Python para el análisis empresarial y la automatización

Este curso intensivo y práctico aborda técnicas avanzadas de Python, buenas prácticas de ingeniería y patrones de diseño habituales para desarrollar aplicaciones en Python que sean mantenibles, fáciles de probar y de alto rendimiento. Se enfoca especialmente en el uso de herramientas modernas, tipado estático, modelos de concurrencia, principios arquitectónicos y flujos de trabajo listos para la producción.

Esta capacitación presencial o en línea está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que deseen adoptar prácticas profesionales y patrones probados para crear sistemas robustos en producción.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado estático, las clases de datos y la verificación de tipos para mejorar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones sólidas.
• Implementar concurrencia y paralelismo correctamente mediante asyncio y multiprocessing.
• Desarrollar código bien probado utilizando pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Profilar, optimizar y reforzar la seguridad de las aplicaciones Python destinadas a producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos en Python mediante herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Clases interactivas y breves demostraciones prácticas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación diarios.
• Un proyecto final que integre todos los patrones, pruebas e implementaciones vistos durante el curso.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a necesidades específicas o enfocada en áreas como datos, desarrollo web o infraestructura, no dude en contactarnos.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas agentes (autónomos) mediante Python. Abarca el bucle del agente, la integración de herramientas, la gestión de memoria y estado, los patrones de orquestación, los controles de seguridad y aspectos clave para entornos de producción.

Se trata de una capacitación presencial o en línea, guiada por un instructor, dirigida a ingenieros de Machine Learning, desarrolladores de IA e ingenieros de software con nivel intermedio o avanzado que deseen crear agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y sus flujos de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades de los agentes.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones de múltiples pasos y facilitar la composabilidad entre agentes.
• Aplicar buenas prácticas en materia de seguridad, control de acceso y observabilidad para los agentes desplegados.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones y ejercicios prácticos.
• Laboratorios prácticos donde se construyen agentes usando Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que permiten desarrollar prototipos listos para implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos.

Este curso profundiza en los enfoques prácticos para aplicar la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python. Capacita a profesionales para explorar datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático e implementar aplicaciones basadas en IA en entornos empresariales. Se abordan los flujos de trabajo CRISP-DM, el análisis estadístico, el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje profundo con Tensorflow, el procesamiento del lenguaje natural, el manejo de grandes volúmenes de datos mediante Spark y la narración basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan obtener una certificación en ciencia de datos con Python y recibir capacitación orientada a su inserción laboral.

La Inteligencia Artificial con Python consiste en el desarrollo de sistemas inteligentes mediante el amplio ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece Python.

Este curso, dirigido por un instructor y impartido en vivo (en línea o presencial), está orientado a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando este lenguaje.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión guiada.
• Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos.
• Aplicación directa en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una adaptación específica para su equipo, no dude en contactarnos.

Este curso, "Inteligencia Artificial aplicada desde cero en Python", proporciona a programadores y analistas de datos técnicas fundamentales para desarrollar soluciones de aprendizaje automático partiendo desde cero mediante el uso de Python. Se abordan los principios básicos del aprendizaje supervisado, tanto en clasificación como regresión, así como el aprendizaje no supervisado con técnicas de agrupamiento y detección de anomalías. Además, se estudian arquitecturas avanzadas de redes neuronales. El curso explora métodos probados para trabajar con herramientas como scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de proyectos de IA. Asimismo, ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático eficaces, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados orientados a resolver problemas reales.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor, va dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que deseen optimizar su proceso de desarrollo utilizando AWS Cloud9.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funcionalidades 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

Descripción del curso

Este entrenamiento práctico está dirigido a profesionales con experiencia en ingeniería de datos que desean adquirir competencias reales en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje de gran tamaño. El curso aborda aplicaciones del mundo real, incluyendo el uso de modelos, la ingeniería de prompts y la creación de soluciones basadas en IA. Los participantes llevarán a cabo ejercicios progresivos que los guiarán desde conceptos básicos hasta el desarrollo de flujos de trabajo de inteligencia artificial listos para implementarse.

Modalidad del entrenamiento

• Capacitación presencial en clase

• Sesiones guiadas por instructores con prácticas supervisadas

• Discusiones interactivas y estudios de caso reales

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas

• Potenciar las habilidades en Python para el desarrollo de soluciones de IA y procesamiento de datos

• Conocer el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño y cómo utilizarlos eficazmente

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados consistentes

• Desarrollar soluciones integrales de inteligencia artificial empleando APIs y frameworks

• Integrar la IA en pipelines de ingeniería de datos

Este taller dirigido por instructores en España (presencial o virtual) está orientado a desarrolladores de Python y analistas intermedios que deseen perfeccionar sus competencias en el procesamiento y análisis de datos mediante Pandas y Numpy.

Al concluir este taller, los alumnos podrán:

• Instalar y configurar un entorno de programación que integre Python, Pandas y Numpy.
• Diseñar programas de análisis informático aplicando Pandas y Numpy.
• Efectuar tareas sofisticadas de organización, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar cálculos agregados y estudiar tendencias temporales.
• Diseñar gráficos descriptivos mediante Matplotlib y otras utilidades visuales.
• Depurar y mejorar su código de análisis de información.

Este curso presencial o en línea, guiado por instructores especializados, está destinado a desarrolladores que desean emplear el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y fácilmente escalables.

Al término del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para integrar FastAPI, React y MongoDB.
• Entender a fondo la esencia del stack FARM: sus conceptos clave, funcionalidades y beneficios.
• Implementar APIs REST mediante FastAPI.
• Diseñar interfaces interactivas utilizando React.
• Crear, probar e implementar aplicaciones completas empleando el stack FARM.

Este entrenamiento presencial o virtual, dirigido por instructores, está pensado para desarrolladores que quieran usar FastAPI junto con Python a fin de crear, probar y desplegar APIs RESTful de forma sencilla y rápida.

Al finalizar el curso, los asistentes podrán:

• Configurar el entorno adecuado para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Diseñar APIs de forma más ágil gracias a la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas mediante Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs con bases de datos empleando SQLAlchemy.
• Integrar mecanismos de seguridad y autenticación usando utilidades integradas en FastAPI.
• Generar imágenes de contenedores e implementar APIs web en entornos cloud.

Este curso práctico, impartido por un instructor España (en línea o presencial), está dirigido a científicos de datos que deseen emplear TensorFlow para analizar posibles casos de fraude.

Al concluir el entrenamiento, los asistentes lograrán:

• Crear un modelo de detección de fraudes mediante Python y TensorFlow.
• Diseñar regresiones lineales con el fin de predecir casos fraudulentos.
• Elaborar una solución integral basada en IA para analizar este tipo de datos.

Seguros en la Era Digital ofrece una visión práctica de cómo la transformación digital redefine los productos, las operaciones y la interacción con clientes dentro del sector de seguros.

Esta capacitación presencial o virtual, dirigida por un instructor, está orientada a profesionales de seguros con conocimientos intermedios que deseen comprender y aplicar tecnologías digitales, estrategias basadas en datos e instrumentos de innovación para modernizar sus ofertas y procesos.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Explicar la función de la IA, el Big Data, el Internet de las Cosas y la automatización en los procesos modernos del sector asegurador.
• Identificar las tendencias de InsurTech y su impacto en todo el ecosistema de seguros.
• Diseñar estrategias centradas en el cliente mediante el uso de herramientas digitales y conocimientos derivados del análisis de datos.
• Aplicar métodos basados en datos para la gestión del riesgo y la toma de decisiones.
• Elaborar un plan de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
• Analizar casos prácticos reales e incorporar sus enseñanzas en iniciativas locales.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Análisis de casos prácticos y talleres en grupo.
• Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones participantes.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarla.

La Ingeniería de requisitos es una disciplina fundamental en el desarrollo de software y sistemas, cuyo objetivo es identificar, documentar y gestionar las necesidades e限制es de todas las partes interesadas para asegurar el éxito del proyecto.

Esta formación presencial o en línea, impartida por instructores, está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar en la práctica de la Ingeniería de requisitos mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Básico.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología establecidos en el programa oficial del IREB CPRE Nivel Básico.
• Identificar y obtener requisitos utilizando técnicas adecuadas al contexto específico del proyecto.
• Modelar, documentar y validar los requisitos en el marco de proyectos reales.
• Gestionar los cambios en los requisitos, así como su trazabilidad y priorización durante todo el ciclo del proyecto.
• Emplear herramientas y buenas prácticas de Ingeniería de requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
• Estar plenamente preparados para presentarse al examen de certificación IREB CPRE – Nivel Básico y aprobarlo.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones grupales.
• Ejercicios basados en casos reales y talleres colaborativos.
• Sesiones de preparación para el examen con preguntas prácticas.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden añadir módulos adicionales o estudios de caso específicos del sector, previa solicitud.

Este entrenamiento presencial o en línea, impartido por instructores expertos España, está destinado a personas interesadas en comprender el análisis de requisitos y utilizar técnicas adecuadas para ejecutarlo con precisión en sus proyectos.

Al concluir este curso, los participantes podrán:

• identificar las distintas categorías de requisitos.
• comprender los principios fundamentales y las acciones clave del análisis de requisitos.
• dominar la metodología empleada en el análisis de requisitos.
• aplicar diversas técnicas para alcanzar resultados óptimos.
• organizar los requisitos de manera estructurada, favoreciendo la comunicación continua con equipos de arquitectura y desarrollo mediante un procedimiento iterativo.