Los cursos de formación en vivo de Python, dirigidos por un instructor, se manifiestan a través de varios aspectos prácticos del lenguaje de programación Python. Algunos de los temas tratados incluyen los fundamentos de la programación en Python, la programación avanzada de Python, Python para la automatización de pruebas, Python scripting y automatización, y Python para el análisis de datos y aplicaciones de datos grandes en áreas como finanzas, banca y Seguro.
Los cursos de formación de NobleProg Python también cubren cursos iniciales y avanzados en el uso de bibliotecas y frameworks Python para el aprendizaje de máquinas y el aprendizaje profundo.
El entrenamiento de Python está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Venezuela o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Venezuela. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
Machine Translated
Testimonios
Teaching style and ability of the trainer to overcome unforeseen obstacles and adopt to circumstances. Broad knowledge and experience of the trainer
ASML
Curso: Python for Matlab Users
Overall good intro to Python. The format of using Jupyter notebook and live examples on the projector was good for following along with the exercises.
ASML
Curso: Python for Matlab Users
mucha información, todas las preguntas contestadas, ejemplos interesantes
A1 Telekom Austria AG
Curso: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
The flexibilty and clear information
WAFEYA AlMadhoob - Tatweer Petroleum
Curso: Python Avanzado
The content.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
Pictures
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
Willingness of Krzysztof to answer all questions.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
Live coding, helping with code and different bugs, explanation with examples
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
Good interaction with audience, a lot of questions
Kinga Kalinowska - HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
The course has good proportion between theory and practice, knowledgeable trainer, a lot of training materials and user in practice.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
It covered many algorithms of ML and is useful to provide a track
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
It was cery consistent
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
All the exercises have been discussed
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
Overall I liked course a lot. Good discussions. Sometimes to overall, but I understand that we were short of time.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
It covered systematically all the main topics of machine earning: both the theory and implementation. It gave me great background for further work. It also answered most of the questions about machine learning that I had up to this point.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Curso: Programación Python
El profesor ha adaptado el programa de capacitación a nuestras necesidades actuales.
EduBroker Sp. z o.o.
Curso: Python y Spark para Big Data (PySpark)
Machine Translated
El capacitador era un profesional en el campo temático y teoría relacionada con una aplicación excelente.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Curso: Python Programming Fundamentals
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
The notebooks were well-prepared and the examples were on point.
Curso: Python Programming Fundamentals
The notebooks and examples were on point.
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
The hands on
Curso: Python Programming Fundamentals
The explanation provided is clear.
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
Conocimiento del profesor, no me gustó la sala de conferencias.
Konrad Wiśniewski - UPC Polska Sp. z o.o.; Nordea Bank AB SA; Izba Administracji Skarbowej w Gdańsku
Curso: Programación Python
Machine Translated
Lots of things; good explanations of the underlying concepts and how they work, good practical exercises to demonstrate the concepts etc
Thames Water Utilities Ltd
Curso: Python: automatiza las cosas aburridas
The trainer was friendly and had a very good way of explaining the topics to us
Thames Water Utilities Ltd
Curso: Python: automatiza las cosas aburridas
Flow.
Embassy of Canada
Curso: Python: Automate the Boring Stuff
The notebooks were well-prepared and the examples were on point.
Curso: Python Programming Fundamentals
The notebooks and examples were on point.
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
The hands on
Curso: Python Programming Fundamentals
The explanation provided is clear.
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
Algunos de nuestros clientes
.png "european space agency (esa)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european molecular biology laboratory (embl)")
Programa del curso Python
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
Descripción General
Esta es una introducción de 5 días a Data Science y AI.
El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
28 horas
Descripción General
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.
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.
14 horas
Descripción General
Plotly es una biblioteca de visualización de código abierto para la visualización y el análisis de datos. Plotly proporciona muchos productos, incluyendo Dash, un marco de Python y R para crear aplicaciones analíticas.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (in situ o remota) está dirigida a analistas de datos que desean crear aplicaciones analíticas utilizando Python con Plotly y Dash.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Configure un panel interactivo en tiempo real para transmitir datos de actualización en vivo.
- Cree paneles interactivos con Python para soluciones de ciencia de datos.
- Proteja los paneles interactivos con métodos de autenticación avanzados.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (in situ o remota) está dirigida a analistas de datos que desean crear aplicaciones analíticas utilizando Python con Plotly y Dash.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Configure un panel interactivo en tiempo real para transmitir datos de actualización en vivo.
- Cree paneles interactivos con Python para soluciones de ciencia de datos.
- Proteja los paneles interactivos con métodos de autenticación avanzados.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
14 horas
Descripción General
This course is designed for those wishing to learn the Python programming language. The emphasis is on the Python language, the core libraries, as well as on the selection of the best and most useful libraries developed by the Python community. Python drives businesses and is used by scientists all over the world – it is one of the most popular programming languages.
21 horas
Descripción General
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.
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.
7 horas
Descripción General
SikuliX is an open source tool for automating GUI processes and tasks. Users can identify and control GUI components with SikuliX's machine learning capabilities.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software developers who wish to use Python and SikuliX to automate anything on a desktop computer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Automate repetitive tasks with SikuliX scripts.
- Identify text in content with text recognition.
- Find and control GUI components with image recognition.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software developers who wish to use Python and SikuliX to automate anything on a desktop computer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Automate repetitive tasks with SikuliX scripts.
- Identify text in content with text recognition.
- Find and control GUI components with image recognition.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 horas
Descripción General
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
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
21 horas
Descripción General
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
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
14 horas
Descripción General
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
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
35 horas
Descripción General
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para finanzas cuantitativas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la programación de Python
- Utilice Python para aplicaciones financieras, incluida la implementación de técnicas matemáticas, estocásticas y estadísticas
- Implementar algoritmos financieros utilizando Python de rendimiento
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas cuantitativos
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 a usar Python para finanzas cuantitativas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la programación de Python
- Utilice Python para aplicaciones financieras, incluida la implementación de técnicas matemáticas, estocásticas y estadísticas
- Implementar algoritmos financieros utilizando Python de rendimiento
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas cuantitativos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Computer Vision es un campo que consiste en extraer, analizar y comprender automáticamente información útil de los medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación del conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
- Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
- Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento
Audiencia
- Programadores de Python interesados en Computer Vision
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 los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación del conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
- Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
- Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento
Audiencia
- Programadores de Python interesados en Computer Vision
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
Your company wishes to gain insights from the data it has collected over the years. Yet you face endless options of tools and approaches for doing so. There are user friendly UI tools such PowerBi, backend command line tools like SQL, and versatile "data wrangling" programming languages like Python and R.
This course elects the most powerful and flexible tool for the job: Python.
Python is a readable programming language with a relatively low learning curve. It offers something that most other solutions cannot: flexibility and adaptability. After the initial investment in learning Python, you can use it to manipulate and visualize your data in ways that would be difficult and time-consuming in other tools.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at persons who wish to learn just enough Python to begin crunching numbers from sales data, traffic analytics, customer interactions, etc..
The training is designed to enhance learning, retention, and hands-on practice. By combining different learning approaches such as online learning, live classroom interaction, peer learning and pair programming, this training aims to maximize the effect of each lesson. It reinforces learned concepts through the right mix of pre-learning, interactive learning, and post-learning, all while including a social element that makes the course fun and engaging. The training is divided into three parts:
- Pre-course
- In-course
- Post-course
This training is different from pure online learning in that it emphasizes live interaction with the trainer. It is also different from a traditional classroom in that it includes offline learning and self-paced practice.
A unique aspect of NobleProg trainings is its "pair programming" approach to learning. Pair programming allows two or more person's to collaboratively solve challenging and thought-provoking problems on the same machine. This approach has proven to be a powerful and efficient way to teach and learn. NobleProg makes this possible through its learning platform, DaDesktop. DaDesktop provides a collaborative space for participants and instructors to share and interact with each others' machines in real-time. Video conferencing and the ability to record lessons are just some of the features included in DaDesktop as part of this training.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary software, libraries and development environment to begin writing Python code for data analysis.
- Analyze data from sources such as Excel, CSV, JSON files and databases.
- Clean data to improve its usefulness before analyzing it.
- Perform simple statistical analysis.
- Generate reports that present the desired data in just the right format, from straight numbers to charts, graphs and tables.
- Gain valuable insight from data, including trends in performance, and problem areas.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This course elects the most powerful and flexible tool for the job: Python.
Python is a readable programming language with a relatively low learning curve. It offers something that most other solutions cannot: flexibility and adaptability. After the initial investment in learning Python, you can use it to manipulate and visualize your data in ways that would be difficult and time-consuming in other tools.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at persons who wish to learn just enough Python to begin crunching numbers from sales data, traffic analytics, customer interactions, etc..
The training is designed to enhance learning, retention, and hands-on practice. By combining different learning approaches such as online learning, live classroom interaction, peer learning and pair programming, this training aims to maximize the effect of each lesson. It reinforces learned concepts through the right mix of pre-learning, interactive learning, and post-learning, all while including a social element that makes the course fun and engaging. The training is divided into three parts:
- Pre-course
- In-course
- Post-course
This training is different from pure online learning in that it emphasizes live interaction with the trainer. It is also different from a traditional classroom in that it includes offline learning and self-paced practice.
A unique aspect of NobleProg trainings is its "pair programming" approach to learning. Pair programming allows two or more person's to collaboratively solve challenging and thought-provoking problems on the same machine. This approach has proven to be a powerful and efficient way to teach and learn. NobleProg makes this possible through its learning platform, DaDesktop. DaDesktop provides a collaborative space for participants and instructors to share and interact with each others' machines in real-time. Video conferencing and the ability to record lessons are just some of the features included in DaDesktop as part of this training.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary software, libraries and development environment to begin writing Python code for data analysis.
- Analyze data from sources such as Excel, CSV, JSON files and databases.
- Clean data to improve its usefulness before analyzing it.
- Perform simple statistical analysis.
- Generate reports that present the desired data in just the right format, from straight numbers to charts, graphs and tables.
- Gain valuable insight from data, including trends in performance, and problem areas.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 horas
Descripción General
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.
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.
35 horas
Descripción General
Python es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera. Utilizado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se está empleando para construir una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde los principales programas de negociación hasta los sistemas de gestión de riesgos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
- Descargue, instale y mantenga las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
- Seleccione y utilice los paquetes de Python más adecuados y las técnicas de programación para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación de Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Quants
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
- Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
- Descargue, instale y mantenga las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
- Seleccione y utilice los paquetes de Python más adecuados y las técnicas de programación para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación de Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Quants
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
- Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
14 horas
Descripción General
The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 horas
Descripción General
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.
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.
21 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas correctas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados en texto.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad
- Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas
- Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto
- Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado
- Visualice los datos con Matplotlib
- Construya y evalúe modelos para obtener información
- Solucionar problemas de errores de codificación de texto
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Resuelva problemas de ciencias de datos basados en texto con código reutilizable de alta calidad
- Aplicar diferentes aspectos de scikit-learn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas
- Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados en texto
- Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado
- Visualice los datos con Matplotlib
- Construya y evalúe modelos para obtener información
- Solucionar problemas de errores de codificación de texto
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Algorithmic trading is the practice of implementing pre-programmed instructions for placing trades. In theory, with algorithmic trading users will be able to achieve profits at a frequency not possible for a human trader.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at business analysts who wish to automate trade with algorithmic trading, Python, and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at business analysts who wish to automate trade with algorithmic trading, Python, and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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7 horas
Descripción General
Web Scraping es una técnica para extraer datos de un sitio web y luego guardarlos en un archivo o base de datos local.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar Python para automatizar el proceso de rastreo de muchos sitios web para extraer datos para su procesamiento y análisis.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure Python y todos los paquetes relevantes.
- Recupere y analice los datos almacenados en muchos sitios web diferentes.
- Comprenda cómo funcionan los sitios web y cómo está estructurado su HTML .
- Construye arañas para rastrear la web a escala.
- Use Selenium para rastrear páginas web basadas en AJAX.
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 asume conocimiento de programación.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar Python para automatizar el proceso de rastreo de muchos sitios web para extraer datos para su procesamiento y análisis.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure Python y todos los paquetes relevantes.
- Recupere y analice los datos almacenados en muchos sitios web diferentes.
- Comprenda cómo funcionan los sitios web y cómo está estructurado su HTML .
- Construye arañas para rastrear la web a escala.
- Use Selenium para rastrear páginas web basadas en AJAX.
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 asume conocimiento de programación.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
35 horas
Descripción General
Al final de la capacitación, se espera que los delegados estén suficientemente equipados con los conceptos esenciales de python y que sean capaces de utilizar NLTK de manera suficiente para implementar la mayoría de las operaciones basadas en ML y PNL. La capacitación tiene como objetivo proporcionar no solo un conocimiento de ejecución sino también el conocimiento lógico y operativo de la tecnología que contiene.
28 horas
Descripción General
Este curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.
14 horas
Descripción General
Este curso introduce al alumno al lenguaje Python . Al finalizar esta clase, el estudiante podrá escribir programas Python no triviales que se ocupan de una amplia variedad de dominios de materias. Los temas incluyen componentes del lenguaje, trabajar con un IDE profesional, construcciones de flujo de control, cadenas, E / S, colecciones, clases, módulos y expresiones regulares. El curso se complementa con muchos laboratorios prácticos, soluciones y ejemplos de código.
Después de completar el curso, los estudiantes podrán demostrar conocimiento y comprensión de los Principios de seguridad de Python .
Después de completar el curso, los estudiantes podrán demostrar conocimiento y comprensión de los Principios de seguridad de Python .
14 horas
Descripción General
A recommender system is an information filtering process that predicts the user's preferences. Python can be used to program deep learning, machine learning, and neural network recommender systems to help users discover new products and content.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 horas
Descripción General
Django es un marco de desarrollo web Python código abierto. Django REST Framework es un juego de herramientas que se usa para construir API web. Juntos, Django y Django REST Framework permiten la creación de sitios web complejos basados en datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores de back-end que desean construir API REST de back-end con Python y Django .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree una API REST auto documentada.
- Implemente las API REST en un servidor basado en la nube.
- Implemente API para la autenticación de aplicaciones.
- Cree un backend reutilizable para futuros proyectos de Python .
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores de back-end que desean construir API REST de back-end con Python y Django .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree una API REST auto documentada.
- Implemente las API REST en un servidor basado en la nube.
- Implemente API para la autenticación de aplicaciones.
- Cree un backend reutilizable para futuros proyectos de Python .
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
14 horas
Descripción General
Flask es un micromarco para el desarrollo de servicios web en Python. Flask, a diferencia de otros marcos, no tiene ninguna dependencia en bibliotecas externas, por lo que es ligero y rápido.
Este instructor, formación en vivo (in situ o remota) está dirigido a desarrolladores de back-end que deseen crear API REST con Python y Flask.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Implemente una API REST para permitir que una aplicación web Flask lea y escriba en una base de datos en el back-end.
- Desarrolle características avanzadas de autenticación como tokens de actualización.
- Cree un back-end reutilizable para futuros proyectos de Python.
- Simplifique el almacenamiento de datos con SQLAlquimia.
- Implemente las API de REST en un servidor basado en la nube.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
Este instructor, formación en vivo (in situ o remota) está dirigido a desarrolladores de back-end que deseen crear API REST con Python y Flask.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Implemente una API REST para permitir que una aplicación web Flask lea y escriba en una base de datos en el back-end.
- Desarrolle características avanzadas de autenticación como tokens de actualización.
- Cree un back-end reutilizable para futuros proyectos de Python.
- Simplifique el almacenamiento de datos con SQLAlquimia.
- Implemente las API de REST en un servidor basado en la nube.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
14 horas
Descripción General
Selenium es una biblioteca de código abierto para automatizar las pruebas de aplicaciones web en varios navegadores. El selenio interactúa con un navegador como lo hace la gente: haciendo clic en enlaces, rellenando formularios y validando texto. Es la herramienta más popular para la automatización de pruebas de aplicaciones web. Selenium se basa en el marco WebDriver y tiene excelentes enlaces para numerosos lenguajes de scripting, incluido Python.
En esta capacitación, los participantes combinan el poder de Python con Selenium para automatizar la prueba de una aplicación web de muestra. Al combinar la teoría con la práctica en un entorno de laboratorio en vivo, los participantes obtendrán el conocimiento y la práctica necesarios para automatizar sus propios proyectos de prueba web utilizando Python y Selenium.
Audiencia
Probadores y Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
En esta capacitación, los participantes combinan el poder de Python con Selenium para automatizar la prueba de una aplicación web de muestra. Al combinar la teoría con la práctica en un entorno de laboratorio en vivo, los participantes obtendrán el conocimiento y la práctica necesarios para automatizar sus propios proyectos de prueba web utilizando Python y Selenium.
Audiencia
Probadores y Desarrolladores
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
14 horas
Descripción General
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar spaCy para procesar grandes volúmenes de texto para encontrar patrones y obtener información.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar spaCy.
- Comprender el enfoque de spaCy para el Natural Language Processing (NLP) .
- Extraiga patrones y obtenga información comercial de fuentes de datos a gran escala.
- Integre la biblioteca spaCy con las aplicaciones web y heredadas existentes.
- Implemente espacios para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
- Use spaCy para preprocesar texto para Deep Learning
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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
- Para obtener más información sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar spaCy.
- Comprender el enfoque de spaCy para el Natural Language Processing (NLP) .
- Extraiga patrones y obtenga información comercial de fuentes de datos a gran escala.
- Integre la biblioteca spaCy con las aplicaciones web y heredadas existentes.
- Implemente espacios para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
- Use spaCy para preprocesar texto para Deep Learning
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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
- Para obtener más información sobre spaCy, visite: https://spacy.io/
21 horas
Descripción General
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código. Spark es un motor de procesamiento de datos utilizado para consultar, analizar y transformar big data. PySpark permite a los usuarios interactuar con Spark con Python.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar los datos grandes mientras trabajan en ejercicios prácticos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data
- Trabajar en ejercicios que imitan las circunstancias del mundo real
- Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data utilizando PySpark
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Científicos de datos
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 a usar Python y Spark juntos para analizar los datos grandes mientras trabajan en ejercicios prácticos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data
- Trabajar en ejercicios que imitan las circunstancias del mundo real
- Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data utilizando PySpark
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán tres enfoques diferentes para acceder, analizar y visualizar datos. Comenzamos con una introducción a las bases de datos RDMS; el enfoque estará en acceder y consultar una base de datos Oracle usando el lenguaje SQL . Luego observamos estrategias para acceder a una base de datos RDMS mediante programación utilizando el lenguaje Python . Finalmente, observamos cómo visualizar y presentar datos gráficamente usando TIBCO Spotfire .
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
14 horas
Descripción General
Tableau es una herramienta de inteligencia empresarial y visualización de datos. Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado que proporciona soporte para una amplia variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. El poder de visualización de datos de Tableau y las capacidades de aprendizaje automático de Python, cuando se combinan, ayudan a los desarrolladores a crear rápidamente aplicaciones avanzadas de análisis de datos para varios casos de uso comercial.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar Tableau y Python para llevar a cabo análisis avanzados. La integración de Tableau y Python se realizará a través de la API TabPy.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Integre Tableau y Python utilizando la API TabPy
- Utilice la integración de Table y Python para analizar escenarios empresariales complejos con pocas líneas de código Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar Tableau y Python para llevar a cabo análisis avanzados. La integración de Tableau y Python se realizará a través de la API TabPy.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Integre Tableau y Python utilizando la API TabPy
- Utilice la integración de Table y Python para analizar escenarios empresariales complejos con pocas líneas de código Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
Consultoría
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