Automatización de pruebas con Selenium y Python

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.

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán cómo mejorar una suite de pruebas automatizadas utilizando técnicas avanzadas para manejar Selenium.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Resolver problemas complejos de automatización de pruebas de aplicaciones web con Selenium.
• Aplicar expresiones regulares y técnicas de verificación basadas en patrones.
• Manejar excepciones que detienen la ejecución de las pruebas.
• Buscar programas de objetos web de manera programática.
• Capturar datos dinámicamente desde controles web.
• Crear un marco de pruebas basado en datos.
• Distribuir las pruebas con Selenium Grid.

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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Costa Rica (en línea o presencial) y está dirigida a analistas de negocio que desean automatizar las operaciones mediante trading algorítmico, Python y R.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados de forma rápida.
• Reducir los costes asociados a las operaciones mediante el trading algorítmico.
• Monitorizar automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

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 presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean utilizar Dask con el ecosistema de Python para construir, escalar y analizar conjuntos de datos grandes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno para comenzar a construir procesos de análisis de grandes datos con Dask y Python.
• Explorar las características, bibliotecas, herramientas y APIs disponibles en Dask.
• Comprender cómo Dask acelera la computación en paralelo 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.

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 formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y probadores que desean realizar automatización de pruebas utilizando C# y Selenium.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Selenium WebDriver.
• Escribir pruebas utilizando Selenium, C# y NUnit con el IDE de Visual Studio.
• Ejecutar automatización de pruebas con Selenium en C#.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) introduce a los participantes en las pruebas automatizadas con Selenium WebDriver y C# en Visual Studio. Si no tiene experiencia en programación con C# o desea repasarla, le recomendamos el curso: C# para Ingenieros de Pruebas de Automatización.

Este curso ofrece capacitación para la gestión de proyectos de pruebas utilizando el conjunto de herramientas de Selenium y la pruebas continuas con Jenkins.

Público objetivo:

• Ingenieros de prueba de software
• Desarrolladores de software involucrados en desarrollo ágil
• Gerentes de lanzamiento
• Ingenieros de aseguramiento de calidad (QA)

Al finalizar la capacitación de Selenium, los asistentes podrán:

• Utilizar eficazmente el conjunto de herramientas de Selenium en proyectos reales
• Emplear Selenium para pruebas entre navegadores
• Distribuir las pruebas mediante Selenium Grid
• Ejecutar pruebas de regresión de Selenium en Jenkins
• Elaborar informes de pruebas e informes periódicos usando Jenkins

Este curso ofrece capacitación para manejar proyectos de pruebas y proporciona experiencia práctica con aplicaciones web, automatización de pruebas funcionales y automatización de pruebas entre navegadores utilizando la suite de pruebas de Selenium.

El público objetivo de este curso son ingenieros de pruebas de software y probadores manuales.

Al finalizar la capacitación, los participantes serán capaces de utilizar efectivamente Selenium WebDriver en proyectos del mundo real.