
Los cursos de formación en vivo de Python, dirigidos por un instructor, se manifiestan a través de varios aspectos prácticos del lenguaje de programación Python. Algunos de los temas tratados incluyen los fundamentos de la programación en Python, la programación avanzada de Python, Python para la automatización de pruebas, Python scripting y automatización, y Python para el análisis de datos y aplicaciones de datos grandes en áreas como finanzas, banca y Seguro.
Los cursos de formación de NobleProg Python también cubren cursos iniciales y avanzados en el uso de bibliotecas y frameworks Python para el aprendizaje de máquinas y el aprendizaje profundo.
El entrenamiento de Python está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Guatemala. 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
Preferí el ejercicio y aprender sobre los rincones y grietas de Python
Connor Brierley-Green
Curso: Python Programming
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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
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Muchos ejemplos me hicieron fácil de entender.
Lingmin Cao
Curso: Python Programming
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
Hecho de que la personalización se tomó en serio.
jurgen linsen
Curso: Python Programming
Machine Translated
Como yo era el único participante, la capacitación se adaptó a mis necesidades.
Kevin THIERRY
Curso: Web Development with Web2Py
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Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
Curso: Natural Language Processing with Python
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Me gustaron los serviciales y muy amables.
Natalia Machrowicz
Curso: Python Programming
Machine Translated
Hicimos ejercicios prácticos (los guiones que escribimos pueden usarse en nuestro trabajo diario). Hizo el curso muy interesante. También me gustó la forma en que el entrenador compartió su conocimiento. Lo hizo de una manera muy accesible.
Malwina Sawa
Curso: Python Programming
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Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Python Programming
Machine Translated
* Ejercicios agradables. * Movido rápidamente a temas más avanzados. * El entrenador fue amigable y fácil de entender. * Curso personalizado para las necesidades del equipo.
Matthew Lucas
Curso: Python Programming
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Disfruté de la felixibilidad para agregar temas específicos en el curso / lecciones.
Marc Ammann
Curso: Python Programming
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Todos me gusta
蒙 李
Curso: Machine Learning Fundamentals with Python
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el entrenador miró y ayudó a cada persona individualmente
Szymon Wolny
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Un conjunto de ejercicios ideal para el sujeto. Ejercicios fáciles y "con una estrella"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Teoría / ejercicios de buen equilibrio, ajustando el nivel de las clases a oyentes cada vez menos experimentados, una gran ventaja para usar Jupiter Notebook y mostrar la teoría en la práctica. También me gustó recopilar comentarios anónimos después de la primera parte de la capacitación; al día siguiente todo estaba preparado de acuerdo con nuestras sugerencias y, aunque ya era muy bueno, fue aún mejor :) Motoro
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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compromiso del maestro, preparación, acercamiento a los oyentes, disposición a explicar todas las ambigüedades
Małgorzata Konior
Curso: Programowanie w języku Python
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Que el líder se acerque a todos, incluso cuando no pida ayuda y verifique el nivel del ejercicio.
Agnieszka Bielak
Curso: Programowanie w języku Python
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El capacitador presentó teorías muy breves sobre un tema determinado e inmediatamente fuimos a practicar. Una buena manera de colgar tarjetas, que le da al capacitador información sobre cuánto tiempo tiene para gastar en una tarea determinada y quién más tiene problemas con la solución. Mot
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Que incluso si alguien no lo pedía, pero podía ver que no estaba avanzando en la tarea, Krzysztof se acercó y fue capaz de aconsejar hábilmente
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
La forma de conducir, los ejercicios, en general todo le gustó, estoy muy contento de haber venido a un entrenador así
Maksym Kolodiy
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Ejemplos reales de ejercicios
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Disponibilidad de material de capacitación (Jupyter), creado de forma continua, actualizando el cuaderno según las preguntas que se hayan presentado durante el curso. Disipando dudas, respuestas a todas las preguntas.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Accesibilidad y una forma interesante de entregar materiales de enseñanza.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Trabajar en archivos xlsx y csv
Łukasz Olczyk
Curso: Python: Automate the boring stuff
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Cobertura en profundidad de temas de aprendizaje automático, particularmente redes neuronales. Desmitificaron mucho el tema.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
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Me gustó el procesamiento personalizado de archivos y el análisis de datos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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Los estudios de caso nos ayudaron a comprender cómo podemos aplicar Python en la industria. Realmente aprecio la ayuda del entrenador durante los ejercicios.
Rajiv Dhingra - TCS
Curso: Python Programming
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Como somos desarrolladores de PHP , entendió la situación y nos permitió mapear lentamente las cosas. Me gustaron los ejemplos y el humor que agregó.
Soumya Tyagi - TCS
Curso: Python Programming
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Disfruté que hayamos utilizado nuestros propios datos como ejemplos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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Todo
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Temas interesantes
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Variedad de ediciones preparadas y ejemplos
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
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La formación no es de estilo presentación. Estábamos programando con el entrenador.
Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
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Sobre todo disfruté el todo.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
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Es una nueva experiencia, un nuevo marco y ganas de hacer algo usando la lección aprendida en las clases.
Jigme - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
Realmente disfruté de los muchos laboratorios y prácticas.
Vivian Feng - Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
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Los ejercicios / laboratorios se adaptaron a nuestras propias necesidades organizativas.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
En general me gustó el tema.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
El entrenador estaba compartiendo experiencias de palabras reales, es bueno aprender de profesionales reales.
Fednot
Curso: Python Programming
Machine Translated
El entrenador fue excelente, siempre estuvo listo para responder mis preguntas y compartir el mayor conocimiento posible.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Advanced Python
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1: 1 muy intensivo pero aprendí mucho.
Karen Dyke - BT
Curso: Python: Automate the Boring Stuff
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el énfasis en los ejemplos con codificación "en el proyector" está definitivamente en + para Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Curso: Advanced Python
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En su mayoría disfruté el tema.
Proximus
Curso: Python Programming
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La forma en que se organizaron los ejercicios: todo en el tempo propio y Antonio allí para ayudarle más lejos.
Proximus
Curso: Python Programming
Machine Translated
Me gustaron los materiales y ejemplos de lectura suficientes y muy detallados (diapositivas).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Realmente me gustó la na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Lo que más me gusta de la formación es que todo en el esquema del curso es algo que será útil para nuestros proyectos.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muy buen enfoque para memorizar / repetir los temas clave. Muy buenos ejercicios de "calentamiento".
Curso: Python Programming
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Algunos de nuestros clientes


















































Programas de los cursos Python
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores que desean utilizar y integrar Spark, Hadoop, y Python para procesar, analizar y transformar grandes y complejos conjuntos de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Configure el entorno necesario para comenzar el procesamiento de datos grandes con Spark, Hadoop, y Python. Comprender las características, los componentes centrales y la arquitectura de Spark y Hadoop. Aprende cómo integrar Spark, Hadoop, y Python para el procesamiento de datos grandes. Explora las herramientas en el ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, y Flume). Construye sistemas de recomendación de filtros colaborativos similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google. Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje de máquina.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
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.
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.
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.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
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 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
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
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.
nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas machine learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencias de la información.
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.
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 curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python
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
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.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a personas que desean programar una aplicación de software visualmente atractiva utilizando Python y el marco Qt UI.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya todas las bibliotecas, paquetes y marcos necesarios.
- Cree una aplicación de escritorio o servidor cuya interfaz de usuario funcione sin problemas y sea visualmente atractiva.
- Implemente varios elementos y efectos de la interfaz de usuario, incluidos widgets, gráficos, capas, etc. para lograr el máximo efecto en la usabilidad.
- Implemente un buen diseño de interfaz de usuario y organización del código durante la fase de diseño y desarrollo.
- Probar y depurar la aplicación.
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
- Este curso se puede ofrecer para el desarrollo en Windows, Linux y Mac OS.
- Se utiliza la última versión de todo el software, por ejemplo, Py Qt 5 a partir de este escrito, etc.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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.
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
El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que utiliza métodos basados en las representaciones de datos de aprendizaje y estructuras como las redes neurales.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxe clara y la lectura de código.
En este entrenamiento guiado por instructores, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para telecom utilizando Python a medida que pasan por la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo. Aprende las aplicaciones y los usos de la aprendizaje profunda en telecom. Utilice Python, Keras, y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para telecom. Construye su propio modelo de predicción del cliente de aprendizaje profundo utilizando Python.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Este curso elige la herramienta más potente y flexible para el trabajo: Python.
Python es un lenguaje de programación ligable con una curva de aprendizaje relativamente baja. Ofrece algo que la mayoría de las otras soluciones no pueden: flexibilidad y adaptabilidad. Después de la inversión inicial en el aprendizaje Python, puede utilizarlo para manipular y visualizar sus datos de maneras que serían difíciles y de tiempo en otras herramientas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a personas que desean aprender lo suficiente Python para comenzar a crunching números de datos de ventas, análisis de tráfico, interacciones de clientes, etc.
La formación está diseñada para mejorar el aprendizaje, la retención y la práctica. Al combinar diferentes enfoques de aprendizaje como el aprendizaje en línea, la interacción en sala de clases en vivo, el aprendizaje de pares y la programación de pares, este entrenamiento tiene como objetivo maximizar el efecto de cada lección. Reforza los conceptos aprendidos a través de una mezcla de pre-aprendizaje, aprendizaje interactivo y post-aprendizaje, mientras que incluye un elemento social que hace que el curso sea divertido y comprometido. La formación se divide en tres partes:
Pre-curso En el curso Postcurso
Este entrenamiento es diferente del puro aprendizaje en línea en que enfatiza la interacción en vivo con el entrenador. También es diferente de una sala de clases tradicional en que incluye aprendizaje offline y práctica autopacada.
Un aspecto único de los entrenamientos de NobleProg es su "par programming" enfoque para el aprendizaje. La programación de pareja permite a dos o más personas resolver de manera colaborativa problemas desafiantes y provocantes en la misma máquina. Este enfoque ha demostrado ser una manera poderosa y eficiente de enseñar y aprender. NobleProg hace posible esto a través de su plataforma de aprendizaje, DaDesktop. DaDesktop proporciona un espacio colaborativo para los participantes y los instructores para compartir y interactuar con los demás máquinas en tiempo real. La conferencia de vídeo y la capacidad de grabar lecciones son sólo algunas de las características incluidas en DaDesktop como parte de este entrenamiento.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Instalar y configurar el software, bibliotecas y entorno de desarrollo necesario para comenzar a escribir lo suficiente Python código para el análisis de datos. Analizar datos de fuentes como Excel, CSV, archivos JSON y bases de datos. Limpiar los datos para mejorar su utilidad antes de analizarlo. realizar una simple análisis estadístico. Generar informes que presenten los datos deseados en el formato correcto, desde números rectos a gráficos, a gráficos y tablas. Obtenga información valiosa de los datos, incluidas las tendencias en el rendimiento y las áreas problemáticas para tomar mejores decisiones empresariales.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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