ROS para Robots Móviles utilizando 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. Hace hincapié en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la 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 desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas Python de grado de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar tipado en Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar correctamente la concurrencia y paralelismo usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilar, 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 breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un área de enfoque (datos, web o infraestructura), contáctenos para organizarla.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (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 producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (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 listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y 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 multietapa y composabilidad entre agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Ponencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos que construyen 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 y la IA mediante Python: equipa a los profesionales con las habilidades necesarias para explorar 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 narrativa basada en datos; Ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica preparatoria para el mercado laboral.

La inteligencia artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a programadores de Python de nivel intermedio que desean diseñar, implementar e implementar soluciones de IA usando Python.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA utilizando las bibliotecas básicas 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 del modelo y optimizarlo para mayor precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 organizarla.

La Inteligencia Artificial 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 arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados 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 resolver problemas del mundo real.

Este entrenamiento en vivo, impartido por instructores <ubicación> (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de Python con un nivel intermedio que deseen mejorar su experiencia de desarrollo en Python mediante el uso de AWS Cloud9.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y configurar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funciones del IDE de AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones en Python dentro de 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 deseen 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 instrucciones (prompt engineering) y la creación de soluciones potenciadas por IA. Los participantes resolverán ejercicios progresivos que van desde los conceptos básicos hasta la construcción de flujos de trabajo de IA desplegables.

Formato de la formación

• Formación presencial en aula

• Sesiones guiadas por un instructor con práctica asistida

• 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 las 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 de manera efectiva

• Diseñar y optimizar instrucciones (prompts) para garantizar salidas fiables

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

• Integrar IA en tuberías de ingeniería de datos

Esta formación impartida por un instructor en Bolivia (presencial o en línea) 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 podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones de agregación y analizar series temporales.
• Visualizar los datos mediante 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 el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para construir aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de forma más fácil y rápida.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar TensorFlow para analizar posibles datos de fraude.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

El objetivo de este curso es brindar 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 multitud 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 brindarte las habilidades para entender y usar con confianza las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas del Aprendizaje Automático y evitar 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 e implementar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, 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 de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida 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 serán capaces de:

• 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 de la implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en pipelines robóticos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

En este entrenamiento en vivo con instructores en Bolivia, los participantes aprenderán cómo comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robótica.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• 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.