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 Python mantenibles, comprobables y de alto rendimiento. Se enfatiza el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la implementación en producción.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios de arquitectura para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilan, optimizar y endurecer aplicaciones Python para su uso en producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y demostraciones cortas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto integrador final que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o un área de enfoque específica (datos, web o infraestructura), contáctenos para coordinarlo.

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

Esta capacitación en vivo con 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo 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 multipaso y la composibilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios 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, contáctenos para coordinarlo.

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos e IA con Python, capacitando a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones basadas en IA en entornos empresariales. Aborda los 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 narración de historias basada en datos. Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la inserción laboral.

La Inteligencia Artificial con Python implica el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia gama de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece el ecosistema de Python.

Esta formación, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando este lenguaje.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de inteligencia artificial 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 mejorar la precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Abundancia 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, por favor contáctenos para organizarla.

Inteligencia Artificial Aplicada desde cero en Python proporciona a programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales para desarrollar soluciones de aprendizaje automático desde su base utilizando Python. Aborda los principios clave 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 Jupyter, facilitando un desarrollo práctico de IA. Ayuda a los profesionales a implementar modelos de aprendizaje automático aplicables, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos prácticos para resolver problemas del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Chile (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de Python de nivel intermedio que desean mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las características del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar y desplegar 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, abarcando el uso de modelos, la ingeniería de prompts y el desarrollo de soluciones potenciadas por IA. Los participantes trabajarán a través de ejercicios progresivos que van desde los conceptos básicos hasta la construcción de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la Formación

• Capacitación presencial en aula

• Sesiones dirigidas por instructores con práctica guiada

• Discusiones interactivas y estudios de casos del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del Curso

• Comprender los conceptos centrales 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 (LLM) y cómo utilizarlos de manera efectiva

• Diseñar y optimizar prompts para obtener salidas fiables

• Construir soluciones de IA de extremo a extremo utilizando API y marcos de trabajo

• Integrar la IA en los flujos de datos de ingeniería de datos

Esta formación práctica impartida por un instructor en Chile (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 capacitación, 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, ordenamiento y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos mediante Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar el código de análisis de datos.

Este entrenamiento en vivo y dirigido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores que deseen utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 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 las APIs mediante 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 Chile (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 podrán:

• Crear un modelo de detección de fraude en Python y TensorFlow.
• Construir regresiones lineales y modelos de regresión lineal para predecir el fraude.
• Desarrollar una aplicación de inteligencia artificial completa para analizar datos de fraude.

El objetivo de este curso es brindar una competencia general en la aplicación práctica de métodos de Aprendizaje Automático. 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 modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar con confianza las herramientas más fundamentales del cajón de herramientas del Aprendizaje Automático y evitar las trampas comunes en las aplicaciones de Ciencias de Datos.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar 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 agilidad, control de versiones y prácticas colaborativas adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo 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 continuo en los flujos de trabajo robóticos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

En esta formación en vivo dirigida por instructores en Chile, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación de robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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