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 Paraguay o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Paraguay. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
Me gustó todo, desde la preparación y la presentación hasta la interacción del entrenador.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Programación Python
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¿Qué es lo que más te gustó de la capacitación ?: Me gustó el hecho de que estábamos muy ocupados programando, así que tuve que concentrarme todo el tiempo.
Katarzyna Hutnik - University of Oxford, Department of Oncology
Curso: Programación para Biólogos
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¿Qué es lo que más te gustó del entrenamiento ?: Creo que el entrenador fue brillante. Un maestro totalmente calificado con experiencia en capacitación.
Enric Domingo - University of Oxford, Department of Oncology
Curso: Programación para Biólogos
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Preferí el ejercicio y aprender sobre los rincones y grietas de Python.
Connor Brierley-Green
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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Muchos ejemplos me hicieron fácil de entender.
Lingmin Cao
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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Gran conocimiento del profesor, diversidad de herramientas y enfoque práctico del tema
Magdalena Stupak
Curso: Programación Python
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gran conocimiento del entrenador, cómo traducir
Renata Cylejowska
Curso: Programación Python
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Hecho de que la personalización se tomó en serio.
jurgen linsen
Curso: Programación Python
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Como yo era el único participante, la capacitación se adaptó a mis necesidades.
Kevin THIERRY
Curso: Desarrollo Web con Web2Py
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Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
Curso: Procesamiento de Lenguajes Naturales con Python
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Me gustaron los serviciales y muy amables.
Natalia Machrowicz
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Programación Python
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* 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: Programación Python
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Disfruté de la felixibilidad para agregar temas específicos en el curso / lecciones.
Marc Ammann
Curso: Programación Python
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Todos me gusta
蒙 李
Curso: Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python
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el entrenador miró y ayudó a cada persona individualmente
Szymon Wolny
Curso: Programación Python
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Un conjunto de ejercicios ideal para el sujeto. Ejercicios fáciles y "con una estrella"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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compromiso del maestro, preparación, acercamiento a los oyentes, disposición a explicar todas las ambigüedades
Małgorzata Konior
Curso: Programación Python
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Que el líder se acerque a todos, incluso cuando no pida ayuda y verifique el nivel del ejercicio.
Agnieszka Bielak
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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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: Programación Python
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La forma de conducir, los ejercicios, en general todo le gustó, estoy muy contento de haber venido a un entrenador así
Maksym Kolodiy
Curso: Programación Python
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Ejemplos reales de ejercicios
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programación Python
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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: Programación Python
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Accesibilidad y una forma interesante de entregar materiales de enseñanza.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programación Python
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Trabajar en archivos xlsx y csv
Łukasz Olczyk
Curso: Python: automatiza las cosas aburridas
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Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python para el Aprendizaje Automático Avanzado
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¡Realmente me gustó todo!
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
Curso: Programación Python
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Generalmente me gustó la ayuda personalizada.
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
Curso: Programación Python
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¡Todo estuvo bien!.
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
Curso: Programación Python
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Fue bueno hablar de eso con alguien (ya hice cursos en línea).
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
Curso: Programación Python
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Experiencia del profesor, su capacidad para resolver problemas ad-hoc dados por los participantes. Un bien preparado el alcance del plan de estudios.
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
Curso: Programación Python
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La capacitación en un grupo pequeño es ideal ya que se puede enfocar más en los elementos de interés específico.
HSCIC
Curso: Prueba unitaria con Python
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Me gustó el procesamiento personalizado de archivos y el análisis de datos.
Glycom A/S
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
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Los estudios de casos nos ayudaron a comprender cómo podemos aplicar Python en la industria. Realmente aprecié la ayuda del entrenador durante los ejercicios.
Rajiv Dhingra - TCS
Curso: Programación Python
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Como somos desarrolladores de PHP, él entendió la situación y nos permitió mapear lentamente las cosas entre ellos. Me gustaron los ejemplos y el humor que agregó.
Soumya Tyagi - TCS
Curso: Programación Python
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Disfruté que hayamos utilizado nuestros propios datos como ejemplos.
Glycom A/S
Curso: Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
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Todo
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programación Python
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Temas interesantes
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programación Python
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Variedad de ediciones preparadas y ejemplos
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programación Python
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La formación no es de estilo presentación. Estábamos programando con el entrenador.
Bhutan Telecom
Curso: Desarrollo Web con Django
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Sobre todo disfruté el todo.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Curso: Desarrollo Web con Django
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Es una nueva experiencia, un nuevo marco y ganas de hacer algo usando la lección aprendida en las clases.
Jigme - Bhutan Telecom
Curso: Desarrollo Web con Django
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El entrenador compartía experiencias reales de palabras, es agradable aprender de un profesional real.
Fednot
Curso: Programación Python
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El entrenador fue excelente, siempre estuvo listo para responder mis preguntas y compartir el mayor conocimiento posible.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Python Avanzado
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1: 1 muy intensivo pero aprendí mucho.
Karen Dyke - BT
Curso: Python: automatiza las cosas aburridas
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el énfasis en los ejemplos con codificación "en el proyector" está definitivamente en + para Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Curso: Python Avanzado
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En su mayoría disfruté el tema.
Proximus
Curso: Programación Python
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La forma en que se organizaron los ejercicios: todo en el tempo propio y Antonio allí para ayudarle más lejos.
Proximus
Curso: Programación Python
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Me gustaron los materiales y ejemplos de lectura suficientes y muy detallados (diapositivas).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Programación Python
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Realmente me gustó la na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Programación Python
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Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Programación Python
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| Código | Nombre | Duración | Información General |
|---|---|---|---|
| pythonprog | Programación Python | 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. |
| drlpython | Aprendizaje de refuerzo profundo con Python | 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 |
| sparkpython | Python y Spark para Big Data (PySpark) | 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 |
| pythonbigdata | Analizando grandes datos financieros con Python | 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 |
| pythoncomputervision | Visión por computadora con Python | 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 |
| dlforbankingwithpython | Aprendizaje Profundo para la Banca (con Python) | 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 |
| dlforfinancewithpython | Aprendizaje Profundo para las Finanzas (con Python) | 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 |
| microservicespython | Desarrollando microservicios con Python | 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 |
| pygis | Python para el Sistema de Información Geográfica (SIG) | 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. |
| tableaupython | Tableau con Python | 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 |
| iotpython | Programación para IoT con Python | 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. |
| ooppython | Aprenda Programación Orientada a Objetos con Python | 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 |
| pythonexcel | Python para Excel | 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. |
| chatbotpython | Construyendo Chatbots en Python | 21 horas | ChatBots son programas de computadora que simulan automáticamente las respuestas humanas a través de las interfaces de chat. ChatBots ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para sus interacciones con los usuarios. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: - Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots - Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de varios chatbots utilizando Python Audiencia - Desarrolladores 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. |
| dlfortelecomwithpython | Deep Learning for Telecom (with Python) | 28 horas | Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability. In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model. By the end of this training, participants will be able to: - Understand the fundamental concepts of deep learning. - Learn the applications and uses of deep learning in telecom. - Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom. - Build their own deep learning customer churn prediction model using Python. Format of the course - Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice |
| appaipy | Applied AI from Scratch in Python | 28 horas | This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. |
| mongodbpython | MongoDB for Python Developers | 14 horas | This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers wishing to learn how to use MongoDB as the database for Python their applications. By the end of this training, participants will be able to: - Install and configure MongoDB - Understand the difference between accessing a NoSQL document database and a traditional relational databases' (e.g., MySQL) - Query a MongoDB database from within Python - Create and write data to a MongoDB databasse - Understand MongoDB's "data processing pipeline" - Perform real-time analytics and statistical analysis - Generate reports for dashboarding - Implement exception handling in Python application 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. |
| dataminpython | Data Mining with Python | 14 horas | este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que deseen implementar técnicas de análisis de datos más avanzadas para la minería de datos mediante python. al final de esta formación, los participantes podrán: - comprender áreas importantes de minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, análisis de sentimiento de texto, Resumen de texto automático y detección de anomalías de datos. - compare e implemente diversas estrategias para resolver problemas de minería de datos en el mundo real. - comprender e interpretar los resultados. Format del curso Conferencia y discusión - Interactive. - muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo. Opciones de personalización de Course - para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar. |
| spacy | Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy | 14 horas | este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que deseen utilizar spaCy para procesar volúmenes de texto muy grandes para encontrar patrones y obtener información. al final de esta formación, los participantes podrán: - instalar y configurar spaCy. - entender el enfoque de spaCy & #39; s al procesamiento del lenguaje natural (PNL). - extraer patrones y obtener información empresarial de orígenes de datos a gran escala. - integre la biblioteca de spaCy con aplicaciones web y heredadas existentes. - deploy spaCy para entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano. - use spaCy para pre-procesar texto para Deep Learning Format del curso Conferencia y discusión - Interactive. - muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo. Opciones de personalización de Course - para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar. - para aprender más acerca de spaCy, por favor visite: https://spacy.io/ |
| pythonforMatlab | Python for Matlab Users | 14 horas | The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language. This instructor-led, live training (onsite or remote) 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. |
| mlfinancepython | Machine Learning for Finance (con Python) | 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 |
| textsum | Resumen de texto con Python | 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 |
| progbio | Programación para Biólogos | 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. |
| pythonmultipurpose | Python Avanzado | 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. |
| mlfunpython | Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python | 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. |
| python_nltk | Procesamiento de Lenguajes Naturales con Python | 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. |
| mlfsas | Fundamentos de Aprendizaje Automático con Scala y Apache Spark | 14 horas | El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Scala y de 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. |
| django | Desarrollo Web con Django | 21 horas | Django es un framework de alto nivel de Python Web que fomenta un desarrollo rápido y un diseño limpio y pragmático. Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que buscan incorporar Django en sus proyectos |
| web2py | Desarrollo Web con Web2Py | 28 horas | web2py es un framework de código abierto libre basado en python para el desarrollo rápido de aplicaciones web basadas en bases de datos rápidas, escalables, seguras y portátiles. Audiencia Este curso está dirigido a Ingenieros y Desarrolladores utilizando web2py como un marco para el desarrollo web |
| datapyth | Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy | 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 . |
| Curso | Fecha | Precio del Curso [A distancia / Presencial] |
|---|---|---|
| Python: automatiza las cosas aburridas - Asunción - Citicenter | Mar, 2019-04-09 09:30 | 3150USD / 4410USD |
| Python: automatiza las cosas aburridas - Asunción - Citicenter | Jue, 2019-05-30 09:30 | 3150USD / 4410USD |
| Python: automatiza las cosas aburridas - Asunción - Citicenter | Jue, 2019-07-25 09:30 | 3150USD / 4410USD |
| Python para Excel - Asunción - Citicenter | Mié, 2019-09-25 09:30 | 3150USD / 4410USD |
| Python: automatiza las cosas aburridas - Asunción - Citicenter | Mié, 2019-10-02 09:30 | 3150USD / 4410USD |
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|---|---|---|---|
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