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
Programas de los cursos Python
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21 horas
Python es un lenguaje de programación escalable, flexible y ampliamente utilizado para la ciencia de datos y el aprendizaje por máquina. Spark es un motor de procesamiento de datos utilizado en la búsqueda, análisis y transformación de datos grandes, mientras que Hadoop es un marco de biblioteca de software para almacenamiento y procesamiento de datos de gran escala.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar y integrar Spark, Hadoop, y Python para procesar, analizar y transformar grandes y complejos conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Configure el entorno necesario para comenzar el procesamiento de datos grandes con Spark, Hadoop, y Python. Comprender las características, los componentes centrales y la arquitectura de Spark y Hadoop. Aprende cómo integrar Spark, Hadoop, y Python para el procesamiento de datos grandes. Explora las herramientas en el ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, y Flume). Construye sistemas de recomendación de filtros colaborativos similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google. Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje de máquina.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar y integrar Spark, Hadoop, y Python para procesar, analizar y transformar grandes y complejos conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Configure el entorno necesario para comenzar el procesamiento de datos grandes con Spark, Hadoop, y Python. Comprender las características, los componentes centrales y la arquitectura de Spark y Hadoop. Aprende cómo integrar Spark, Hadoop, y Python para el procesamiento de datos grandes. Explora las herramientas en el ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, y Flume). Construye sistemas de recomendación de filtros colaborativos similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google. Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje de máquina.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 horas
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
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
En esta capacitación guiada por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación de Python, que incluyen cómo aplicar este versátil lenguaje para resolver problemas en áreas tales como aplicaciones distribuidas, finanzas, análisis y visualización de datos, programación de IU y scripting de mantenimiento.
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
21 horas
In this instructor-led, live training in Uruguay, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 horas
Este curso está diseñado para aquellos que desean aprender el Python lenguaje de programación. El énfasis está en el lenguaje, las bibliotecas centrales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad. Python conduce las empresas y se utiliza por científicos de todo el mundo – es una de las lenguas de programación más populares.
35 horas
El curso de formación ayudará a los participantes a prepararse para el Desarrollo de Aplicaciones Web utilizando Python Programming con Data Analytics. Esta visualización de datos es una gran herramienta para Top Management en la toma de decisiones.
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.
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
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
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 .
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
14 horas
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
28 horas
el objetivo de este curso es proporcionar una competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar el las salidas de los algoritmos y validar los resultados.
nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.
nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.
28 horas
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
35 horas
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
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.
35 horas
Esta es una introducción de 5 días a Data Science y AI.
El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
28 horas
Este es un curso de 4 días que introduce la AI y la aplicación que utiliza el lenguaje de programación Python. Hay una opción para tener un día adicional para emprender un proyecto de inteligencia artificial al completar este curso.
21 horas
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 horas
In this instructor-led, live training in Uruguay participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
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
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.
14 horas
In this instructor-led, live training in Uruguay, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 horas
This instructor-led, live training in Uruguay begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
21 horas
Py Qt es una biblioteca multiplataforma para desarrollar interfaces gráficas de usuario (GUI) para aplicaciones Python . Hace interfaz con Python con el kit de herramientas Qt GUI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a personas que desean programar una aplicación de software visualmente atractiva utilizando Python y el marco Qt UI.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya todas las bibliotecas, paquetes y marcos necesarios.
- Cree una aplicación de escritorio o servidor cuya interfaz de usuario funcione sin problemas y sea visualmente atractiva.
- Implemente varios elementos y efectos de la interfaz de usuario, incluidos widgets, gráficos, capas, etc. para lograr el máximo efecto en la usabilidad.
- Implemente un buen diseño de interfaz de usuario y organización del código durante la fase de diseño y desarrollo.
- Probar y depurar la aplicación.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Este curso se puede ofrecer para el desarrollo en Windows, Linux y Mac OS.
- Se utiliza la última versión de todo el software, por ejemplo, Py Qt 5 a partir de este escrito, etc.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a personas que desean programar una aplicación de software visualmente atractiva utilizando Python y el marco Qt UI.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya todas las bibliotecas, paquetes y marcos necesarios.
- Cree una aplicación de escritorio o servidor cuya interfaz de usuario funcione sin problemas y sea visualmente atractiva.
- Implemente varios elementos y efectos de la interfaz de usuario, incluidos widgets, gráficos, capas, etc. para lograr el máximo efecto en la usabilidad.
- Implemente un buen diseño de interfaz de usuario y organización del código durante la fase de diseño y desarrollo.
- Probar y depurar la aplicación.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Este curso se puede ofrecer para el desarrollo en Windows, Linux y Mac OS.
- Se utiliza la última versión de todo el software, por ejemplo, Py Qt 5 a partir de este escrito, etc.
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14 horas
This instructor-led, live training in Uruguay (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.
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.
14 horas
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
El aprendizaje de máquina es una rama de inteligencia artificial en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados.
El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código.
En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo. Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom. Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom. Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código.
En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo. Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom. Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom. Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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