Automatización de pruebas con Selenium y Python

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.

En esta capacitación presencial guiada por un instructor en España, los participantes aprenderán cómo mejorar sus conjuntos de pruebas automatizadas mediante técnicas avanzadas para el manejo de Selenium.

Al finalizar este curso, los asistentes podrán:

• Resolver problemas complejos en la automatización de pruebas de aplicaciones web mediante Selenium.
• Aplicar expresiones regulares y técnicas de verificación basadas en patrones.
• Gestionar las excepciones que interrumpen la ejecución de las pruebas.
• Buscar elementos web mediante programación.
• Capturar datos de forma dinámica a partir de controles web.
• Desarrollar un marco de trabajo para pruebas basadas en datos.
• Distribuir la ejecución de las pruebas mediante Selenium Grid.

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 taller práctico está pensado para profesionales con experiencia en ingeniería de datos que deseen desarrollar habilidades concretas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje de gran tamaño. El curso se centra en aplicaciones reales del mundo empresarial e incluye el uso de modelos, técnicas de diseño de instrucciones para ellos (prompt engineering) y la creación de soluciones basadas en IA. Los participantes irán progresando a través de ejercicios que abarcan desde los conceptos básicos hasta la implementación de flujos de trabajo de inteligencia artificial plenamente operativos.

Formato del entrenamiento

• Capacitación presencial en aula

• Sesiones guiadas por instructores con práctica supervisada

• Discusiones interactivas y estudios de casos reales

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

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

• Perfeccionar las competencias en Python orientadas al desarrollo de sistemas de IA y flujos de trabajo de datos

• Conocer el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño y cómo emplearlos con eficacia

• Diseñar e optimizar instrucciones para obtener resultados consistentes y confiables

• Elaborar soluciones integrales basadas en inteligencia artificial haciendo uso de APIs y marcos de trabajo específicos

• Incorporar la IA dentro de los procesos típicos 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 presencial o online, guiado por un instructor España, introduce a los participantes a la creación de pruebas automatizadas con Selenium WebDriver y C# en Visual Studio. Si carece de experiencia previa programando en C# o desea actualizar sus conocimientos, le recomendamos el curso: C# para Ingenieros de Pruebas de Automatización.

Este curso ofrece capacitación para gestionar proyectos de pruebas utilizando el conjunto de herramientas de Selenium, así como para llevar a cabo pruebas continuas mediante Jenkins.

Público objetivo:

• Ingenieros de pruebas de software
• Desarrolladores que participan en metodologías ágiles
• Gestores de lanzamiento de productos
• Ingenieros de garantía de calidad

Al finalizar el curso de Selenium, los participantes podrán:

• Utilizar eficazmente el conjunto de herramientas de Selenium en proyectos reales
• Emplear Selenium para pruebas entre diferentes navegadores
• Distribuir las pruebas mediante Selenium Grid
• Ejecutar pruebas de regresión con Selenium en Jenkins
• Elaborar informes de pruebas y reportes periódicos mediante Jenkins

Este curso ofrece capacitación en el manejo de proyectos de prueba, brindando experiencia práctica en aplicaciones web, automatización de pruebas funcionales y pruebas entre diferentes navegadores mediante el conjunto de herramientas Selenium.

El público objetivo de este curso son los ingenieros de pruebas de software y los probadores manuales.

Al finalizar la capacitación, los participantes podrán utilizar eficazmente Selenium WebDriver en proyectos reales.