
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
Machine Translated
Testimonios
Preferí el ejercicio y aprender sobre los rincones y grietas de Python
Connor Brierley-Green
Curso: Python Programming
Machine Translated
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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Programas de los cursos Python
El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Python as the server-side language to create a web application. Various techniques and frameworks will be explored to arrive at the most suitable one for a given problem.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Python packages and frameworks.
- Set up the appropriate development environment to optimize the coding process.
- Write the code needed to enable common functionality expected by end users of an application (forms, database queries, calculations, etc.)
- Select from a number of popular frameworks such as Django and Flask to automate redundant tasks and reduce development time.
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 (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- 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.
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 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.
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 (online or onsite) 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 a 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 just enough 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, to graphs and tables.
- Gain valuable insight from data, including trends in performance, and problem areas to make better business decisions.
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.
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 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
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
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.
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
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar PyTest para escribir pruebas breves y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Escribir pruebas legibles y mantenibles sin la necesidad de un código repetitivo
- Use el modelo de dispositivo para escribir pequeñas pruebas
- Pruebas de escala hasta pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas
- Comprender y aplicar las características de PyTest, como anzuelos, reescritura de afirmaciones y complementos
- Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en múltiples procesadores
- Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, simulacro, cobertura, unittest, doctest y Selenium
- Use Python para probar aplicaciones que no sean de Python
Audiencia
- Probadores de software
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
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 formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a analistas de datos que deseen 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 prácticas.
- 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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
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.
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.
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
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
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/
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to customize and extend a Python-based CMS (content management system).
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start developing.
- Create and customize pages, menus, and forms to give personality to a website.
- Test, debug, optimize and deploy a fully functional website.
- Optimize websites for SEO.
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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores web que desean diseñar, desarrollar e implementar una GUI con Tkinter .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use gerentes de geografía para diseñar la GUI.
- Organizar widgets dentro de marcos.
- Cree una aplicación GUI con Python Tkinter .
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.
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 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
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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, 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
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.
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.