Cursos de Python en Richmond

La Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el extenso ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a programadores intermedios de Python que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de AI de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluación del rendimiento del modelo y optimización para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusión.
• Varias actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio Python que desean mejorar su experiencia de desarrollo Python con AWS Cloud9.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure AWS Cloud9 para el desarrollo Python.
• Comprenda la interfaz y las características del IDE de AWS Cloud9.
• Escriba, depure e implemente Python aplicaciones en AWS Cloud9.
• Colabore con otros desarrolladores mediante la plataforma AWS Cloud9.
• Integre AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel experto que desean aprovechar las capacidades de análisis de datos de Python dentro de Power BI, mejorando su capacidad para analizar y visualizar datos de manera efectiva.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda cómo se puede integrar Python en Power BI para el análisis de datos.
• Utilice scripts Python para cargar, limpiar y preprocesar datos dentro del entorno Power BI.
• Mejore las capacidades de visualización de datos mediante la creación de visualizaciones personalizadas e interactivas mediante Python.
• Adquiera habilidades avanzadas de análisis de datos utilizando Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores experimentados que desean obtener una comprensión integral de la programación Python y sus aplicaciones en ciberseguridad.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Python la programación para la ciberseguridad defensiva.
• Comprender y utilizar Python para técnicas éticas ofensivas y tareas de análisis forense digital.
• Reconocer las consideraciones legales y éticas en torno a la ciberseguridad ofensiva y la divulgación de vulnerabilidades.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender el lenguaje de programación Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las bases del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa de Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar eficazmente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM.
• Aprenda a crear API REST con FastAPI.
• Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante a intermedio y potencialmente avanzado que deseen aprender a usar ROS para programar robots móviles usando Python.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Cree y ejecute ROS nodos, temas, servicios y acciones mediante Python.
• Utilice ROS herramientas y utilidades para supervisar y depurar ROS aplicaciones.
• Utilice ROS paquetes y bibliotecas para realizar tareas comunes para robots móviles.
• Integre ROS con otros marcos y herramientas.
• Solución de problemas y depuración de aplicaciones ROS.

Este curso está diseñado para aquellos que desean aprender el lenguaje de programación Python. El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas centrales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad Python. Python impulsa empresas y es utilizado por científicos de todo el mundo: es uno de los lenguajes de programación más populares.

El curso puede impartirse utilizando la última versión de Python 3.x con ejercicios prácticos que aprovechan toda su potencia. Este curso puede impartirse en cualquier sistema operativo (todas las variantes de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).

Los ejercicios prácticos constituyen alrededor del 70% del tiempo del curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones. Se pueden hacer discusiones y preguntas a lo largo del curso.

Nota: la formación se puede adaptar a las necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha propuesta del curso.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación Python, incluida la forma de aplicar este lenguaje versátil para resolver problemas en áreas como aplicaciones distribuidas, análisis y visualización de datos, programación de interfaz de usuario y secuencias de comandos de mantenimiento.

Este curso está diseñado para aquellos que deseen aprender el lenguaje de programación Python. El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas centrales, 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 de formación ayudará a los participantes a prepararse para el desarrollo de aplicaciones web utilizando Python Programming con Data Analytics. Dicha visualización de datos es una gran herramienta para Top Management en la toma de decisiones.

El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos Machine Learning 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 Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Science.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond se basa en el popular libro "Automate the Boring Stuff with Python", de Al Sweigart. Está dirigido a principiantes y cubre conceptos esenciales Python de programación a través de ejercicios prácticos y discusiones. La atención se centra en aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad de la oficina.

Al final de esta formación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicar esta nueva habilidad para:

• Automatizar tareas escribiendo simples programas en Python.
• Escribir programas que puedan reconocer patrones de texto con "expresiones regulares".
• Generar y actualizar hojas de cálculo Excel de forma programática.
• Analizar archivos PDF y documentos Word.
• Explorar sitios web y extraer información de fuentes en línea.
• Escribir programas que envíen notificaciones por correo electrónico.
• Utilizar las herramientas de depuración de Python para resolver errores rápidamente.
• Controlar el ratón y el teclado de forma programática para hacer clics y escribir por usted.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python mientras crean una serie de aplicaciones de demostración que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implemente algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
• Aplique el aprendizaje profundo y el aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucran imágenes, música, texto y datos financieros.
• Lleve los algoritmos Python a su máximo potencial.
• Utilice bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y manipulación de datos usando Python, Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de manipulación, ordenación y filtrado de datos.
• Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos usando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond, los participantes aprenderán a usar PyTest para escribir pruebas cortas y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles. 

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Escriba pruebas legibles y fáciles de mantener sin necesidad de código repetitivo.
• Utilice el modelo de accesorios para escribir pequeñas pruebas.
• Escale las pruebas hasta realizar pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas.
• Comprenda y aplique las características de PyTest, como los ganchos, la reescritura de aserciones y los complementos.
• Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en varios procesadores.
• Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, mock, coverage, unittest, doctest y Selenium.
• Utilice Python para probar aplicaciones que no sean de Python.

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.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera. Utilizado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se está empleando para construir una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde los principales programas de negociación hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes y técnicas de programación más adecuados de Python para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

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 desee agregar o ampliar, por favor contáctenos para organizarlo.

Este es un curso de 5 días de introducción a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (IA).

El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond los participantes combinan el poder de Python con Selenium para automatizar las pruebas 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 pruebas web utilizando Python y Selenium.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (presencial o remota), los participantes aprenderán a combinar las capacidades de Python y Excel.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure paquetes para integrar Python y Excel.
• Lea, escriba y manipule archivos de Excel con Python.
• Llame a las funciones Python desde Excel.

This instructor-led, live training in Richmond 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.

Al final de esta capacitación, los participantes tendrán una comprensión firme de BDD y Behave, así como la práctica necesaria para implementar estas técnicas y herramientas en escenarios de prueba del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de Matlab que desean explorar o hacer la transición a Python para el análisis y la visualización de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilizar Python para obtener información valiosa a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones Matlab existentes a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab y Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a personas que desean aprender lo suficiente Python para comenzar a procesar números a partir de datos de ventas, análisis de tráfico, interacciones con los clientes, etc.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar el software, las bibliotecas y el entorno de desarrollo necesarios para comenzar a escribir Python código para el análisis de datos.
• Analizar datos de fuentes como Excel, archivos CSV, JSON y bases de datos.
• Limpiar los datos para mejorar su utilidad antes de analizarlos.
• Realizar análisis estadísticos sencillos.
• Generar informes que presenten los datos deseados en el formato adecuado, desde números simples hasta visualizaciones de datos.
• Obtener información valiosa a partir de los datos, incluyendo tendencias de rendimiento y áreas problemáticas.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación Python, incluyendo cómo aplicar este lenguaje versátil para resolver problemas en áreas como aplicaciones distribuidas, análisis de datos y visualización, interfaz de usuario scripting de programación y mantenimiento.

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

• Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema dentro de este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Python y todos los paquetes relevantes.
• Recuperar y analizar datos almacenados en muchos sitios web diferentes.
• Comprender cómo funcionan los sitios web y cómo está estructurado su HTML.
• Construir arañas para rastrear la web a gran escala.
• Usar Selenium para rastrear páginas web impulsadas por AJAX.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
• Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
• Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
• Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con operaciones algorítmicas, Python y R.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Emplee algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados rápidamente.
• Reduzca los costos asociados con el comercio utilizando el comercio algorítmico.
• Monitoree automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar Python para crear aplicaciones de blockchain y criptomonedas.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Python para crear y manipular sistemas y datos de blockchain y criptomonedas.
• Utilice Python bibliotecas y marcos como Flask, PyCrypto y web3.py para interactuar con redes y servicios de blockchain y criptomonedas.
• Utilice Python para implementar contratos inteligentes, algoritmos de consenso y protocolos criptográficos para aplicaciones de blockchain y criptomonedas.
• Utilice Python para desarrollar e implementar aplicaciones descentralizadas (DApps) que se ejecuten en plataformas de blockchain y criptomonedas.
• Utilice Python para realizar análisis y visualización de datos en blockchain y datos de criptomonedas.

Los ChatBots son programas informáticos que simulan automáticamente respuestas humanas a través de interfaces de chat. Los ChatBots ayudan a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para las interacciones con los usuarios.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la construcción de chatbots
• Construir, probar, implementar y solucionar problemas de varios chatbots utilizando Python

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y mucha práctica

Nota

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen utilizar CUDA para construir aplicaciones Python que se ejecuten en paralelo en tarjetas NVIDIA GPU.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar el compilador Numba para acelerar aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs de NVIDIA.
• Crear, compilar y lanzar kernels CUDA personalizados.
• Gestionar la memoria de GPU.
• Convertir una aplicación basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a analistas de datos y científicos de datos que desean implementar técnicas avanzadas de análisis de datos para la minería de datos utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender áreas importantes de la minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, el análisis del sentimiento del texto, la resumen automático de textos y la detección de anomalías en los datos.
• Comparar e implementar diversas estrategias para resolver problemas reales de minería de datos.
• Comprender e interpretar los resultados. 

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• 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, por favor contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs de forma más rápida y sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos utilizando SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en APIs utilizando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedor e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraudes en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir fraudes.
• Desarrollar una aplicación de IA integral para analizar datos de fraude.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de redes que desean mantener, administrar y diseñar redes informáticas con Python.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Optimice y aproveche Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet y pyntc para la automatización de redes con Python.
• Domine el multi-threading y el multiprocesamiento en la automatización de redes.
• Utilice GNS3 y Python para la programación en red.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Richmond, los participantes aprenderán a utilizar Python para producir texto de alta calidad en lenguaje natural creando su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán estudios de caso y se aplicarán conceptos relevantes a proyectos prácticos de laboratorio para generar contenido.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Utilizar NLG para generar automáticamente contenido en diversas industrias, desde el periodismo hasta la inmobiliaria y la prensa deportiva y meteorológica.
• Seleccionar y organizar el contenido fuente, planificar oraciones y preparar un sistema para la generación automática de contenido original.
• Comprender la cadena de producción NLG y aplicar las técnicas adecuadas en cada etapa.
• Entender la arquitectura de un sistema Natural Language Generation (NLG).
• Implementar los algoritmos y modelos más apropiados para análisis y ordenación.
• Extraer datos de fuentes públicas y bases de datos curadas para utilizar como material del texto generado.
• Reemplazar procesos manuales y laboriosos de escritura con la creación automática de contenido generada por computadora.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a probadores de penetración que desean penetrar redes de prueba en Kali Linux usando Python.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear Python programas para buscar vulnerabilidades de red.
• Explore y use los shells web y el shellcode de Kali en exploits.
• Aplique varias herramientas de Kali para pruebas de penetración.
• Explota los sistemas con Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar Python como lenguaje del lado del servidor para crear una aplicación web. Se explorarán diversas técnicas y marcos para llegar al más adecuado para un problema determinado.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar paquetes y marcos de trabajo de Python.
• Configurar el entorno de desarrollo apropiado para optimizar el proceso de codificación.
• Escribir el código necesario para habilitar la funcionalidad común que se espera de los usuarios finales de una aplicación (formularios, consultas a bases de datos, cálculos, etc.).
• Seleccionar entre varios marcos de trabajo populares como Django y Flask para automatizar tareas redundantes y reducir el tiempo de desarrollo.

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

Computer Vision es un campo que implica la extracción, análisis y comprensión automática de información útil a partir de medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación de una serie de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de Computer Vision
• Utilizar Python para implementar tareas de Computer Vision
• Construir sus propios sistemas de detección de rostros, objetos y movimiento

Audiencia

• Programadores de Python interesados en Computer Vision

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Este curso introduce al alumno al lenguaje Python . Al finalizar esta clase, el estudiante podrá escribir programas Python no triviales que se ocupan de una amplia variedad de dominios de materias. Los temas incluyen componentes del lenguaje, trabajar con un IDE profesional, construcciones de flujo de control, cadenas, E / S, colecciones, clases, módulos y expresiones regulares. El curso se complementa con muchos laboratorios prácticos, soluciones y ejemplos de código.

Al completar el curso, los estudiantes podrán demostrar conocimiento y comprensión de los principios de seguridad de Python.         
 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean usar spaCy para procesar grandes volúmenes de texto para encontrar patrones y obtener información.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar spaCy.
• Comprender el enfoque de spaCy para Natural Language Processing (NLP).
• Extraer patrones y obtener información empresarial de fuentes de datos a gran escala.
• Integrar la biblioteca spaCy con aplicaciones web y heredadas existentes.
• Implementar spaCy en entornos de producción en vivo para predecir el comportamiento humano.
• Usar 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/

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. La potencia 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 diversos casos de uso empresarial.

En esta capacitación dirigida por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a 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 finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Integrar Tableau y Python utilizando la API TabPy
• Utilizar la integración de Tableau y Python para analizar escenarios empresariales complejos con pocas líneas de código Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica práctica

En Python Machine Learning, la función de Resumen de Texto es capaz de leer el texto de entrada y generar un resumen de texto. Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API/Biblioteca de Python. Una aplicación emocionante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para organizaciones que necesitan revisar grandes volúmenes de datos de texto antes de generar informes y presentaciones.

En esta formación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que genere automáticamente un resumen de texto de entrada.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Usar una herramienta de línea de comandos que resume texto.
• Diseñar y crear código de Resumen de Texto utilizando bibliotecas de Python.
• Evaluar 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

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Richmond (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean usar Modin para crear e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprender las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.