Los cursos de capacitación en vivo de Python, en línea o presenciales, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica varios aspectos del lenguaje de programación Python. Algunos de los temas cubiertos incluyen los fundamentos de la programación de Python, la programación avanzada de Python, Python para la automatización de pruebas, secuencias de comandos y automatización de Python, y Python para análisis de datos y aplicaciones de Big Data en áreas como finanzas, banca y seguros. Los cursos de capacitación de NobleProg Python también cubren cursos para principiantes y avanzados en el uso de bibliotecas y marcos de trabajo de Python para Machine Learning y Deep Learning. El entrenamiento de Python está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Venezuela o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Venezuela. NobleProg: su proveedor local de capacitación
El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para obtener información y tendencias. Tableau es una herramienta líder de inteligencia empresarial y visualización de datos, mientras que SQL es el lenguaje más utilizado para consultar bases de datos. Junto con dos de los lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos, Python y R, Tableau y SQL brindan una solución sólida e integral que puede ayudar a visualizar y analizar datos de manera efectiva.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a analistas de datos y a cualquier persona interesada en aprender a usar e integrar Tableau, Python, R y SQL para la visualización y el análisis de datos.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Realice análisis de datos utilizando Python, R y SQL. Cree conocimientos a través de la visualización de datos con Tableau. Tome decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.
Formato del Curso
Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
This instructor-led, live training in Venezuela (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to gain a comprehensive understanding of Python programming and its applications in cybersecurity.
By the end of this training, participants will be able to:
Use Python programming for defensive cybersecurity.
Understand and use Python for ethical offensive techniques and digital forensics tasks.
Recognize legal and ethical considerations surrounding offensive cybersecurity and vulnerability disclosure.
Python es un lenguaje de programación escalable, flexible y ampliamente utilizado para la ciencia de datos y el aprendizaje por máquina. Spark es un motor de procesamiento de datos utilizado en la búsqueda, análisis y transformación de datos grandes, mientras que Hadoop es un marco de biblioteca de software para almacenamiento y procesamiento de datos de gran escala.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar y integrar Spark, Hadoop, y Python para procesar, analizar y transformar grandes y complejos conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Configure el entorno necesario para comenzar el procesamiento de datos grandes con Spark, Hadoop, y Python.
Comprender las características, los componentes centrales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
Aprende cómo integrar Spark, Hadoop, y Python para el procesamiento de datos grandes.
Explora las herramientas en el ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, y Flume).
Construye sistemas de recomendación de filtros colaborativos similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje de máquina.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Python es el lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos y el aprendizaje de máquina. SQL es la herramienta más comúnmente utilizada para la gestión de datos, mientras que Tableau es una herramienta líder de inteligencia empresarial y visualización de datos. La combinación SQL, Python, y Tableau proporciona una solución potente, de fin a fin para el análisis de datos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos y desarrolladores de datos que desean utilizar y integrar SQL, Python, y Tableau para realizar análisis de datos complejos, procesamiento y visualización.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Establecer el entorno necesario para realizar análisis de datos con SQL, Python, y Tableau.
Comprender los conceptos clave de la integración de software (data, servidores, clientes, APIs, puntos finales, etc.)
Tenga un refresco en los fundamentos de Python y SQL.
Performan técnicas de pre-procesamiento de datos en Python.
Aprende cómo conectar Python y SQL para el análisis de datos.
Crea visualizaciones de datos y gráficos con Tableau.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
This instructor-led, live training in Venezuela (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
Learn how to build REST APIs with FastAPI.
Learn how to design interactive applications with React.
Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
Este curso está diseñado para aquellos que deseen aprender el lenguaje de programación de Python. El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas principales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad Python. Python impulsa las empresas y es utilizado por científicos de todo el mundo, es uno de los lenguajes de programación más populares.
El curso puede ser entregado usando Python 2.7.x o 3.x, con ejercicios prácticos haciendo uso de la potencia total de ambas versiones del lenguaje. Este curso puede ser entregado en cualquier sistema operativo (todos los sabores de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).
Los ejercicios prácticos constituyen alrededor del 70% del tiempo de curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones. Pueden hacerse discusiones y preguntas a lo largo del curso.
Nota: el entrenamiento puede ser adaptado a necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha del curso propuesto.
En esta capacitación guiada por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación de Python, que incluyen cómo aplicar este versátil lenguaje para resolver problemas en áreas tales como aplicaciones distribuidas, finanzas, análisis y visualización de datos, programación de IU y scripting de mantenimiento.
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
In this instructor-led, live training in Venezuela, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
Work on exercises that mimic real world cases.
Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
Este curso está diseñado para aquellos que desean aprender el Python lenguaje de programación. El énfasis está en el lenguaje, las bibliotecas centrales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad. Python conduce las empresas y se utiliza por científicos de todo el mundo – es una de las lenguas de programación más populares.
El curso de formación ayudará a los participantes a prepararse para el Desarrollo de Aplicaciones Web utilizando Python Programming con Data Analytics. Esta visualización de datos es una gran herramienta para Top Management en la toma de decisiones.
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y Validar los resultados.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
Esta capacitación guiada por un instructor se basa en el popular libro "Automatice las cosas aburridas con Python", de Al Sweigart. Está dirigido a principiantes y cubre los conceptos esenciales de programación de Python a través de ejercicios y discusiones prácticas y prácticas. El objetivo es aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad de la oficina.
Al final de esta capacitación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicar esta nueva habilidad para:
Automatizar tareas escribiendo programas simples de Python.
Programas de escritura que pueden hacer reconocimiento de patrones de texto con "expresiones regulares".
Generando y actualizando programáticamente hojas de cálculo de Excel.
Analizando archivos PDF y Word.
Arrastrando sitios web y extrayendo información de fuentes en línea.
Escribir programas que envían notificaciones por correo electrónico.
Use las herramientas de depuración de Python para resolver rápidamente los errores.
Controlar mediante programación el mouse y el teclado para hacer clic y escribir para usted.
Audiencia
No programadores que desean aprender programación con Python
Profesionales y equipos de empresas que deseen optimizar la productividad de su oficina
Gerentes que desean automatizar procesos tediosos y flujos de trabajo
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
Audiencia
Desarrolladores
Analistas
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
La prueba unitaria es un enfoque de prueba que prueba unidades individuales de código fuente modificando sus propiedades o activando un evento para confirmar si el resultado es el esperado. PyTest es un marco de pruebas completo, independiente de la API, flexible y extensible con un modelo de dispositivo avanzado y con mucho cuerpo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar PyTest para escribir pruebas breves y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Escribir pruebas legibles y mantenibles sin la necesidad de un código repetitivo
Use el modelo de dispositivo para escribir pequeñas pruebas
Pruebas de escala hasta pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas
Comprender y aplicar las características de PyTest, como anzuelos, reescritura de afirmaciones y complementos
Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en múltiples procesadores
Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, simulacro, cobertura, unittest, doctest y Selenium
Use Python para probar aplicaciones que no sean de Python
Audiencia
Probadores de software
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
This instructor-led, live training in Venezuela (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
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.
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamentals of the Python programming language
Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
Developers
Analysts
Quants
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.
El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.
Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
Este es un curso de 4 días que introduce la AI y la aplicación que utiliza el lenguaje de programación Python. Hay una opción para tener un día adicional para emprender un proyecto de inteligencia artificial al completar este curso.
In this instructor-led, live training in Venezuela participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. Excel es una aplicación de hoja de cálculo desarrollada por Microsoft que se usa ampliamente en muchas industrias. Agregar Python a Excel lo convierte en una poderosa herramienta para el análisis de datos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar las capacidades de Python y Excel.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instalar y configurar paquetes para integrar Python y Excel
Leer, escribir y manipular archivos de Excel usando Python
Llamar a las funciones de Python desde Excel
Audiencia
Desarrolladores
Programadores
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
In this instructor-led, live training in Venezuela, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
This instructor-led, live training in Venezuela begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
Py Qt es una biblioteca multiplataforma para desarrollar interfaces gráficas de usuario (GUI) para aplicaciones Python . Hace interfaz con Python con el kit de herramientas Qt GUI. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a personas que desean programar una aplicación de software visualmente atractiva utilizando Python y el marco Qt UI. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Configure un entorno de desarrollo que incluya todas las bibliotecas, paquetes y marcos necesarios.
Cree una aplicación de escritorio o servidor cuya interfaz de usuario funcione sin problemas y sea visualmente atractiva.
Implemente varios elementos y efectos de la interfaz de usuario, incluidos widgets, gráficos, capas, etc. para lograr el máximo efecto en la usabilidad.
Implemente un buen diseño de interfaz de usuario y organización del código durante la fase de diseño y desarrollo.
Probar y depurar la aplicación.
Formato del curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
Este curso se puede ofrecer para el desarrollo en Windows, Linux y Mac OS.
Se utiliza la última versión de todo el software, por ejemplo, Py Qt 5 a partir de este escrito, etc.
Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
This instructor-led, live training in Venezuela (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
Install and configure a Python development environment.
Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
Use Python to obtain insights from various datasets.
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
Understand the OOP syntax in Python
Write their own object-oriented program in Python
Audience
Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
Developers interested in learning OOP in Python
Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
El aprendizaje de máquina es una rama de inteligencia artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados.
El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código.
En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom.
Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom.
Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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