencias de Desarrollo
├── pyproject.toml             # Configuración Moderna de Python
├── setup.py                   # Configuración de Instalación
├── Dockerfile                 # Contenerización
├── docker-compose.yml         # Orquestación de Servicios
├── .pre-commit-config.yaml    # Hooks de Pre-commit
├── Makefile                   # Comandos de desarrollo
├── env.example                # Variables de entorno de ejemplo
└── README.md                  # Este archivo

• Python 3.11+
• Docker y Docker Compose
• Git
• Make (opcional, para comandos simplificados)

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/tu-usuario/ingenieria2.git
cd ingenieria2

2. Configurar el entorno

# Opción 1: Instalación local completa
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt
pre-commit install

# Opción 2: Con Docker (Recomendado)
docker-compose up -d

# Opción 3: Setup automático
make install

3. Configurar variables de entorno

cp env.example .env
# Editar .env con tus configuraciones

4. Verificar la instalación

# CLI del proyecto
python -m ingenieria2.cli --help

# O con Docker
docker-compose exec jupyter python -m ingenieria2.cli --help

# Verificar servicios
make health-check

# Comandos principales
make help                    # Ver todos los comandos disponibles

# Servicios de desarrollo
make dev-start              # Iniciar todos los servicios
make dev-stop               # Detener todos los servicios
make health-check           # Verificar estado de servicios

# Desarrollo
make test                   # Ejecutar tests
make test-cov              # Tests con coverage
make format                # Formatear código
make lint                  # Linting
make type-check            # Verificación de tipos

# CLI del proyecto
python -m ingenieria2.cli jupyter    # Iniciar Jupyter Lab
python -m ingenieria2.cli api        # Iniciar API REST
python -m ingenieria2.cli streamlit  # Iniciar Dashboard
python -m ingenieria2.cli mlflow     # Iniciar MLflow
python -m ingenieria2.cli docker     # Iniciar con Docker

# Configuración
python -m ingenieria2.cli setup      # Configurar entorno
python -m config.cli show            # Mostrar configuración
python -m config.cli validate        # Validar configuración

Una vez iniciado el proyecto, tendrás acceso a:

• INGENIERIA2 Overview: Vista general del sistema
• ML Models Performance: Rendimiento de modelos de ML
• Infrastructure Monitoring: Monitoreo de infraestructura
• Database Monitoring: Monitoreo de base de datos
• Redis Monitoring: Monitoreo de Redis
• MLflow Monitoring: Monitoreo de MLflow
• Security Monitoring: Monitoreo de seguridad
• Business Metrics: Métricas de negocio

• Python Avanzado: POO, estructuras de datos, librerías científicas
• Matemáticas para IA: Álgebra lineal, cálculo, estadística
• Control de Versiones: Git, GitHub, buenas prácticas

• Aprendizaje Supervisado: Regresión, clasificación, ensambles
• Aprendizaje No Supervisado: Clustering, reducción de dimensionalidad
• Deep Learning: CNNs, RNNs, Transformers
• Evaluación: Métricas, validación cruzada, interpretabilidad

• Procesamiento de Lenguaje Natural: Tokenización, embeddings, BERT
• Large Language Models: GPT, Claude, Llama, Mistral
• Frameworks: LangChain, ChromaDB, RAG
• Aplicaciones: Chatbots, análisis de sentimientos, generación de texto

• MLflow: Experiment tracking, model registry
• RAG: Retrieval-Augmented Generation
• Fine-tuning: LoRA, QLoRA, adapters
• Bases de Datos Vectoriales: ChromaDB, Pinecone, FAISS

• APIs: FastAPI, Django, Flask
• Interfaces: Streamlit, Gradio, Dash
• Bases de Datos: SQL, NoSQL, vectoriales
• Multimodalidad: Texto, imágenes, audio, video

• Fundamentos: OpenCV, transformaciones, segmentación
• Deep Learning: ResNet, EfficientNet, YOLO
• Aplicaciones: Clasificación, detección, OCR

• Cloud Platforms: AWS, Azure, GCP
• Contenerización: Docker, Kubernetes
• Monitoreo: Prometheus, Grafana, MLflow
• Optimización: TorchScript, ONNX, TensorRT

• Sesgos Algorítmicos: Detección, mitigación, métricas de equidad
• Interpretabilidad: SHAP, LIME, GradCAM
• Gobernanza: AI Act, principios éticos, auditorías

• Proyectos Integradores: Sistemas completos de IA
• Casos de Uso Reales: Medicina, finanzas, retail, etc.
• Despliegue en Producción: Monitoreo, escalabilidad, mantenimiento

# Formatear código
make format

# Linting
make lint

# Type checking
make type-check

# Tests
make test
make test-cov

# Pre-commit hooks
pre-commit install
pre-commit run --all-files

El proyecto incluye pipelines automatizados con GitHub Actions:

• Tests: Ejecución automática de tests unitarios e integración
• Linting: Verificación de calidad de código con Black, Flake8, MyPy
• Security: Análisis de seguridad con Bandit
• Docker: Construcción y publicación de imágenes
• Deployment: Despliegue automático a múltiples entornos

• Prometheus: Recolección de métricas con 50+ reglas de alerta
• Grafana: 8 dashboards especializados para diferentes aspectos del sistema
• AlertManager: Sistema de notificaciones (Slack, Email, PagerDuty)
• MLflow: Tracking de experimentos y modelos
• Evidently: Monitoreo de drift y calidad de modelos

• Unit Tests: Cobertura completa de funcionalidades
• Integration Tests: Tests de integración entre servicios
• Performance Tests: Tests de rendimiento con Locust
• Security Tests: Tests de seguridad automatizados

1. Predicción de Riesgo Médico - Clasificación con datos tabulares
2. Análisis de Sentimientos - NLP clásico con TF-IDF
3. Sistema de Scoring Crediticio - Modelos explicables con SHAP
4. Predicción Agrícola - IoT y sensores con LightGBM
5. Forecasting Energético - Series temporales con Prophet

1. Detección de Células Cancerígenas - CNNs con PyTorch
2. Predicción de Series Temporales - LSTM y Transformers
3. Conversión Texto-a-Voz - Tacotron 2 + HiFi-GAN
4. Reconocimiento Satelital - Swin Transformer

1. Chatbot Legal - RAG + FastAPI + Pinecone
2. Asistente de Contratos - LLMs + LangChain
3. Extracción de Documentos - LayoutLMv3
4. Agente Q&A Institucional - OpenAI + LlamaIndex

• Fundamentals of Data Engineering - Joe Reis & Matt Housley
• Designing Data-Intensive Applications - Martin Kleppmann
• Designing Machine Learning Systems - Chip Huyen
• The Hundred Page Machine Learning Book - Andriy Burkov
• Deep Learning - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

• DataExpert.io Community - Discord para Data Engineering
• Data Talks Club - Slack para ciencia de datos
• AdalFlow Discord - LLMs y NLP
• Chip Huyen MLOps - MLOps y producción

• Data Engineering Weekly - Noticias semanales
• Marvelous MLOps - MLOps y producción
• DataEngineer.io - Tutoriales y recursos
• Seattle Data Guy - Insights de la industria

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abre un Pull Request

• Sigue las convenciones de código (Black, Flake8, MyPy)
• Escribe tests para nuevas funcionalidades
• Actualiza la documentación según sea necesario
• Usa commits semánticos

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.

• Comunidad de Data Science por el conocimiento compartido
• Contribuidores que han ayudado a mejorar este proyecto
• Herramientas Open Source que hacen posible este proyecto

• Guía de Desarrollo: Configuración del entorno, estándares de código, testing
• Guía de Despliegue: Despliegue local, cloud, Kubernetes
• Documentación de API: Endpoints, autenticación, ejemplos de uso
• Arquitectura del Sistema: Diseño y componentes

• Variables de Entorno: Configuración de todos los servicios
• Docker Compose: Orquestación de servicios
• Prometheus: Configuración de métricas
• Alertas: Reglas de alerta configurables

• 📖 Documentación: docs/
• 🐛 Issues: GitHub Issues
• 💬 Discord: Comunidad INGENIERIA2
• 📧 Email: [email protected]

• 📋 Guía de Contribución: CONTRIBUTING.md
• 🔧 Setup de Desarrollo: docs/development/README.md
• 📝 Templates: Pull Request y Issue templates incluidos

• ✅ Funcionalidades: 100% implementadas
• 📊 Monitoreo: 8 dashboards + 50+ alertas
• 🧪 Testing: Cobertura completa
• 📖 Documentación: Guías completas
• 🚀 Producción: Ready para despliegue

⭐ Si este proyecto te ha ayudado, ¡dale una estrella en GitHub!

🎯 Objetivo: Convertirte en un Ingeniero de Software para IA de nivel profesional con todas las herramientas necesarias para construir sistemas robustos y escalables.