Automatización de pruebas con Selenium y 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.

En este taller en vivo con instructor en Ecuador, los participantes aprenderán cómo mejorar una suite de pruebas automatizadas utilizando técnicas avanzadas para trabajar con Selenium.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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) 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 repasar sus conocimientos, le recomendamos el curso: C# para Ingenieros de Pruebas de Automatización.

Este curso proporciona formación para la gestión de proyectos de pruebas utilizando el conjunto de pruebas de Selenium y pruebas continuas con Jenkins.

Público objetivo:

• Ingenieros de pruebas de software
• Desarrolladores de software involucrados en desarrollo ágil
• Responsables de lanzamientos (release managers)
• Ingenieros de QA (Aseguramiento de Calidad)

Al finalizar la formación en Selenium, los participantes serán capaces de:

• Utilizar el conjunto de pruebas de Selenium de manera efectiva en proyectos reales
• Emplear Selenium para pruebas entre navegadores (cross-browser testing)
• Distribuir las pruebas utilizando Selenium Grid
• Ejecutar pruebas de regresión con Selenium en Jenkins
• Elaborar informes de pruebas e informes periódicos utilizando Jenkins

Este curso ofrece capacitación para gestionar proyectos de pruebas y proporciona experiencia práctica en aplicaciones web, automatización de pruebas funcionales y automatización de pruebas multi-navegador utilizando la suite de pruebas de Selenium.

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

Al completar la capacitación, los participantes podrán utilizar eficazmente Selenium WebDriver en proyectos del mundo real.