ROS para Robots Móviles usando Python

Este curso intensivo y práctico abarca técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones en Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Se enfatizan las herramientas modernas, la tipificación, los modelos de concurrencia, los patrones de arquitectura y los flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de grado de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar la tipificación de Python, dataclasses y la comprobación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y canales de integración continua (CI).
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para su despliegue en entornos productivos.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Clases interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación diarios.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o enfocada en un área específica (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para coordinar.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida 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 formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multifase y la capacidad de composición entre agentes.
• Aplicar 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 formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Explora enfoques prácticos para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial utilizando Python. Este curso equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para analizar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por IA en contextos empresariales. Cubre flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento del lenguaje natural, Big Data con Spark y narrativas basadas en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y capacitación analítica lista para el mundo laboral.

La inteligencia artificial con Python se refiere al desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el amplio ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando 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 obtener mayor precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

El curso de IA aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y las 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 prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados para la resolución de problemas del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Ecuador (en línea o presencial) 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 preparar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funcionalidades del IDE AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones 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 general del curso

Esta formación práctica está diseñada para profesionales con experiencia en ingeniería de datos que desean desarrollar habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande. El curso se centra en aplicaciones reales, cubriendo el uso de modelos, ingeniería de prompts y la creación de soluciones impulsadas por IA. Los participantes trabajarán en ejercicios progresivos que los llevarán desde los conceptos fundamentales hasta la construcción de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la formación

• Capacitación presencial en aula

• Sesiones guiadas por un instructor con práctica dirigida

• 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 en Python para el desarrollo de IA y flujos de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y cómo utilizarlos eficazmente

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados confiables

• Construir soluciones de extremo a extremo utilizando APIs y marcos de trabajo

• Integrar la IA en los flujos de datos de ingeniería

Esta formación presencial en vivo en <ubicación> (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 preparación, ordenación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB.
• Comprender los conceptos clave, características y beneficios de la pila FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Aprender a diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (front-end y back-end) utilizando la pila FARM.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar datos potenciales de fraude.

Al finalizar 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 inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar datos de fraude.

El objetivo de este curso es proporcionar competencia general para aplicar métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una gran cantidad de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones sobre modelos de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para comprender y usar con confianza las herramientas más fundamentales del conjunto de herramientas de aprendizaje automático, evitando las trampas comunes en aplicaciones de ciencia de datos.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, probar y desplegar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos robóticos, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso hace hincapié en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que desean acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes del despliegue en hardware.
• Colaborar eficazmente mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías de procesos robóticos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robísticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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

En esta formación en vivo con instrucción directa en Ecuador, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robotizadas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de ROS.
• Aprender a crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
• Aprender a utilizar diversas herramientas para robótica, incluidas las de simulación y visualización.