Totalmente práctico y aplicable
Formación en Qdrant a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Curso de Qdrant en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
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Temario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Qdrant para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Todos nuestros cursos son bonificables a través de FUNDAE.
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Despliega Qdrant A Medida para tu equipo, optimizando búsqueda semántica y RAG, tutorizado y bonificable por FUNDAE para empresas. Solicita propuesta a medida.
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
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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.
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Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Qué es una base de datos vectorial
Diferencia entre búsqueda tradicional y búsqueda semántica
Casos de uso reales de Qdrant
Qdrant dentro del ecosistema de IA moderna
Ventajas frente a soluciones tradicionales
Concepto de embeddings
Qdrant y arquitecturas RAG
Qdrant en sistemas de agentes IA
Componentes principales de Qdrant
Panorama actual del mercado vectorial
Modelo de datos de Qdrant
Colecciones y puntos
Vectores densos y sparse
Payloads y metadatos
Índices HNSW
Almacenamiento y persistencia
Manejo de memoria y disco
Consistencia y durabilidad
Rendimiento y latencia
Implicaciones arquitectónicas
Instalación con Docker
Configuración básica del contenedor
Persistencia de datos
Exposición de puertos
Uso en entorno local
Variables de entorno clave
Logs y monitorización básica
Actualización de versiones
Buenas prácticas de despliegue
Preparación para producción
Diseño de colecciones
Dimensionalidad de los vectores
Estrategias de naming
Gestión de payloads
Tipos de campos y filtros
Versionado de datos
Normalización de información
Diseño orientado a consultas
Escalabilidad del modelo
Errores comunes de diseño
Qué son los embeddings
Embeddings de texto, imágenes y datos mixtos
Elección del modelo de embeddings
Preprocesamiento de texto
Chunking y segmentación
Normalización de vectores
Estrategias de actualización
Re-embedding y migraciones
Control de calidad de embeddings
Impacto en la búsqueda
Inserción de puntos
Actualización de vectores
Eliminación de datos
Recuperación por ID
Operaciones en batch
Manejo de errores
Control de consistencia
Validación de datos
Estrategias de mantenimiento
Buenas prácticas operativas
Búsqueda por similitud
Distancias soportadas
Top-k y umbrales
Búsqueda aproximada vs exacta
Ajuste de precisión y recall
Rendimiento de consultas
Interpretación de resultados
Casos de uso prácticos
Optimización de consultas
Errores habituales
Filtros por payload
Combinación vector + metadata
Búsqueda híbrida semántica
Casos de filtrado avanzado
Consultas complejas
Impacto del filtrado en rendimiento
Diseño de filtros eficientes
Escenarios reales de negocio
Buenas prácticas de filtrado
Limitaciones actuales
Cliente oficial de Qdrant
Configuración del cliente
Inserción desde Python
Consultas desde aplicaciones
Manejo de errores
Uso en notebooks
Integración con pipelines
Testing de consultas
Logging y depuración
Estructuración del código
Qué es RAG
Rol de Qdrant en RAG
Flujo de recuperación de contexto
Diseño de prompts con contexto
Chunking orientado a RAG
Ranking de resultados
Control de relevancia
Actualización de conocimiento
Riesgos de RAG mal diseñado
Buenas prácticas
Configuración de índices
Ajuste de HNSW
Gestión de memoria
Particionado de datos
Uso intensivo de consultas
Optimización de latencia
Carga concurrente
Monitorización del rendimiento
Pruebas de estrés
Planificación de crecimiento
Exposición segura del servicio
Autenticación y redes
Aislamiento de entornos
Protección de datos sensibles
Buenas prácticas de seguridad
Qdrant en redes privadas
Uso detrás de proxies
Control de accesos externos
Riesgos habituales
Medidas preventivas
Diseño de entornos productivos
Alta disponibilidad
Backup y recuperación
Estrategias de despliegue
Observabilidad básica
Gestión de incidencias
Actualizaciones seguras
Control de costes
Mantenimiento continuo
Estabilidad a largo plazo
Qdrant con LlamaIndex
Qdrant con LangChain
Uso con agentes IA
Orquestación de flujos
Casos de uso empresariales
Integración con APIs externas
Sincronización de datos
Evaluación de resultados
Optimización del pipeline
Buenas prácticas
Qdrant frente a otras vector DB
Ventajas competitivas
Casos donde Qdrant no encaja
Criterios de elección
Escenarios empresariales
Coste y eficiencia
Comunidad y soporte
Evolución del producto
Estrategia a largo plazo
Decisiones arquitectónicas
Antipatrones frecuentes
Errores de diseño habituales
Problemas de rendimiento comunes
Uso incorrecto de embeddings
Mal uso de filtros
Escalabilidad mal planificada
Falta de validación
Riesgos en producción
Checklist de calidad
Recomendaciones finales
Definición del caso de uso
Diseño de la colección
Generación de embeddings
Carga de datos
Implementación de búsquedas
Ajuste de filtros
Integración con aplicación Python
Optimización del rendimiento
Validación de resultados
Preparación para producción
Desarrolladores Backend y Full Stack
Quieren incorporar búsqueda semántica y sistemas RAG en sus aplicaciones, entendiendo cómo diseñar colecciones, embeddings y consultas eficientes con Qdrant.
Ingenieros de Datos y Data Engineers
Necesitan gestionar grandes volúmenes de información vectorial, preparar datos correctamente y optimizar rendimiento y escalabilidad en bases de datos vectoriales.
Arquitectos de Software e IA
Buscan tomar decisiones arquitectónicas sólidas sobre el uso de bases de datos vectoriales, evaluando cuándo Qdrant es la mejor opción frente a otras soluciones.
Tech Leads y Responsables Técnicos
Deben integrar Qdrant en sistemas existentes, garantizar buenas prácticas, rendimiento y mantenibilidad, y evitar errores comunes en entornos productivos.
Equipos de IA y Machine Learning
Trabajan con embeddings, RAG y agentes IA, y necesitan una base vectorial fiable para recuperación de contexto y búsqueda semántica precisa.
CTOs y Responsables de Plataforma
Quieren entender el impacto técnico y estratégico de adoptar Qdrant en proyectos de IA, asegurando escalabilidad, control y retorno de inversión.
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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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.
Aprenderás a diseñar, desplegar y utilizar **Qdrant** de forma profesional para implementar **búsqueda semántica, arquitecturas RAG y sistemas de IA**, entendiendo cómo trabajar con embeddings, colecciones, filtros híbridos y rendimiento en entornos reales.
Es un curso **técnico y profesional**. Parte de los conceptos necesarios, pero está orientado a **desarrolladores, ingenieros y arquitectos** que quieren usar Qdrant correctamente en producción, no a nivel demostrativo.
No es obligatorio tener experiencia avanzada en ML, pero sí se recomienda **experiencia técnica en desarrollo o datos**. El curso explica los conceptos de embeddings y búsqueda vectorial desde una perspectiva práctica y aplicada.
Sí. El curso incluye integración real con **Python**, ejemplos prácticos y casos habituales en aplicaciones empresariales, incluyendo uso con **frameworks de IA y arquitecturas RAG**.
Sí. Se trabajan de forma específica temas como **índices HNSW, ajuste de precisión/recall, latencia, carga concurrente, escalabilidad y monitorización**, fundamentales para un uso correcto en producción.
Sí. El curso aborda **exposición segura del servicio, control de acceso, protección de datos sensibles y buenas prácticas operativas**, pensando en despliegues reales y no solo en entorno local.
Sí. El curso incluye un **caso final completo**, donde se diseña una solución con Qdrant desde el modelado de datos hasta la integración con una aplicación, validando resultados y decisiones técnicas.
Sí, el curso es **bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE**. Imagina gestiona íntegramente la bonificación para que la empresa pueda aprovechar sus créditos sin asumir costes adicionales.
La formación se imparte en modalidad de **Aula Virtual Personalizada**, con sesiones en directo, enfoque práctico y adaptación al contexto técnico de la empresa.
Puedes solicitar información a través de los formularios de la web de Imagina. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para adaptar la formación a tus necesidades y gestionar la bonificación FUNDAE HASTA el 100%
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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