MLC™ Program — Agosto 2026

Machine Learner
Certification™

MLC Program

Agosto 2026

La certificación más completa del mundo en ML/AI aplicado a Finanzas, Healthcare, Corporativos y Multi-Industria. 620+ horas en 20 módulos, 4 niveles, 25 capstones evaluados por practitioners reales. Learn. Apply. Create. And Profit.

620+
Horas
20
Módulos
25
Capstones
12+
Industrias

Ficha del programa

Las empresas que no entiendan esto, ya fueron

En 1943, McCulloch y Pitts publicaron el primer modelo de neurona artificial. 80 años después, McKinsey estima que la IA generativa agregará entre $2.6 y $4.4 trillones anuales a la economía global. Goldman Sachs proyecta 300 millones de empleos transformados.

JPMorgan tiene 2,000+ ingenieros ML. La FDA ha aprobado 900+ dispositivos con IA. El crédito se origina con scoring ML. Los contratos se revisan con NLP. Los portafolios se optimizan con reinforcement learning.

La MLC™ no es un curso. No es un diplomado. Es la transformación completa de un profesional — de consumidor pasivo de tecnología a constructor activo de soluciones de ML/AI. De regresión lineal a Quantum Computing.

Veo empresas muertas… que caminan como si estuvieran vivas, que hablan como si tuvieran futuro, pero ya fueron. Las organizaciones que no implementen ML/AI en sus operaciones quedarán obsoletas en 3–5 años.

— Machine Learner Certification™ Manifesto
$4.4T
Impacto anual AI
McKinsey
300M
Empleos transformados
Goldman Sachs
2,000+
Ingenieros ML
Solo JPMorgan
900+
Dispositivos FDA AI
Aprobados

Por qué la MLC™ es la mejor del planeta

01

620+ horas en 20 módulos — escala sin precedentes

El competidor más cercano (IIQF India) ofrece 250h. Columbia ~80h. MIT ~60h. La MLC entrega 2.5x más que cualquiera.

02

12+ industrias en una sola certificación

Finanzas, Banking, Trading, Derivados, Legal, Auditoría, IB, M&A, Healthcare, Biomedical, Drug Discovery, Quantum.

03

25 capstones evaluados por practitioners

CTOs, CROs, Partners de Big 4, General Counsels, VCs, Directores Médicos. Los 3 mejores reciben mentoría real.

04

Stack completo: Regresión → Quantum Computing

ML Clásico → Deep Learning → NLP/FinBERT → Transformers/LLMs → Fine-Tuning → IA Agéntica/RAG/MCP → RL → Quantum ML.

05

IA Agéntica, RAG Enterprise & MCP

36 horas de agentes AI con Model Context Protocol, RAG enterprise, orquestación multi-agente. Ningún otro programa lo tiene.

06

Healthcare, Biomedical & Nanotecnología

32 horas: medical imaging, drug discovery con GNNs, genómica/AlphaFold, nanotecnología, FDA SaMD compliance.

07

Legal & Contract Analytics + IB & M&A

56 horas combinadas: due diligence con AI, risk scoring de contratos, deal sourcing con ML, valuaciones automatizadas.

08

Quantum Computing & Quantum ML — 24h con Qiskit

Grover, Shor, VQE, QAOA, quantum kernels, quantum GANs, option pricing con quantum amplitude estimation.

09

MLOps: de notebook a Kubernetes

MLflow, Kubeflow, Docker, AWS SageMaker, GCP Vertex AI, monitoring, compliance SR 11-7, EU AI Act, FDA.

10

4 niveles: Learn → Apply → Create → Profit

Foundations (140h) → Applied (160h) → Advanced (188h) → Frontier (132h). Progresión rigurosa de principios a producción.

4 niveles · 20 módulos · 620+ horas

Nivel 1

Foundations

LEARN

Bases matemáticas y computacionales rigurosas. Álgebra lineal, cálculo, probabilidad, Python, ML supervisado y no supervisado.

140
horas · M1–M4
Nivel 2

Applied ML

APPLY

Aplicaciones financieras reales: Deep Learning, NLP/FinBERT, derivatives pricing, algo trading, banking ML suite.

160
horas · M5–M9
Nivel 3

Advanced AI

CREATE

Transformers, LLMs, fine-tuning (LoRA/QLoRA/RLHF/DPO), IA agéntica, RAG enterprise, MCP, legal AI, IB & M&A.

188
horas · M10–M15
Nivel 4

Frontier & Quantum

PROFIT

MLOps/Kubernetes, multi-industria, Reinforcement Learning, Quantum Computing con Qiskit, Healthcare/Biomedical AI.

132
horas · M16–M20

20 módulos · 25 capstones

Nivel 1 · Learn

Foundations — 140h

M1

Mathematical Foundations for ML

10 semanas · Álgebra lineal, Cálculo, Probabilidad, Optimización, Teoría de Información
+
Temario
  • Álgebra lineal: vectores, matrices, eigenvalores, SVD, PCA
  • Cálculo multivariable: gradientes, Jacobianos, Hessianos, backpropagation
  • Probabilidad: distribuciones, Bayes, MLE, MAP, bootstrap
  • Optimización: Gradient Descent (batch/SGD/mini-batch), Adam, convexidad, KKT
  • Teoría de información: entropía de Shannon, KL-Divergence, cross-entropy
Capstone 1

50 problemas aplicados a ML + 10 derivaciones manuales de gradientes para redes neuronales.

M2

Python for Data Science & Engineering

8 semanas · OOP, NumPy, Pandas, SQL, Git, Plotly
+
Temario
  • Python Core: OOP avanzado, decoradores, generators, type hints, pydantic
  • NumPy & Pandas: vectorización, window functions, memory optimization
  • Visualización: Matplotlib, Seaborn, Plotly dashboards interactivos
  • SQL, Git/GitHub, testing con pytest, CI/CD, cookiecutter data science
Capstone 2

Pipeline end-to-end: Yahoo Finance + FRED API → limpieza → SQLite → dashboard interactivo Plotly con tests unitarios.

M3

Supervised Machine Learning

10 semanas · Regresión, Clasificación, Ensembles, XGBoost, Feature Engineering
+
Temario
  • Regresión: Linear, Ridge, Lasso, Elastic Net from scratch + scikit-learn
  • Clasificación: Logistic, SVM, Decision Trees, Random Forest, XGBoost/LightGBM
  • Ensembles: bagging vs boosting, stacking, Bayesian Optimization con Optuna
  • Model Evaluation: K-Fold, AUC-ROC, F1, bias-variance, calibration
  • Feature Engineering: selection, SMOTE/ADASYN, pipelines end-to-end
Capstone 3

Credit scoring completo con Lending Club: 5+ algoritmos, Optuna tuning, reporte con Gini/KS/PSI. Presentable ante regulador.

M4

Unsupervised ML & Anomaly Detection

8 semanas · Clustering, PCA, t-SNE, UMAP, Isolation Forest, LDA
+
Temario
  • Clustering: K-Means, DBSCAN, Hierarchical, GMM
  • Dimensionalidad: PCA, t-SNE, UMAP, autoencoders
  • Anomalías: Isolation Forest, One-Class SVM, LOF, autoencoders
  • Association Rules: Apriori, FP-Growth; Topic Modeling: LDA, NMF
Capstone 4

Segmentación bancaria (3+ técnicas) + detección de transacciones anómalas (Isolation Forest + Autoencoder). Presentar al CRO.

Nivel 2 · Apply

Applied ML — 160h

M5

Deep Learning: Neural Networks, CNNs & RNNs

9 semanas · PyTorch, backpropagation, ResNet, LSTM, GRU
+
Temario
  • Neural Networks from scratch: backpropagation, activaciones, weight initialization
  • PyTorch deep dive: tensors, autograd, custom layers, training loops
  • CNNs: LeNet → AlexNet → VGG → ResNet → EfficientNet; transfer learning
  • RNNs: LSTM, GRU, bidirectional, seq2seq, attention pre-transformer
Capstone 5

Clasificador de documentos financieros (CNN, accuracy >95%) + predictor LSTM vs ARIMA. Ambos con FastAPI.

M6

NLP & Financial Text Analytics

9 semanas · FinBERT, NER, Sentiment, Text Generation
+
Temario
  • Foundations: TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText
  • FinBERT: sentiment de earnings calls, 10-K parsing, riesgo extraction
  • NER financiero: empresas, montos, regulaciones; knowledge graphs
  • Text generation: summarization, reportes automatizados
Capstone 6

Pipeline: scraping → FinBERT sentiment → NER → alertas automáticas. Dashboard Streamlit, 1,000+ noticias.

M7

ML for Derivatives, Risk & Portfolio Optimization

8 semanas · Deep Hedging, VaR con ML, Black-Litterman, TFT
+
Temario
  • Options pricing con Neural Networks vs Black-Scholes; deep hedging
  • VaR/ES con ensemble methods; stress testing con GANs/VAEs
  • Portfolio: Black-Litterman + ML views, RL para asset allocation, risk parity
  • Time Series: GARCH+ML, Temporal Fusion Transformers, regime detection
Capstone 7

Risk engine: superficie de vol con NN (error <5%), VaR/ES con 3+ modelos ML, stress testing con GAN.

M8

Algorithmic Trading con ML

8 semanas · Feature engineering, backtesting, meta-labeling, execution
+
Temario
  • Features: technical indicators, alternative data, microstructure
  • Walk-forward validation, purged K-Fold, triple barrier (López de Prado)
  • Backtesting: Backtrader/Zipline, overfitting detection, deflated Sharpe
  • Execution: Almgren-Chriss, market making con ML, order flow prediction
Capstone 8

Sistema completo: señales ML → backtesting walk-forward 5 años → Sharpe, Sortino, max drawdown, Calmar.

M9

Banking ML Suite: Credit, AML & Customer Analytics

6 semanas · IFRS 9, scorecards, graph AML, recommender systems
+
Temario
  • Credit Risk ML: IFRS 9/CECL con ML, scorecards regulatorios, SR 11-7
  • AML: network analysis, entity resolution, SAR automation
  • Customer: churn, CLV, next-best-action, recommender systems
Capstone 9

Suite integrada: scorecard IFRS 9 compliant + sistema AML con graph analytics (50K+ tx) + motor next-best-offer (10K+ clientes).

Nivel 3 · Create

Advanced AI & Creation — 188h

M10

Transformers & LLMs

9 semanas · Self-attention from scratch, GPT, Claude, LLaMA, Mistral, prompt engineering
+
Temario
  • Transformer: self-attention from scratch, multi-head, positional encoding (RoPE)
  • LLMs: BERT, GPT, LLaMA, Mistral, Claude (Constitutional AI)
  • Prompt engineering: CoT, tree-of-thought, system prompts, few-shot
  • APIs: OpenAI, Anthropic, function calling, structured outputs, streaming
  • Evaluación: MMLU, HumanEval, red teaming, hallucination measurement
Capstone 10

LLM-Powered Financial Analyst: analizar 10-Ks, generar resúmenes, RAG Q&A. Precisión factual en 50 preguntas benchmark.

M11

Fine-Tuning LLMs: LoRA, QLoRA, RLHF & DPO

8 semanas · PEFT, data curation, reward modeling, vLLM deployment
+
Temario
  • LoRA/QLoRA: 4-bit fine-tuning, prefix tuning, adapter layers
  • Data prep: curación, quality filtering, synthetic data generation
  • RLHF: reward modeling, PPO, DPO, Constitutional AI training
  • Deployment: GPTQ, AWQ, vLLM, TGI, cost optimization, A/B testing
Capstone 11

Fine-tunear LLaMA/Mistral 7B con QLoRA en 10K+ ejemplos financieros. Comparar pre/post en 5 tareas. Deploy con vLLM.

M12

IA Agéntica, RAG Enterprise & MCP

9 semanas · 36h · Vector DBs, LangChain, CrewAI, MCP servers, observability
+
Temario
  • RAG: Pinecone/Chroma/Weaviate, chunking, hybrid search, RAGAS eval
  • RAG Enterprise: multi-modal, parent-child, query routing, access control
  • Agentes: LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen, multi-agent orchestration
  • MCP: building servers from scratch, enterprise integrations, security
  • Production: LangSmith tracing, guardrails, human-in-the-loop
Capstone 12

Enterprise AI Agent: MCP connections a 3+ sistemas, RAG sobre 500+ docs, 10+ herramientas, razonamiento multi-paso.

M13

Legal & Contract Analytics con AI

7 semanas · NLP legal, due diligence, compliance, litigation prediction
+
Temario
  • Legal NER, clause classification, contract parsing, due diligence con RAG
  • Compliance: regulatory change detection, KYC/AML processing, GDPR
  • Litigation: case outcome prediction, settlement estimation
Capstone 13

Procesar 100+ contratos: extracción de cláusulas de riesgo, risk score por contrato. Precisión >90%. Presentar al General Counsel.

M14

Investment Banking & M&A con ML

7 semanas · Deal sourcing, valuación, due diligence, ESG scoring, pitch books
+
Temario
  • Deal sourcing con ML: targets, company matching, market signals
  • Valuación: DCF augmented, comps automatizados, precedent transactions
  • DD: anomaly detection financiero, ESG scoring, red flag (Beneish + ML)
  • Pitch books con LLMs, graph analytics, competitive landscape automation
Capstone 14

Deal sourcing (20 targets ML-ranked) + valuación automatizada (5 empresas vs analistas) + DD con red flags. Pitch completo.

M15

Audit, Fraud Detection & Forensic Accounting con AI

7 semanas · Benford's Law, continuous auditing, journal entry testing
+
Temario
  • Fraud: gradient boosting, Benford's Law, network analysis, real-time scoring
  • Continuous auditing: full-population testing, risk-based planning con ML
  • Forensic: Beneish M-Score + ML, digital forensics, whistleblower NLP
  • Automation: reconciliation, revenue recognition (IFRS 15), lease (IFRS 16)
Capstone 15

100K+ journal entries: 3 técnicas de anomaly detection + Beneish M-Score + ML para manipulación. Accuracy >85%.

Nivel 4 · Profit

Frontier & Quantum — 132h

M16

MLOps & Production Deployment

7 semanas · MLflow, Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure, SR 11-7, EU AI Act
+
Temario
  • Pipelines: MLflow, Kubeflow, Airflow, feature stores (Feast)
  • Cloud: Docker, Kubernetes, SageMaker, Vertex AI, Azure ML
  • Monitoring: Evidently AI, A/B testing, shadow deployment, model cards
  • Regulatory: SR 11-7, CNBV, EU AI Act, FDA AI/ML framework
Capstone 16

Credit scoring end-to-end en cloud: MLflow → FastAPI → Docker → Kubernetes → Evidently → SR 11-7 compliant. Corriendo live.

M17

Multi-Industry ML: Marketing, Retail, Logística, Energía & Physics-Informed

7 semanas · CLV, demand forecasting, PINNs, federated learning
+
Temario
  • Marketing: CLV, marketing mix, attribution, dynamic pricing con RL
  • Retail: recommender systems, demand forecasting (Prophet/TFT/N-BEATS)
  • Logística: route optimization, predictive maintenance, inventory
  • Energía: production forecasting, energy trading, carbon footprint
  • Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural ODEs, federated learning
Capstone 17

Solución end-to-end para UNA industria elegida. Problema REAL, datos reales, panel de practitioners evalúa.

M18

Reinforcement Learning & Deep RL

5 semanas · MDP, Q-Learning, DQN, PPO, SAC, RL para finanzas
+
Temario
  • Foundations: MDP, Bellman, Q-Learning, SARSA, REINFORCE, Actor-Critic
  • Deep RL: DQN, PPO, SAC, A3C, multi-agent, model-based RL
  • RL Finanzas: portfolio optimization, optimal execution, market making, dynamic hedging
Capstone 18

Agente RL para portfolio: 10 activos, PPO, walk-forward 3 años, transaction costs reales. Comparar vs benchmarks.

M19

Quantum Computing & Quantum ML

8 semanas · 24h · Qiskit, Grover, Shor, VQE, QAOA, quantum finance
+
Temario
  • Foundations: qubits, entrelazamiento, gates cuánticos, Qiskit
  • Algorithms: Grover, Shor, VQE, QAOA, quantum annealing
  • Quantum ML: quantum kernels, variational classifiers, quantum GANs
  • Quantum Finance: option pricing con amplitude estimation, portfolio QAOA, Monte Carlo cuántico
Capstone 19

En Qiskit: option pricing cuántico vs Monte Carlo + portfolio optimization QAOA (8 activos) + credit risk cuántico.

M20

Healthcare, Biomedical & Nanotecnología AI

8 semanas · 32h · Medical imaging, drug discovery, genómica, FDA SaMD
+
Temario
  • Medical Imaging: CNNs para radiología, U-Net, CheXNet, AI vs radiólogo
  • Drug Discovery: GNNs moleculares, diseño de novo, ADMET, virtual screening
  • Genómica: AlphaFold, CRISPR prediction, farmacogenómica
  • Nanotecnología: nanomateriales con ML, drug delivery, quantum dots
  • Clinical AI: wearables, EHR mining, survival analysis, federated learning
  • Regulación: FDA SaMD, COFEPRIS, EU MDR, HIPAA, bias en AI médica
Capstone 20

Plataforma integral: (1) diagnóstico por imagen accuracy >90% + Grad-CAM, (2) drug discovery pipeline con 1,000+ compuestos, (3) clinical prediction con wearables.

20
Módulos
620+
Horas
25
Capstones
12+
Industrias

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  • Brochure completo — 20 módulos, 25 capstones
  • Calendario de niveles y estructura de evaluación
  • Opciones de inversión (individual, corporativa, becas)
  • Licencias corporativas e institucionales
  • Early-bird pricing y planes de pago

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