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 Uruguay o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Uruguay. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Preferí el ejercicio y aprender sobre los rincones y grietas de Python
Connor Brierley-Green
Curso: Python Programming
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Joey tiene un entusiasmo contagioso sobre la programación. Y fue muy bueno adaptándose a nuestras necesidades e intereses sobre la marcha.
Randy Enkin
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muchos ejemplos me hicieron fácil de entender.
Lingmin Cao
Curso: Python Programming
Machine Translated
El conocimiento exhaustivo de la guía de todas nuestras preguntas dio respuestas abrumadoras a mis expectativas ... El conferencista conduce grandes discusiones ... No le falta paciencia ...
Łukasz Matulewicz
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Gran conocimiento del profesor, diversidad de herramientas y enfoque práctico del tema
Magdalena Stupak
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
gran conocimiento del entrenador, cómo traducir
Renata Cylejowska
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Hecho de que la personalización se tomó en serio.
jurgen linsen
Curso: Python Programming
Machine Translated
Como yo era el único participante, la capacitación se adaptó a mis necesidades.
Kevin THIERRY
Curso: Web Development with Web2Py
Machine Translated
Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
Curso: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Me gustaron los serviciales y muy amables.
Natalia Machrowicz
Curso: Python Programming
Machine Translated
Hicimos ejercicios prácticos (los guiones que escribimos pueden usarse en nuestro trabajo diario). Hizo el curso muy interesante. También me gustó la forma en que el entrenador compartió su conocimiento. Lo hizo de una manera muy accesible.
Malwina Sawa
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Python Programming
Machine Translated
* Ejercicios agradables. * Movido rápidamente a temas más avanzados. * El entrenador fue amigable y fácil de entender. * Curso personalizado para las necesidades del equipo.
Matthew Lucas
Curso: Python Programming
Machine Translated
Disfruté de la felixibilidad para agregar temas específicos en el curso / lecciones.
Marc Ammann
Curso: Python Programming
Machine Translated
Todos me gusta
蒙 李
Curso: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
el entrenador miró y ayudó a cada persona individualmente
Szymon Wolny
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Un conjunto de ejercicios ideal para el sujeto. Ejercicios fáciles y "con una estrella"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Teoría / ejercicios de buen equilibrio, ajustando el nivel de las clases a oyentes cada vez menos experimentados, una gran ventaja para usar Jupiter Notebook y mostrar la teoría en la práctica. También me gustó recopilar comentarios anónimos después de la primera parte de la capacitación; al día siguiente todo estaba preparado de acuerdo con nuestras sugerencias y, aunque ya era muy bueno, fue aún mejor :) Motoro
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
compromiso del maestro, preparación, acercamiento a los oyentes, disposición a explicar todas las ambigüedades
Małgorzata Konior
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Que el líder se acerque a todos, incluso cuando no pida ayuda y verifique el nivel del ejercicio.
Agnieszka Bielak
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
El capacitador presentó teorías muy breves sobre un tema determinado e inmediatamente fuimos a practicar. Una buena manera de colgar tarjetas, que le da al capacitador información sobre cuánto tiempo tiene para gastar en una tarea determinada y quién más tiene problemas con la solución. Mot
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Que incluso si alguien no lo pedía, pero podía ver que no estaba avanzando en la tarea, Krzysztof se acercó y fue capaz de aconsejar hábilmente
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
La forma de conducir, los ejercicios, en general todo le gustó, estoy muy contento de haber venido a un entrenador así
Maksym Kolodiy
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Ejemplos reales de ejercicios
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Disponibilidad de material de capacitación (Jupyter), creado de forma continua, actualizando el cuaderno según las preguntas que se hayan presentado durante el curso. Disipando dudas, respuestas a todas las preguntas.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Accesibilidad y una forma interesante de entregar materiales de enseñanza.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Trabajar en archivos xlsx y csv
Łukasz Olczyk
Curso: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Me gustó el procesamiento personalizado de archivos y el análisis de datos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Los estudios de caso nos ayudaron a comprender cómo podemos aplicar Python en la industria. Realmente aprecio la ayuda del entrenador durante los ejercicios.
Rajiv Dhingra - TCS
Curso: Python Programming
Machine Translated
Como somos desarrolladores de PHP , entendió la situación y nos permitió mapear lentamente las cosas. Me gustaron los ejemplos y el humor que agregó.
Soumya Tyagi - TCS
Curso: Python Programming
Machine Translated
Disfruté que hayamos utilizado nuestros propios datos como ejemplos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Todo
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Temas interesantes
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Variedad de ediciones preparadas y ejemplos
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
La formación no es de estilo presentación. Estábamos programando con el entrenador.
Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
Sobre todo disfruté el todo.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
Es una nueva experiencia, un nuevo marco y ganas de hacer algo usando la lección aprendida en las clases.
Jigme - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
Realmente disfruté de los muchos laboratorios y prácticas.
Vivian Feng - Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Los ejercicios / laboratorios se adaptaron a nuestras propias necesidades organizativas.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
En general me gustó el tema.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
El entrenador estaba compartiendo experiencias de palabras reales, es bueno aprender de profesionales reales.
Fednot
Curso: Python Programming
Machine Translated
El entrenador fue excelente, siempre estuvo listo para responder mis preguntas y compartir el mayor conocimiento posible.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Advanced Python
Machine Translated
1: 1 muy intensivo pero aprendí mucho.
Karen Dyke - BT
Curso: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
el énfasis en los ejemplos con codificación "en el proyector" está definitivamente en + para Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Curso: Advanced Python
Machine Translated
En su mayoría disfruté el tema.
Proximus
Curso: Python Programming
Machine Translated
La forma en que se organizaron los ejercicios: todo en el tempo propio y Antonio allí para ayudarle más lejos.
Proximus
Curso: Python Programming
Machine Translated
Me gustaron los materiales y ejemplos de lectura suficientes y muy detallados (diapositivas).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Realmente me gustó la na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Lo que más me gusta de la formación es que todo en el esquema del curso es algo que será útil para nuestros proyectos.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Python Programming
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
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.jpg "international air transport association (iata)")
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Programas de los cursos Python
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
28 horas
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.
28 horas
Este es un curso práctico, que muestra por qué la programación es una herramienta poderosa en el contexto de la resolución de problemas biológicos. Durante el curso los participantes aprenderán el lenguaje de programación Python, un lenguaje ampliamente considerado tanto potente como fácil de usar. Este curso podría ser considerado como una demostración de cómo la bioinformática mejora la vida de los biólogos.
El curso está diseñado y dirigido a personas sin antecedentes de informática que quieren aprender la programación.
Este curso es adecuado para:
- Investigadores que tratan con datos biológicos.
- Los científicos que deseen aprender a automatizar las tareas cotidianas y analizar los datos.
- Los gerentes que quieren aprender cómo la programación mejora los flujos de trabajo y la realización de proyectos.
Al final del curso, los participantes podrán escribir programas cortos, que les permitirán manipular, analizar y tratar datos biológicos y presentar los resultados en un formato gráfico.
El curso está diseñado y dirigido a personas sin antecedentes de informática que quieren aprender la programación.
Este curso es adecuado para:
- Investigadores que tratan con datos biológicos.
- Los científicos que deseen aprender a automatizar las tareas cotidianas y analizar los datos.
- Los gerentes que quieren aprender cómo la programación mejora los flujos de trabajo y la realización de proyectos.
Al final del curso, los participantes podrán escribir programas cortos, que les permitirán manipular, analizar y tratar datos biológicos y presentar los resultados en un formato gráfico.
14 horas
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.
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.
28 horas
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
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
14 horas
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
28 horas
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.
14 horas
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
28 horas
The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
21 horas
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
21 horas
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
21 horas
La generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos.
- Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original
- Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa
- Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG)
- Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos
- Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado
- Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora
Audiencia
- Desarrolladores
- 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 cómo usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos.
- Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original
- Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa
- Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG)
- Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos
- Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado
- Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado y generado por computadora
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
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
35 horas
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.
21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
35 horas
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
En Python Machine Learning, la característica de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API / biblioteca de Python. Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen del texto de entrada.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use una herramienta de línea de comandos que resuma texto.
- Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python.
- Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audiencia
- Desarrolladores
- 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 para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen del texto de entrada.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use una herramienta de línea de comandos que resuma texto.
- Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python.
- Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Programación orientada a objetos (OOP) es un paradigma de programación basado en el concepto de objetos. OOP está más centrado en los datos que en la lógica. 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 cómo comenzar con la Programación Orientada a Objetos usando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la Programación Orientada a Objetos
- Comprender la sintaxis de OOP en Python
- Escriba su propio programa orientado a objetos en Python
Audiencia
- Principiantes a quienes les gustaría aprender sobre Programación Orientada a Objetos
- Desarrolladores interesados en aprender OOP en Python
- Programadores de Python interesados en aprender OOP
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 comenzar con la Programación Orientada a Objetos usando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la Programación Orientada a Objetos
- Comprender la sintaxis de OOP en Python
- Escriba su propio programa orientado a objetos en Python
Audiencia
- Principiantes a quienes les gustaría aprender sobre Programación Orientada a Objetos
- Desarrolladores interesados en aprender OOP en Python
- Programadores de Python interesados en aprender OOP
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python
Audiencia
- Desarrolladores
- 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 cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
- Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
- Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
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
35 horas
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
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
28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
- Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
- Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores
- 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
- Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
- Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
- Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
- Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores
- 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para las finanzas usando Python mientras avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
- Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
- Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo usando Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Los microservicios se refieren a un estilo de arquitectura de aplicación que promueve el uso de programas autónomos e independientes. Python es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel que es ideal tanto para la creación de scripts como para el desarrollo de aplicaciones. La biblioteca expansiva de Python de herramientas y marcos de código abierto lo convierten en una opción práctica para la construcción de microservicios.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de los microservicios a medida que avanzan en la creación de un microservicio utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos básicos de la construcción de microservicios
- Aprenda a usar Python para construir microservicios
- Aprenda a usar Docker para implementar microservicios basados en Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
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 fundamentos de los microservicios a medida que avanzan en la creación de un microservicio utilizando Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos básicos de la construcción de microservicios
- Aprenda a usar Python para construir microservicios
- Aprenda a usar Docker para implementar microservicios basados en Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
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.
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.
14 horas
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
21 horas
El aprendizaje de refuerzo profundo se refiere a la capacidad de un "agente artificial" para aprender por prueba y error y recompensas y castigos. Un agente artificial tiene como objetivo emular la capacidad de un ser humano de obtener y construir conocimiento por sí mismo, directamente a partir de insumos crudos como la visión. Para lograr un aprendizaje reforzado, se utilizan redes neuronales y de aprendizaje profundo. El aprendizaje de refuerzo es diferente del aprendizaje automático y no depende de enfoques de aprendizaje supervisados y no supervisados.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
- Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
- Crear un agente de aprendizaje profundo
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 los fundamentos de Deep Refforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un Deep Learning Agent.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos clave detrás del aprendizaje profundo y el aprendizaje del aprendizaje automático
- Aplicar algoritmos avanzados de refuerzo de aprendizaje para resolver problemas del mundo real
- Crear un agente de aprendizaje profundo
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato de la carrera
- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Internet of Things (IoT) es una infraestructura de red que conecta objetos físicos y aplicaciones de software de forma inalámbrica, lo que les permite comunicarse entre sí e intercambiar datos a través de las comunicaciones de red, la computación en la nube y la captura de datos. Python es un lenguaje de programación de alto nivel recomendado para IoT debido a su sintaxis clara y gran apoyo de la comunidad.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a programar soluciones de IoT con Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
- Aprenda los conceptos básicos del uso de Raspberry Pi
- Instalar y configurar Python en Raspberry Pi
- Conozca los beneficios de usar Python en la programación de sistemas de IoT
- Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de un sistema de IoT usando Python y Raspberry Pi
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros
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 a programar soluciones de IoT con Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
- Aprenda los conceptos básicos del uso de Raspberry Pi
- Instalar y configurar Python en Raspberry Pi
- Conozca los beneficios de usar Python en la programación de sistemas de IoT
- Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de un sistema de IoT usando Python y Raspberry Pi
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros
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.
14 horas
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
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