Python para Análisis de Negocios y Automatización

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para crear aplicaciones Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Hace hincapié en el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la producción.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas Python de grado industrial.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y la comprobación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado mediante pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones Python para entornos de producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de programación cada día.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado o centrado en un área específica (datos, web o infraestructura), contáctenos para organizarlo.

Este curso enseña técnicas de ingeniería prácticas para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Aborda el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones de producción.

Esta capacitación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones de múltiples pasos y la composabilidad de los agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

 Se adentra en enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial utilizando Python, dotando a los profesionales de las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre los flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con Tensorflow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark y narración de datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y una formación analítica orientada a la empleabilidad.

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 práctica, impartida por un instructor (en línea o en nuestras instalaciones), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que desean diseñar, implementar e implementar soluciones de IA usando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas principales de IA de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluar el rendimiento de los modelos y optimizarlos para precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Un montón de 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, contáctenos para coordinar.

IA aplicada desde cero en Python equipa a programadores y analistas de datos con técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero usando Python. Cubre los principios clave de aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos comprobados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter en el desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático prácticos, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o en las instalaciones), está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que deseen mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funciones del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones de Python en AWS Cloud9.
• Colaborar con otros desarrolladores utilizando la plataforma AWS Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para despliegues avanzados.

GitHub Copilot

Descripción del curso

Esta formación práctica está diseñada para profesionales con una experiencia en ingeniería de datos que desean adquirir habilidades prácticas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande. El curso se centra en aplicaciones del mundo real, cubriendo el uso de modelos, la ingeniería de prompts y la creación de soluciones potenciadas por IA. Los participantes realizarán ejercicios progresivos que irán desde los conceptos fundamentales hasta la construcción de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la formación

• Formación presencial en aula

• Sesiones dirigidas por un instructor con prácticas guiadas

• Discusiones interactivas y estudios de casos del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos fundamentales de IA y aprendizaje automático relevantes para aplicaciones modernas

• Fortalecer las habilidades de Python para el desarrollo de IA y flujos de trabajo de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos de manera efectiva

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados fiables

• Construir soluciones de IA completas utilizando APIs y marcos de trabajo

• Integrar la IA en los flujos de trabajo de ingeniería de datos

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integra FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios del stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (frontend y backend) utilizando el stack FARM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI con Python para construir, probar y desplegar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para crear APIs con Python y FastAPI.
• Crear APIs con mayor velocidad y facilidad 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 mediante las herramientas de FastAPI.
• Construir imágenes de contenedores y desplegar APIs web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

Seguros en la Era Digital es una visión aplicada sobre cómo la transformación digital está remodelando los productos, las operaciones y la interacción con los clientes en la industria de seguros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector asegurador de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías digitales, estrategias basadas en datos y marcos de innovación para modernizar las ofertas y operaciones de seguros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar el papel de la IA, los Big Data, el IoT y la automatización en los flujos de trabajo modernos de seguros.
• Identificar las tendencias de InsurTech y su impacto en el ecosistema de seguros.
• Diseñar estrategias centradas en el cliente, impulsadas por herramientas digitales e información derivada de datos.
• Aplicar enfoques basados en datos a la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
• Evaluar estudios de caso reales y traducir las lecciones aprendidas en iniciativas locales.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión grupal.
• Análisis de casos de estudio y talleres en grupo.
• Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

La Ingeniería de Requisitos (RE) es una disciplina clave dentro del desarrollo de software y sistemas, centrada en identificar, documentar y gestionar las necesidades y restricciones de las partes interesadas para garantizar el éxito del proyecto.

Esta formación en vivo y con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos por el plan de estudios IREB CPRE Nivel Fundamental.
• Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas para el contexto.
• Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
• Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
• Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
• Estar completamente preparado para presentar y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
• Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden agregar módulos adicionales o estudios de casos específicos de la industria bajo solicitud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y realizarlo de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis aplicadas a sus proyectos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• identificar los diferentes tipos de requisitos.
• comprender los conceptos generales y las actividades involucradas en el análisis de requisitos.
• familiarizarse con la metodología del análisis de requisitos.
• utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para obtener ventaja en sus proyectos.
• estructurar los requisitos para comunicar eficientemente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.