Web Scraping con Python
El Web Scraping es una técnica para extraer datos de un sitio web y luego guardarlos en un archivo o base de datos local.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar 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.
- Comprender cómo funcionan los sitios web y cómo está estructurado su HTML.
- Construir arañas para rastrear la web a gran escala.
- Utilizar Selenium para rastrear páginas web impulsadas por AJAX.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Este curso asume conocimientos de programación.
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción
Configuración del entorno de desarrollo
Python Cartilla: Estructuras de Datos, Condicionales, Manejo de Archivos, etc.
Python Paquetes para Web Scraping: Scrapy y BeautifulSoup
Cómo funciona un sitio web
Cómo se estructura HTML
Hacer una solicitud web
Raspado de una página HTML
Trabajar con XPath y CSS
Filtrado de datos mediante iones Express regulares
Creación de un rastreador web
Rastreo de páginas AJAX y JavaScript con Selenium.
Mejores prácticas de Web Scraping
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Programming experiencia, preferiblemente en Python. Si los participantes tienen experiencia en programación en un lenguaje distinto a Python, la capacitación puede extenderse para incluir más ejercicios introductorios de Python.
Audiencia
- Desarrolladores
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
Se han abordado muchos ejemplos y temas diferentes, desde investigaciones básicas hasta la gestión de inicio de sesión y la administración dinámica de páginas.
Daniele Tagliaferro - Creditsafe Italia Srl
Curso - Web Scraping with Python
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Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios y avanzados de Python que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de nivel de producción.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
- Usar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
- Implementar concurrencia y paralelismo correctamente usando asyncio y multiprocessing.
- Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines CI.
- Perfilizar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para producción.
- Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y breves demostraciones.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
- Proyecto final integrador que incluye patrones, pruebas e implementación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
- Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
- Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
- Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
- Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos construyendo 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, por favor contáctenos para hacer los arreglos.
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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.
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- Reducir los costos asociados con las operaciones utilizando trading algorítmico.
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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.
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- Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots
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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.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Usar el compilador Numba para acelerar las aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs NVIDIA.
- Crear, compilar y lanzar kernels personalizados CUDA.
- Gestionar la memoria de GPU.
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Escalando el Análisis de Datos con Python y Dask
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Configurar el entorno para comenzar a procesar big data con Dask y Python.
- Explorar las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
- Comprender cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
- Aprender a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) utilizando Dask.
- Optimizar el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento al manejar grandes conjuntos de datos.
Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
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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.
FARM (FastAPI, React y MongoDB) Desarrollo de Full Stack
14 HorasEsta 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.
Desarrollando APIs con Python y FastAPI
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (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.
Detección de Fraude con Python y TensorFlow
14 HorasEsta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos que deseen usar TensorFlow para analizar datos potencialmente fraudulentos.
Al final de esta formación, 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 fraudes.
- Desarrollar una aplicación de IA integral para analizar datos fraudulentos.
Acelerando los Flujos de Trabajo de Python Pandas con Modin
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (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.