Python para Análisis Empresarial y Automatización

Este curso intensivo y práctico aborda técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño ampliamente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Hace énfasis en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de grado productivo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar tipado en Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades (property-based testing) y pipelines de CI.
• Realizar perfilado, optimización y endurecimiento de aplicaciones Python para producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Mini-proyecto final que integra patrones, pruebas e implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada o centrada en un área específica (datos, web o infraestructura), póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas autónomos (agentes) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para entornos de producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y desarrolladores de IA y software de nivel intermedio a avanzado que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones multietapa y la composabilidad entre agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos donde se construyen agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Se centra en enfoques prácticos para la Ciencia de Datos e IA utilizando Python, brindando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark, y narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mercado laboral.

La Inteligencia Artificial con Python implica el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación presencial (en línea o in situ) está dirigida a programadores de Python con nivel intermedio que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Montón de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

IA aplicada desde cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde la base utilizando Python. Cubre los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para resolver problemas del mundo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que desean mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para el desarrollo de Python.
• Comprender la interfaz y las funciones del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones Python en AWS Cloud9.
• Colaborar con otros desarrolladores utilizando la plataforma AWS Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

GitHub Copilot

Resumen del curso

Esta capacitación práctica está diseñada para profesionales con antecedentes en ingeniería de datos que desean desarrollar habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande. El curso se centra en aplicaciones del mundo real, abarcando el uso de modelos, ingeniería de instrucciones (prompt engineering) y construcción de soluciones potenciadas por IA. Los participantes realizarán ejercicios progresivos que van desde los conceptos básicos hasta la creación de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la capacitación

• Capacitación presencial en aula

• Sesiones guiadas por un instructor con práctica dirigida

• Discusiones interactivas y estudios de caso del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos fundamentales de IA y aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas

• Fortalecer las habilidades en Python para el desarrollo de IA y flujos de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos eficazmente

• Diseñar y optimizar instrucciones (prompts) para obtener resultados confiables

• Construir soluciones integrales de IA utilizando APIs y marcos de trabajo

• Integrar la IA en pipelines de ingeniería de datos

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y la manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para construir, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de IA de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

El Seguro en la Era Digital es una visión práctica sobre cómo la transformación digital está remodelando los productos, las operaciones y la interacción con el cliente en la industria aseguradora.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a profesionales del sector asegurador de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías digitales, estrategias basadas en datos y marcos de innovación para modernizar las ofertas y operaciones de seguros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar el papel de la IA, los Big Data, el IoT y la automatización en los flujos de trabajo modernos de seguros.
• Identificar las tendencias de InsurTech y cómo afectan al ecosistema asegurador.
• Diseñar estrategias centradas en el cliente potenciadas por herramientas digitales e información derivada de datos.
• Aplicar enfoques basados en datos para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
• Evaluar estudios de caso del mundo real y traducir las lecciones aprendidas en iniciativas locales.

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Análisis de estudios de caso y talleres grupales.
• Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La Ingeniería de Requisitos (ER, por sus siglas en inglés) es una disciplina fundamental dentro del desarrollo de software y sistemas, centrada en identificar, documentar y gestionar las necesidades y restricciones de las partes interesadas para asegurar el éxito del proyecto.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión de la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos en el temario de la base de IREB CPRE.
• Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas al contexto.
• Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
• Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización durante todo el ciclo de vida del proyecto.
• Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
• Estar completamente preparado para presentarse y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
• Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden agregar módulos adicionales o estudios de casos específicos de la industria a petición.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y realizarlo de manera eficiente y precisa mediante el uso de técnicas de análisis aplicables a sus proyectos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• identificar los diferentes tipos de requisitos.
• comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
• familiarizarse con la metodología del análisis de requisitos.
• aplicar en su favor diversas técnicas de análisis de requisitos.
• estructurar los requisitos para comunicar eficientemente con arquitectos y desarrolladores, mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.