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, probables y de alto rendimiento. Hace hincapié en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones de arquitectura y flujos de trabajo listos para la implementación.

Esta capacitación en vivo con 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 industrial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 el paralelismo utilizando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines de CI.
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones Python para entornos de producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones breves.
• 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), por favor contáctenos para coordinarlo.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, la integración de herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para 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 serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y API para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones multietapa y la composableidad entre agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos donde se construirán agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos implementables.

Opciones de personalización del curso

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

Explora enfoques prácticos de la Ciencia de Datos y la IA mediante Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático e implementar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en contextos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural (NLP), Big Data con Spark, y narración basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en Ciencia de Datos con Python y formación analítica preparada para el mercado laboral.

La inteligencia artificial con Python consiste en el desarrollo de sistemas inteligentes mediante el extenso ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación práctica, 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 serán capaces de:

• Implementar algoritmos de IA usando 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 del modelo y optimizarlo para mejorar la precisión y la eficiencia.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, contáctenos para coordinarlo.

IA aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos técnicas fundamentales para construir soluciones de aprendizaje automático desde cero utilizando Python. Cubre los principios básicos del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos comprobados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos 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.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de Python de nivel intermedio que deseen mejorar su experiencia de desarrollo con AWS Cloud9.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para el desarrollo de 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 del curso

Esta formación práctica está diseñada para profesionales con experiencia en ingeniería de datos que desean adquirir habilidades aplicadas en inteligencia artificial, Python y modelos de lenguaje grande. El curso se centra en aplicaciones del mundo real, abarcando el uso de modelos, la ingeniería de prompts y la creación de soluciones potenciadas por IA. Los participantes realizarán ejercicios progresivos que van desde los conceptos básicos hasta el desarrollo de flujos de trabajo de IA implementables. 

Formato de la capacitación

• Capacitación presencial en aula

 • Sesiones guiadas por un instructor con práctica supervisada  

• Discusiones interactivas y estudios de caso 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 de Python para el desarrollo de IA y flujos de trabajo de datos  

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

• Diseñar y optimizar prompts para obtener salidas confiables  

• Crear soluciones integrales de IA utilizando APIs y marcos de trabajo

 • Integrar IA en pipelines de ingeniería de datos  

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar 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 instrucción directa (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 formación, 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 (frontend y backend) utilizando la pila FARM.

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

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 fácil utilizando la librería 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 Guatemala (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 fraudes 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 competencias generales en la aplicación práctica de métodos de Machine Learning. Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, junto con una amplia variedad de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los componentes más importantes de Machine Learning, tomar decisiones sobre modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar las obtenciones.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades necesarias para comprender y emplear con confianza las herramientas fundamentales del conjunto de técnicas de Machine Learning, evitando así los errores frecuentes en la aplicación de las 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 de robótica de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas modulares de robótica utilizando Docker para lograr reproducibilidad y escalabilidad. El curso enfatiza la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta formación 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 de robótica utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos de robótica en entornos modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de la implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva utilizando proyectos de robótica contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías (pipelines) de robótica.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones reales de robótica.

Opciones de Personalización del Curso

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

En esta formación en vivo con instructivo en Guatemala, los participantes aprenderán a empezar a utilizar ROS para sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación de robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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