ROS para Robots Móviles usando Python

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 objetivo de este curso es brindar una competencia general para aplicar métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en múltiples ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones sobre modelos de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para comprender y usar con confianza las herramientas fundamentales de la caja de herramientas del aprendizaje automático y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de ciencia de datos.

El curso Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es una formación práctica orientada a ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones robóticas de forma eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares mediante el uso de Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. La formación hace hincapié en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante e intermedio que deseen acelerar sus flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de su implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías (pipelines) de desarrollo robótico.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robásticas reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizar los detalles.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ROS.
• Aprender a crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
• Aprender a utilizar diversas herramientas para robótica, incluidas las de simulación y visualización.