DRAGO Academy del sensor al comando
Un programa altamente especializado en Industria 4.0: IoT industrial y telemetria bidireccional, envio de datos por SIM y LoRaWAN, lectura de estado y envio de comandos para activar modulos remotos, almacenamiento Big Data (NiFi, Kafka, TimescaleDB) y decisiones con IA, construido sobre la arquitectura que hoy corre en campo en INDUXA, con hardware real (ESP32, LoRa) desplegado en Piura y La Libertad. No es un curso introductorio de IoT.
Por que este programa
La mayoria de cursos de IoT o Big Data ensenan el stack por separado. DRAGO Academy ensena la cadena completa como un solo sistema, incluyendo lo que la mayoria de cursos omite: la telemetria bidireccional, no solo enviar datos sino tambien leer el estado y enviar comandos, tal como se diseno para los nodos en Somate Bajo (Sullana, Piura) y el proyecto de disuasion de aves en una planta agroindustrial de La Libertad.
La misma arquitectura aplica a monitoreo agroindustrial, activos mineros, plantas industriales o flotas logisticas: lo que ensenamos es el patron tecnico de sensor a decision, no una solucion atada a un solo sector.
Quien te acompana
No es un instructor solo frente a una camara: cada sesion cuenta con un equipo de tres personas, quien ensena, quien resuelve lo tecnico y quien coordina, para que tu tiempo en vivo se use solo en aprender.
Marco Llapapasca
Gerente General y Director de Tecnologia de Corporacion Grupo DRAGO. 14+ anos de experiencia en arquitectura de datos, cloud e IA, con pasos previos por Bluetab Solutions, Everis y Sofka Technologies. Diseno y lidera la arquitectura de INDUXA, la misma que este programa usa como caso guia de principio a fin.
Ver perfil de LinkedInJhon Llapapasca
Presente antes, durante y despues de cada sesion: instalacion, configuracion del entorno Docker y cualquier imprevisto tecnico se resuelven con el, sin interrumpir el horario de clase de Marco.
Ver perfil de LinkedInEthel Rojas
Tu punto de contacto para cronograma, materiales, grabaciones, plantillas descargables y cualquier tema administrativo: pagos, certificados o reprogramaciones.
Ver perfil de LinkedInPerfiles de alumno
Emprendedor agroindustrial
Produce o exporta y quiere aplicar sensores, trampas y camaras propias para reducir perdidas por plagas o aves, con la posibilidad de ofrecer el servicio a otros productores de su zona.
Tecnico o integrador independiente
Ya instala automatizacion, camaras o redes y quiere sumar telemetria, almacenamiento en la nube y dashboards a su portafolio de servicios para cobrar por soluciones completas.
Fundador de startup o consultora tech
Quiere estructurar un producto IoT propio (SaaS, On-Premise o HaaS) y necesita entender la arquitectura de punta a punta, incluyendo como costearlo y venderlo.
Requisito: nociones basicas de programacion (Python o similar) y de redes. No es un curso introductorio, es un programa aplicado; no necesitas experiencia profesional previa en IoT ni en ciencia de datos. Antes de confirmar la matricula se recomienda una breve llamada de admision, sobre todo para el Perfil 01.
Syllabus - 6 modulos, 42 horas
El curso entrega un entorno Docker preconfigurado (simulador de nodos LoRa/MQTT + NiFi + Kafka + TimescaleDB + Grafana, un solo comando para levantarlo) en un repositorio privado, para que las 3 horas de clase se usen en logica y arquitectura, no instalando software.
Arquitectura de IoT industrial
4hAl terminar este modulo, entiendes la cadena completa sensor a decision y el vocabulario tecnico para disenar o auditar cualquier sistema de IoT industrial.
- La cadena completa: sensor, edge, conectividad, almacenamiento, analitica/IA, visualizacion/accion, y que se decide en cada eslabon
- IoT industrial vs. IoT de consumo: por que el entorno OT/SCADA exige otra latencia, confiabilidad y ciclo de vida
- Panorama de protocolos: LoRa/LoRaWAN, MQTT, HTTP/REST y Modbus/CAN para entornos cableados
- Caso guia de todo el curso: arquitectura real de INDUXA (NiFi, Kafka, TimescaleDB, FastAPI, Flutter, Keycloak, Grafana) y los nodos desplegados en Sullana (Piura) y La Libertad
Comunicacion de campo: SIM, LoRaWAN y control remoto
5hAl terminar este modulo, disenas la capa de comunicacion de un nodo de campo, incluyendo el envio de comandos remotos, no solo la recepcion de datos.
- Arquitectura LoRaWAN: dispositivo final, gateway, servidor de red y de aplicacion; clases A/B/C y su efecto sobre la latencia de downlink
- Conectividad SIM (4G): configuracion de APN, consumo de datos y failover entre SIM y LoRaWAN
- UPLINK: diseno del payload de telemetria, que enviar, cada cuanto, y como comprimirlo
- DOWNLINK: lectura de estado remoto y envio de comandos para activar o desactivar modulos de campo, con acuse de recibo
Microcontroladores, hardware y dimensionamiento energetico
5hAl terminar este modulo, sabes elegir el microcontrolador correcto para tu nodo de campo y calcular la energia que necesita un nodo autonomo.
- ESP32 (LoRa/WiFi) para nodos de campo inalambricos: cuando es la opcion correcta
- Gateway de campo: Raspberry Pi 4 + modulo SIM7600, acceso remoto por tunel SSH inverso
- Hardware para campo: grado de proteccion IP, rango de temperatura, montaje y mantenimiento en zonas rurales
- Dimensionamiento energetico: consumo diario (Wh/dia) por componente y autonomia objetivo
- Seleccion de panel solar y bateria segun consumo y horas de sol pico (HSP) de la zona
Ingesta y almacenamiento de Big Data
9hAl terminar este modulo, construyes un pipeline de datos de extremo a extremo capaz de recibir telemetria de campo en tiempo real y dejarla lista para analitica.
- Ingesta en tiempo real con Apache NiFi: flujos, enrutamiento, transformacion y backpressure
- Apache Kafka como bus de eventos: topicos, particiones y grupos de consumidores
- Series de tiempo: TimescaleDB (hypertables) vs. InfluxDB, criterios reales para elegir
- Modelado de datos industriales: esquemas para telemetria, eventos y comandos
- Politicas de retencion y downsampling para no acumular datos innecesarios
- Control de acceso y multi-tenencia con Keycloak: realms, roles y OAuth2
Machine Learning e IA aplicada
9hAl terminar este modulo, pasas de datos de campo a un modelo de IA que genera una alerta o decision accionable.
- Tipos de modelo segun el problema: clasificacion, series de tiempo (prediccion de fallas) y deteccion de anomalias
- Vision por computadora sin entrenar desde cero: modelo liviano preentrenado o inferencia via API/edge
- De notebook a microservicio: servir un modelo con FastAPI (endpoints, batching, tiempos de respuesta)
- Ciclo de vida del modelo: entrenamiento, validacion, versionado y monitoreo de degradacion (drift)
- Cerrando el ciclo: como la prediccion se convierte en un evento accionado en el backend
- Casos aplicados: conteo/deteccion de plagas y aves, prediccion de fallas de maquinaria
Dashboards, producto y modelo de negocio
6hAl terminar este modulo, conviertes la plataforma tecnica en un producto vendible, con el dashboard correcto y un modelo de precios sostenible.
- Diseno de dashboards operativos en Grafana: que mostrar a un cliente no tecnico y como definir alertas y umbrales
- Modelos de negocio: SaaS vs. On-Premise vs. HaaS, cuando conviene cada uno
Duracion del programa
Un programa completo, con un solo cronograma: 7 semanas, 14 clases en vivo de 3 horas (martes y jueves, 7 a 10 pm), del martes 15 de setiembre al jueves 29 de octubre de 2026. Ademas de esas 3 horas en vivo, cada semana implica entre 3 y 4 horas de trabajo autonomo, la carga sube en las semanas de Big Data (M4) e IA (M5).
| Semana | Clase | Contenido |
|---|---|---|
| 1 | 1 - mar 15/09 | M1 Arquitectura de IoT industrial |
| 1 | 2 - jue 17/09 | M1 (cierre) + inicio M2 Comunicacion de campo |
| 2 | 3 - mar 22/09 | M2 (cierre) |
| 2 | 4 - jue 24/09 | M3 Microcontroladores y energia |
| 3 | 5 - mar 29/09 | M3 (cierre) + inicio M4 Big Data |
| 3 | 6 - jue 01/10 | M4 (continuacion, NiFi y Kafka) |
| 4 | 7 - mar 06/10 | M4 (continuacion, series de tiempo y modelado) |
| 4 | 8 - jue 08/10 | M4 (cierre, retencion y Keycloak) + inicio M5 IA |
| 5 | 9 - mar 13/10 | M5 (continuacion, modelos preentrenados y FastAPI) |
| 5 | 10 - jue 15/10 | M5 (continuacion, ciclo de vida y cierre del loop) |
| 6 | 11 - mar 20/10 | M5 (cierre) + inicio M6 Dashboards y negocio |
| 6 | 12 - jue 22/10 | M6 (continuacion) |
| 7 | 13 - mar 27/10 | M6 (cierre, 2h) + asesoria de proyecto (1h) |
| 7 | 14 - jue 29/10 | Proyecto final, sustentaciones (3h) |
Nota: las 4 horas de proyecto final se reparten en 1 hora de asesoria (Clase 13) + 3 horas de sustentacion (Clase 14).
El tema del proyecto final se aprueba formalmente a mas tardar en la Semana 2, antes de entrar a Big Data e IA, para que los modulos 4 y 5 se trabajen sobre el caso de uso que cada alumno eligio.
Inversion - elige tu plan
Es el mismo programa, el mismo cronograma y el mismo contenido: lo que cambia es como lo tomas. Un programa premium, no un curso masivo: 42 horas construidas sobre la arquitectura y los datos reales de un producto en produccion, con mentoria directa y cupo reducido por generacion.
- +7 semanas de clases en vivo + grabaciones
- +Acceso a instancia demo de INDUXA y al entorno Docker del curso
- +Plantilla de dimensionamiento energetico y de cotizacion
- +1 sesion de mentoria 1:1 para disenar tu propio piloto IoT
- +Certificado DRAGO Academy, sujeto a completar entregables y sustentar el proyecto final
- +Todo lo del Plan Fundador, mismas clases y cronograma que la generacion publica
- +Proyecto final orientado al caso real de la empresa, sustentado aparte
- +1 sesion de cierre privada con el equipo directivo
- +Facturacion consolidada para la empresa
- +Busca la modalidad presencial? Ver la tercera opcion abajo
- +Lima: mismo formato de 14 sesiones y 7 semanas que la version online, en persona
- +Otras ciudades: se condensa en jornadas intensivas (4-6 dias completos)
- +Taller practico de hardware: cada participante arma y prueba un nodo real (ESP32 + LoRa + sensores)
- +Incluye el kit de hardware por participante
- +Proyecto final orientado al caso real de la empresa, sustentado en persona
- +No incluye viaticos ni movilidad del equipo DRAGO fuera de Lima, se cotiza aparte
Garantia de primera clase: si despues de la Clase 1 el programa no calza con lo que buscas, se reembolsa el 100%, sin condiciones.
Como empezar
La proxima generacion inicia el martes 15 de setiembre de 2026.
Agenda una llamada de admision, breve y sin costo, para confirmar que el programa calza con tu perfil.
Elige tu plan: Fundador (individual, 100% online) o Corporativo (grupos de 6+, online o presencial).
Asegura tu cupo con la primera cuota. El cupo total de la generacion esta limitado a 15 participantes.
Recibe tu acceso a la plataforma, el cronograma y los materiales antes de la Clase 1.
Listo para pasar del sensor al comando?
Agenda una llamada de admision sin costo y asegura tu cupo, la generacion esta limitada a 15 participantes.