Python para Usuarios de Matlab

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, las mejores prácticas de ingeniería y los patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones de Python que sean mantenibles, probables y de alto rendimiento. Hace énfasis en el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones arquitectónicos y flujos de trabajo listos para implementación.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios y avanzados de Python que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de nivel de producción.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
• Usar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar concurrencia y paralelismo correctamente usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines CI.
• Perfilizar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y breves demostraciones.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que incluye patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Explora enfoques prácticos de Ciencia de Datos e IA con Python, equipando a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en entornos empresariales; Cubre los 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 narración de datos; Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la empleabilidad.

La Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el extenso ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a programadores intermedios de Python 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 AI de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluación del rendimiento del modelo y optimización para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusión.
• Varias actividades prácticas y ejercicios.
• 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 acordarlo.

Inteligencia Artificial Aplicada desde Cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Aborda los principios clave de la clasificación y regresión en el aprendizaje supervisado, el agrupamiento y la detección de anomalías en el aprendizaje no supervisado, así como arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos Jupyter en el desarrollo práctico de inteligencia artificial. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio Python que desean mejorar su experiencia de desarrollo Python con AWS Cloud9.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure AWS Cloud9 para el desarrollo Python.
• Comprenda la interfaz y las características del IDE de AWS Cloud9.
• Escriba, depure e implemente Python aplicaciones en AWS Cloud9.
• Colabore con otros desarrolladores mediante la plataforma AWS Cloud9.
• Integre AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

GitHub Copilot

Descripción general del curso

Esta formación práctica está diseñada para profesionales con formación en ingeniería de datos que desean adquirir habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande (LLM). El curso se centra en aplicaciones del mundo real, abarcando el uso de modelos, ingeniería de prompts y la construcción de soluciones impulsadas por IA. Los participantes trabajarán a través de ejercicios progresivos que avanzan desde los conceptos básicos hasta la creación de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la formación

• Formación presencial en aula

• Sesiones dirigidas por instructores con práctica guiada

• Debates interactivos y estudios de casos 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 de Python para el desarrollo de IA y los flujos de trabajo de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos de manera efectiva

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados fiables

• Construir soluciones de IA completas utilizando API y marcos de trabajo

• Integrar IA en tuberías de ingeniería de datos

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar 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 APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos que deseen usar TensorFlow para analizar datos potencialmente fraudulentos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 integral para analizar datos fraudulentos.

el objetivo de este curso es proporcionar una competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar el las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Venezuela está destinado a ingenieros de red que deseen mantener, gestionar y diseñar redes informáticas con Python.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Optimizar y aprovechar Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet y pyntc para la automatización de redes con Python.
• Dominar el multihilo (multi-threading) y multiprocesamiento en la automatización de redes.
• Usar GNS3 y Python para la programación de redes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos con habilidades de Python intermedias que desean aplicar Python para automatizar flujos de trabajo, analizar datos empresariales y generar informes dinámicos basados en Excel.