Los cursos de capacitación de programación en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas interactivas los fundamentos y temas avanzados de la programación.
El entrenamiento de programación está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Ecuador o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Ecuador. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Crypto
Carlos Ibarra
Curso: Avanzado Java, JEE y Seguridad de Aplicaciones Web
Me gustó la forma de impartir clases y ejercicios. La división ideal de teoría y práctica. Una gran ventaja fue la traducción objetiva de la ambigüedad y la respuesta a cada pregunta
Izabela Blezień
Curso: Building Web Apps using the MEAN stack
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La interacción y entusiasmo que tuvo sobre el entrenamiento.
Richard Burgos
Curso: Design Patterns in PHP
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El nuevo contenido que aprendí.
Victor Cayetano
Curso: Design Patterns in PHP
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En su mayoría, me beneficié del ejercicio.
Jason Wu
Curso: Design Patterns in PHP
Machine Translated
Me gusta el apoyo del entrenador y los temas. Entré con una mentalidad pensando que esto no sería nada nuevo que no haya hecho. Pero me sorprendió todo lo que aprendí a lo largo de este curso. Gracias.
Jorgen Ordonez
Curso: Design Patterns in PHP
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Es bueno tener ejercicios prácticos después de las clases.
bonnie lee
Curso: AngularJS Good Practices
Machine Translated
Me gustaron los ejemplos del código y la elaboración.
Antony Ho
Curso: AngularJS Good Practices
Machine Translated
todos
Rafał Dąbrowski
Curso: Javascript And Ajax
Machine Translated
El capacitador se centró en los requisitos de cada persona para el curso y afinó el material para satisfacer nuestras metas.
Daniel Watkins
Curso: Visual Studio with VB.Net
Machine Translated
Me gustaron sobre todo los ejemplos de código.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Los ejercicios de código fueron buenos y atractivos.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Me beneficié de las manos en la práctica. Mucha ayuda Mucho espacio para hacer preguntas y obtener respuestas.
Abdul Zaheer
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Me gustó mucho crear Connect middle ware.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Los ejemplos fueron relacionados capaces.
Yongching Tee
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Sentí que era la combinación correcta de conferencia y aplicación práctica.
David Jaggie
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Preferí el ejercicio y aprender sobre los rincones y grietas de Python
Connor Brierley-Green
Curso: Python Programming
Machine Translated
Joey tiene un entusiasmo contagioso sobre la programación. Y fue muy bueno adaptándose a nuestras necesidades e intereses sobre la marcha.
Randy Enkin
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muchos ejemplos me hicieron fácil de entender.
Lingmin Cao
Curso: Python Programming
Machine Translated
Ejemplos y ejercicios intercalados con la teoría, todos bien divididos
Paweł Wiśniewski
Curso: Perl Programming
Machine Translated
Enfoque individual para capacitar a los participantes
Łukasz Kamiński
Curso: Perl Programming
Machine Translated
Me gusta el concepto de Doctrina en Symfony tomado por el entrenador. El entrenador es más enérgico y hace que las sesiones sean más interactivas. Creo que es una gran capacidad del entrenador.
Kumaran Chandran
Curso: Web Development with Symfony3
Machine Translated
Me gustó la comunicación y el conocimiento del entrenador en Symfony 3 y las tecnologías asociadas. Se había esforzado lo suficiente como para enseñar y demostrar con algunos ejemplos en los temas respectivos. Puedo decir que mi conocimiento de Symfony y mi nivel de confianza han aumentado después de este entrenamiento.
Hari Kumar
Curso: Web Development with Symfony3
Machine Translated
¡Abhinav hizo un excelente trabajo! En cuatro días cubrió todos los conceptos importantes que se usan en el desarrollo de software REAL. ¡Estoy tan agradecido de tenerlo como nuestro entrenador!
Vijay Joseph
Curso: Web Development with Symfony3
Machine Translated
Manera y conocimiento del maestro.
Małgorzata Kręglewska-Stolarska
Curso: Programowanie w ASP.NET MVC 5
Machine Translated
El conocimiento exhaustivo de la guía de todas nuestras preguntas dio respuestas abrumadoras a mis expectativas ... El conferencista conduce grandes discusiones ... No le falta paciencia ...
Łukasz Matulewicz
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Gran conocimiento del profesor, diversidad de herramientas y enfoque práctico del tema
Magdalena Stupak
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
gran conocimiento del entrenador, cómo traducir
Renata Cylejowska
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
forma de conducir
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o.
Curso: Programowanie w języku C++
Machine Translated
C++ se implementaron de inmediato en las computadoras al capacitar a los participantes.
Paweł Musiał
Curso: Programowanie w języku C++
Machine Translated
Organizando el conocimiento sobre angulares
Kacper Pawłowski
Curso: Angular JavaScript
Machine Translated
conduciendo clases
Iwona Opałka
Curso: Angular JavaScript
Machine Translated
Acercamiento al participante
Alan Łukowski
Curso: Angular JavaScript
Machine Translated
Apertura del conferenciante, conocimiento
Krzysztof Dałek
Curso: Angular JavaScript
Machine Translated
Interactúa con el maestro, la oportunidad de hacer preguntas calientes
Grzegorz Ziegert
Curso: Administration with Powershell
Machine Translated
Hecho de que la personalización se tomó en serio.
jurgen linsen
Curso: Python Programming
Machine Translated
práctica e instalación y uso de componentes derivados necesarios para la capacitación (mysql, tomcat, etc.)
Grzegorz Winiarski
Curso: Programowanie w języku Java
Machine Translated
forma comunicativa de conducir, lenguaje simple y comprensible, traducción a efecto
Agata Wodecka-Barejko
Curso: Programowanie w języku Java
Machine Translated
Como yo era el único participante, la capacitación se adaptó a mis necesidades.
Kevin THIERRY
Curso: Web Development with Web2Py
Machine Translated
Comunicación con la voluntad del entrenador de responder preguntas.
Michał Rajkowski
Curso: Administracja serwerem GlassFish
Machine Translated
Su muy buen conocimiento y experiencia.
Jérémy Coppe
Curso: Java Programming
Machine Translated
ejercicios
Piotr Paprzycki
Curso: Programowanie w języku Java
Machine Translated
Un acercamiento individual al oyente por el anfitrión. Paciencia y amplio conocimiento del anfitrión.
Damian Karbowski
Curso: Programowanie w języku Java
Machine Translated
la capacidad de resolver sus propios problemas, sugerencias de soluciones
Anna Klonowska
Curso: Programowanie w języku Java
Machine Translated
Benchmarking GC
Marek Mrowca
Curso: Java Performance Tuning
Machine Translated
Conocimiento del profesor y comparación.
Katarzyna Kępka
Curso: Java Performance Tuning
Machine Translated
Es un entrenador experimentado con una experiencia de la vida real en el tema que estaba enseñando. Eso llevó al curso a cubrir los temas más importantes que interesan a cualquier desarrollador que trabaje en el campo, y pequeños detalles serían fácilmente supervisados si no estuviera trabajando en esta plataforma. Además, estaba dando el curso usando las últimas versiones de iOS y Swift (10 \ 3) y esa es una gran ventaja para adaptar esa nueva tecnología en poco tiempo.
Abdullah Alaradi - Thiqah Business Services
Curso: iPhone and iPad Development in Swift for iOS 8 and Xcode 6
Machine Translated
Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
Curso: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Ejemplos usados durante el acristalamiento.
INTEL TECHNOLOGY POLAND SP Z O O
Curso: PowerShell Master Class
Machine Translated
Me gustaron sobre todo los ejemplos de código.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Los ejercicios de código fueron buenos y atractivos.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Me gustó mucho crear Connect middle ware.
Curso: Node.js for JavaScript Developers
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)"){kind=small}
Programas de los cursos Programación
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
Node.js es una plataforma para crear fácilmente aplicaciones de red rápidas y escalables. Aprenda a utilizar el modelo de E / S sin bloqueo basado en eventos para crear aplicaciones en tiempo real con gran cantidad de datos que se ejecutan en dispositivos distribuidos. Exploraremos las opciones de diseño que hacen que Node.js sea único, cómo esto cambia la forma en que se construyen las aplicaciones y cómo los sistemas de aplicaciones funcionan con mayor eficacia en este modelo. Aprenda a crear código modular que sea robusto, expresivo y claro. Comprender cuándo utilizar devoluciones de llamada, emisores de eventos y flujos. Utilice flujos para manipular fácilmente datos que no podrían caber en la memoria de la aplicación. Gane confianza en el manejo de errores de manera efectiva para garantizar la fiabilidad del tiempo de ejecución. El curso tiene extensos ejercicios de laboratorio para reforzar los conceptos y técnicas cubiertos.
Objetivos
Al finalizar este curso, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender claramente las opciones de diseño de plataforma que condujeron a Node.js elegir un bucle de eventos y lo que esto significa para las aplicaciones basadas en esa base.
- Comprender los inconvenientes únicos presentes en la programación orientada a eventos.
- Cree los módulos Node.js y exprese la modularidad del código en una aplicación.
- Entender los patrones de control de flujo de núcleo en Node.js y saber cuándo es apropiado utilizar devoluciones de llamada, emisores de eventos o flujos.
- Cree y manipule los búferes de manera eficiente.
- Entender cómo administrar el estado de error y saber cuándo debe salir un proceso debido a un error.
- Construir aplicaciones de red con Node.js.
Objetivos
Al finalizar este curso, los estudiantes serán capaces de:
- Comprender claramente las opciones de diseño de plataforma que condujeron a Node.js elegir un bucle de eventos y lo que esto significa para las aplicaciones basadas en esa base.
- Comprender los inconvenientes únicos presentes en la programación orientada a eventos.
- Cree los módulos Node.js y exprese la modularidad del código en una aplicación.
- Entender los patrones de control de flujo de núcleo en Node.js y saber cuándo es apropiado utilizar devoluciones de llamada, emisores de eventos o flujos.
- Cree y manipule los búferes de manera eficiente.
- Entender cómo administrar el estado de error y saber cuándo debe salir un proceso debido a un error.
- Construir aplicaciones de red con Node.js.
28 horas
Este curso está diseñado para aquellos que deseen aprender el lenguaje de programación de Python. El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas principales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad Python. Python impulsa las empresas y es utilizado por científicos de todo el mundo, es uno de los lenguajes de programación más populares.
El curso puede ser entregado usando Python 2.7.x o 3.x, con ejercicios prácticos haciendo uso de la potencia total de ambas versiones del lenguaje. Este curso puede ser entregado en cualquier sistema operativo (todos los sabores de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).
Los ejercicios prácticos constituyen alrededor del 70% del tiempo de curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones. Pueden hacerse discusiones y preguntas a lo largo del curso.
Nota: el entrenamiento puede ser adaptado a necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha del curso propuesto.
El curso puede ser entregado usando Python 2.7.x o 3.x, con ejercicios prácticos haciendo uso de la potencia total de ambas versiones del lenguaje. Este curso puede ser entregado en cualquier sistema operativo (todos los sabores de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).
Los ejercicios prácticos constituyen alrededor del 70% del tiempo de curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones. Pueden hacerse discusiones y preguntas a lo largo del curso.
Nota: el entrenamiento puede ser adaptado a necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha del curso propuesto.
14 horas
JavaScript is a programming language designed for manipulating a web page.
28 horas
En esta capacitación guiada por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación de Python, que incluyen cómo aplicar este versátil lenguaje para resolver problemas en áreas tales como aplicaciones distribuidas, finanzas, análisis y visualización de datos, programación de IU y scripting de mantenimiento.
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
21 horas
In this instructor-led, live training in Ecuador, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 horas
This course is designed for those wishing to learn the Python programming language. The emphasis is on the Python language, the core libraries, as well as on the selection of the best and most useful libraries developed by the Python community. Python drives businesses and is used by scientists all over the world – it is one of the most popular programming languages.
35 horas
The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.
14 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to use VBA in Excel for automating tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Record and edit macros as required.
- Write procedures using data from the sheet.
- Create your own functions.
- Handle an event (opening worksheet cell update etc.) by means of the handler.
- Create a form.
By the end of this training, participants will be able to:
- Record and edit macros as required.
- Write procedures using data from the sheet.
- Create your own functions.
- Handle an event (opening worksheet cell update etc.) by means of the handler.
- Create a form.
14 horas
The aim of this course is to provide a basic proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
14 horas
Esta capacitación guiada por un instructor se basa en el popular libro "Automatice las cosas aburridas con Python", de Al Sweigart. Está dirigido a principiantes y cubre los conceptos esenciales de programación de Python a través de ejercicios y discusiones prácticas y prácticas. El objetivo es aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad de la oficina.
Al final de esta capacitación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicar esta nueva habilidad para:
- Automatizar tareas escribiendo programas simples de Python.
- Programas de escritura que pueden hacer reconocimiento de patrones de texto con "expresiones regulares".
- Generando y actualizando programáticamente hojas de cálculo de Excel.
- Analizando archivos PDF y Word.
- Arrastrando sitios web y extrayendo información de fuentes en línea.
- Escribir programas que envían notificaciones por correo electrónico.
- Use las herramientas de depuración de Python para resolver rápidamente los errores.
- Controlar mediante programación el mouse y el teclado para hacer clic y escribir para usted.
Audiencia
- No programadores que desean aprender programación con Python
- Profesionales y equipos de empresas que deseen optimizar la productividad de su oficina
- Gerentes que desean automatizar procesos tediosos y flujos de trabajo
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de esta capacitación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicar esta nueva habilidad para:
- Automatizar tareas escribiendo programas simples de Python.
- Programas de escritura que pueden hacer reconocimiento de patrones de texto con "expresiones regulares".
- Generando y actualizando programáticamente hojas de cálculo de Excel.
- Analizando archivos PDF y Word.
- Arrastrando sitios web y extrayendo información de fuentes en línea.
- Escribir programas que envían notificaciones por correo electrónico.
- Use las herramientas de depuración de Python para resolver rápidamente los errores.
- Controlar mediante programación el mouse y el teclado para hacer clic y escribir para usted.
Audiencia
- No programadores que desean aprender programación con Python
- Profesionales y equipos de empresas que deseen optimizar la productividad de su oficina
- Gerentes que desean automatizar procesos tediosos y flujos de trabajo
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y de vanguardia en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
- Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
- Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
- Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos
- Aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje semi-supervisado a aplicaciones que involucren imagen, música, texto e información financiera
- Empujar los algoritmos de Python a su máximo potencial
- Usa bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
21 horas
La prueba unitaria es un enfoque de prueba que prueba unidades individuales de código fuente modificando sus propiedades o activando un evento para confirmar si el resultado es el esperado. PyTest es un marco de pruebas completo, independiente de la API, flexible y extensible con un modelo de dispositivo avanzado y con mucho cuerpo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar PyTest para escribir pruebas breves y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Escribir pruebas legibles y mantenibles sin la necesidad de un código repetitivo
- Use el modelo de dispositivo para escribir pequeñas pruebas
- Pruebas de escala hasta pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas
- Comprender y aplicar las características de PyTest, como anzuelos, reescritura de afirmaciones y complementos
- Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en múltiples procesadores
- Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, simulacro, cobertura, unittest, doctest y Selenium
- Use Python para probar aplicaciones que no sean de Python
Audiencia
- Probadores de software
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar PyTest para escribir pruebas breves y fáciles de mantener que sean elegantes, expresivas y legibles.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Escribir pruebas legibles y mantenibles sin la necesidad de un código repetitivo
- Use el modelo de dispositivo para escribir pequeñas pruebas
- Pruebas de escala hasta pruebas funcionales complejas para aplicaciones, paquetes y bibliotecas
- Comprender y aplicar las características de PyTest, como anzuelos, reescritura de afirmaciones y complementos
- Reduzca los tiempos de prueba ejecutando pruebas en paralelo y en múltiples procesadores
- Ejecute pruebas en un entorno de integración continua, junto con otras utilidades como tox, simulacro, cobertura, unittest, doctest y Selenium
- Use Python para probar aplicaciones que no sean de Python
Audiencia
- Probadores de software
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
28 horas
The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
28 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at developers who wish to containerize their Java EE 8 applications and run them as microservices in the cloud.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and deploy Java microservices in Docker containers.
- Manage Docker containers using Kubernetes.
- Integrate microservices with an existing monolithic system.
- Monitor, test, and secure microservices.
- Troubleshoot containers and orchestration environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build and deploy Java microservices in Docker containers.
- Manage Docker containers using Kubernetes.
- Integrate microservices with an existing monolithic system.
- Monitor, test, and secure microservices.
- Troubleshoot containers and orchestration environments.
28 horas
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
35 horas
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
21 horas
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.
El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.
Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.
Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
35 horas
This is a 5 day introduction to Data Science and Artificial Intelligence (AI).
The course is delivered with examples and exercises using Python
The course is delivered with examples and exercises using Python
28 horas
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 horas
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 horas
In this instructor-led, live training in Ecuador participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14 horas
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. Excel es una aplicación de hoja de cálculo desarrollada por Microsoft que se usa ampliamente en muchas industrias. Agregar Python a Excel lo convierte en una poderosa herramienta para el análisis de datos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar las capacidades de Python y Excel.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar paquetes para integrar Python y Excel
- Leer, escribir y manipular archivos de Excel usando Python
- Llamar a las funciones de Python desde Excel
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
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.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar las capacidades de Python y Excel.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar paquetes para integrar Python y Excel
- Leer, escribir y manipular archivos de Excel usando Python
- Llamar a las funciones de Python desde Excel
Audiencia
- Desarrolladores
- Programadores
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.
14 horas
In this instructor-led, live training in Ecuador, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 horas
Behave es un marco BDD de código abierto basado en Python para escribir pruebas en un estilo de lenguaje natural.
BDD, o Behavior Driven Development, es una técnica ágil de desarrollo de software que fomenta la colaboración entre desarrolladores, QA y personas de negocios no técnicos en un proyecto de software.
Esta capacitación comienza con una discusión sobre BDD y sobre cómo el marco de Behave se puede usar para llevar a cabo pruebas de BDD para aplicaciones web. Los participantes tienen amplias oportunidades de interactuar con el instructor y sus compañeros mientras implementan los conceptos y las tácticas aprendidas en este práctico entorno práctico de laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán con firmeza BDD y Behave, así como la práctica necesaria para implementar estas técnicas y herramientas en escenarios de prueba del mundo real.
Audiencia
- Probadores y Desarrolladores
Formato del curso
- Gran énfasis en la práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
BDD, o Behavior Driven Development, es una técnica ágil de desarrollo de software que fomenta la colaboración entre desarrolladores, QA y personas de negocios no técnicos en un proyecto de software.
Esta capacitación comienza con una discusión sobre BDD y sobre cómo el marco de Behave se puede usar para llevar a cabo pruebas de BDD para aplicaciones web. Los participantes tienen amplias oportunidades de interactuar con el instructor y sus compañeros mientras implementan los conceptos y las tácticas aprendidas en este práctico entorno práctico de laboratorio.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán con firmeza BDD y Behave, así como la práctica necesaria para implementar estas técnicas y herramientas en escenarios de prueba del mundo real.
Audiencia
- Probadores y Desarrolladores
Formato del curso
- Gran énfasis en la práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
21 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at persons who wish to program a visually attractive software application using Python and the Qt UI framework.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a development environment that includes all needed libraries, packages and frameworks.
- Create a desktop or server application whose user interface functions smoothly and is visually appealing.
- Implement various UI elements and effects, including widgets, charts, layers, etc. to achieve maximum effect in usability.
- Implement good UI design and code organization during the design and development phase.
- Test and debug the application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a development environment that includes all needed libraries, packages and frameworks.
- Create a desktop or server application whose user interface functions smoothly and is visually appealing.
- Implement various UI elements and effects, including widgets, charts, layers, etc. to achieve maximum effect in usability.
- Implement good UI design and code organization during the design and development phase.
- Test and debug the application.
14 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
14 horas
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
In this instructor-led, live training in Ecuador, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
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