Cursos de Python en Ciudad de Guatemala

Python es el lenguaje fundamental que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando SDK y marcos de trabajo modernos como LangChain y AutoGen para crear, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer entornos basados en Python para sistemas agentivos.
• Utilizar SDK populares de agentes como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
• Orquestar flujos de trabajo multi-agente y patrones de comunicación.
• Aplicar las mejores prácticas para la depuración, prueba y mantenimiento de bases de código agentivas.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos de programación y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos que construyen flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

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.

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.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Ciudad de 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.

Esta capacitación en vivo con instructores en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel experto que desean aprovechar las capacidades de análisis de datos de Python dentro de Power BI, mejorando su capacidad para analizar y visualizar datos de manera efectiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender cómo se puede integrar Python en Power BI para el análisis de datos.
• Utilizar scripts de Python para cargar, limpiar y preprocesar datos dentro del entorno de Power BI.
• Mejorar las capacidades de visualización de datos mediante la creación de visualizaciones personalizadas e interactivas con Python.
• Adquirir habilidades avanzadas de análisis de datos utilizando Python.

Python es un lenguaje de programación versátil, ampliamente utilizado para la manipulación de datos, automatización y análisis. Bibliotecas como Pandas y Polars proporcionan herramientas potentes y prácticas para trabajar con datos tabulares a gran escala.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que deseen aplicar Python para el análisis diario de datos, procesamiento de archivos y automatización de procesos mediante el uso de Pandas y Polars.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Python para leer, transformar y escribir archivos CSV y Excel.
• Ejecutar tareas comunes de limpieza y transformación de datos con Pandas y Polars.
• Automatizar procesos repetitivos de datos mediante scripts en Python.
• Empaquetar scripts simples en ejecutables y seguir las mejores prácticas para proyectos.

Formato del curso

• Demostraciones interactivas de código y exposiciones breves.
• Ejercicios prácticos con ejemplos de código guiados.
• Mini-proyectos prácticos para automatizar tareas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores y analistas de datos de nivel principiante que desean aprender programación en Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
• Implementar código Python en el entorno de Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar el flujo de un programa en Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar el código de manera efectiva.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.

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 con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante hasta intermedio, y posiblemente avanzado, que deseen aprender a usar ROS para programar robots móviles mediante Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Crear y ejecutar nodos de ROS, temas (topics), servicios y acciones utilizando Python.
• Utilizar las herramientas y utilidades de ROS para monitorear y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes en robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos de trabajo y herramientas.
• Realizar soluciones a problemas (troubleshooting) y depuración de aplicaciones ROS.

Este curso está diseñado para quienes desean aprender el lenguaje de programación Python. El enfoque principal está en el lenguaje Python, las bibliotecas principales y en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad de Python. Python impulsa empresas y es utilizado por científicos en todo el mundo; es uno de los lenguajes de programación más populares.

El curso se puede impartir utilizando la última versión de Python 3.x, con ejercicios prácticos que aprovechan al máximo su potencia. Este curso puede realizarse en cualquier sistema operativo (todas las variantes de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).

Los ejercicios prácticos constituyen aproximadamente el 70% del tiempo del curso, mientras que alrededor del 30% corresponde a demostraciones y presentaciones. Durante todo el curso habrá espacios para discusiones y preguntas.

Nota: la formación puede adaptarse a necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha propuesta del curso.

Esta capacitación en vivo con instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean aprender técnicas avanzadas de programación en Python, incluyendo cómo aplicar este lenguaje versátil para resolver problemas en áreas como aplicaciones distribuidas, análisis y visualización de datos, programación de interfaces de usuario y scripting de mantenimiento.

Este curso está diseñado para quienes desean aprender el lenguaje de programación Python. El enfoque se centra en el propio lenguaje Python, las bibliotecas principales y en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad de Python. Python impulsa a las empresas y es utilizado por científicos en todo el mundo; es uno de los lenguajes de programación más populares.

Esta formación en vivo con instructor en Ciudad de Guatemala se basa en el popular libro "Automatizar las tareas aburridas con Python", de Al Sweigart. Está dirigida a principiantes y cubre conceptos esenciales de programación en Python a través de ejercicios prácticos, interactivos y discusiones. El enfoque está en aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad en la oficina.

Al final de esta formación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicar esta nueva habilidad para:

• Automatizar tareas mediante la escritura de simples programas en Python.
• Escribir programas que puedan realizar reconocimiento de patrones de texto con "expresiones regulares".
• Generar y actualizar hojas de cálculo de Excel de forma programática.
• Analizar documentos PDF y Word.
• Explorar sitios web y extraer información de fuentes en línea.
• Escribir programas que envíen notificaciones por correo electrónico.
• Usar las herramientas de depuración de Python para resolver errores rápidamente.
• Controlar programáticamente el mouse y el teclado para que realicen clics y escriban por ti.

En este taller en vivo impartido por un instructor en Ciudad de Guatemala, los participantes aprenderán las técnicas de machine learning más relevantes y vanguardistas en Python mientras desarrollan una serie de aplicaciones demo que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar este taller, los participantes serán capaces de:

• Implementar algoritmos y técnicas de machine learning para resolver problemas complejos.
• Aplicar aprendizaje profundo y aprendizaje semisupervisado a aplicaciones que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Llevar los algoritmos de Python a su máximo potencial.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de 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.

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.

Python es un lenguaje de programación que ha ganado una gran popularidad en la industria financiera. Adoptado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se utiliza para desarrollar una amplia gama de aplicaciones financieras, desde programas de comercio central hasta sistemas de gestión de riesgos.

En este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor, los participantes aprenderán cómo utilizar Python para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan varios problemas específicos relacionados con las finanzas.

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

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar los paquetes de Python y las técnicas de programación más adecuadas para organizar, visualizar y analizar datos financieros provenientes de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Diagnosticar errores, integrar, implementar y optimizar una aplicación en Python

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Especialistas cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Parte de conferencias, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on (en primera mano)

Nota

• Este entrenamiento tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los problemas principales a los que se enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tienes un tema, herramienta o técnica en particular que desees agregar o ampliar, por favor contáctanos para organizarlo.

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.

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.

Selenium es un framework de código abierto para la automatización de pruebas de aplicaciones web en diferentes navegadores. Con Selenium 4, se ofrecen APIs mejoradas de WebDriver, localizadores relativos nativos y un soporte mejorado para Grid. Python ofrece simplicidad y una fuerte integración con frameworks de prueba como Pytest, lo que lo convierte en una opción potente para desarrollar suites de automatización de pruebas escalables y mantenibles.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a testers y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Selenium con Python para automatizar las pruebas de aplicaciones web en entornos reales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Selenium con Python en un entorno de pruebas.
• Crear scripts de automatización de pruebas robustos utilizando Selenium WebDriver y Pytest.
• Aplicar el Modelo de Objetos de Página (POM) para frameworks de prueba mantenibles.
• Ejecutar pruebas en múltiples navegadores utilizando Selenium Grid.
• Integrar las pruebas automatizadas con pipelines de CI/CD.
• Diagnosticar problemas comunes y aplicar mejores prácticas para la estabilidad de la automatización.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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 coordinarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a usuarios de Matlab que desean explorar y/o migrar a Python para el análisis de datos y la visualización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar un entorno de desarrollo de Python.
• Comprender las diferencias y similitudes entre la sintaxis de Matlab y Python.
• Utilizar Python para obtener información valiosa a partir de diversos conjuntos de datos.
• Convertir aplicaciones existentes de Matlab a Python.
• Integrar aplicaciones de Matlab con aplicaciones de Python.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo, en Ciudad de Guatemala (online o presencial), está dirigida a personas que desean aprender lo necesario sobre Python para comenzar a procesar números derivados de datos de ventas, analíticas de tráfico, interacciones con clientes, etc.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar el software necesario, las bibliotecas y el entorno de desarrollo para comenzar a escribir código Python para el análisis de datos.
• Analizar datos procedentes de fuentes como archivos Excel, CSV, JSON y bases de datos.
• Limpiar los datos para mejorar su utilidad antes de analizarlos.
• Realizar análisis estadísticos simples.
• Generar informes que presenten los datos deseados en el formato adecuado, desde números crudos hasta visualizaciones de datos.
• Obtener información valiosa a partir de los datos, incluidas las tendencias del rendimiento y las áreas problemáticas.

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 formación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de 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 Ciudad de 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.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de redes que desean mantener, gestionar y diseñar redes informáticas con Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar y aprovechar Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet y pyntc para la automatización de redes con Python.
• Dominar el uso de hilos múltiples y procesos paralelos en la automatización de redes.
• Utilizar GNS3 y Python para la programación de redes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ciudad de Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos con habilidades intermedias en Python que desean aplicar Python para automatizar flujos de trabajo, analizar datos empresariales y generar informes dinámicos basados en Excel.

La visión por computadora es un campo que implica la extracción, análisis y comprensión automática de información útil a partir de medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad del código.

En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de la visión por computadora mientras desarrollan un conjunto de aplicaciones básicas de visión por computadora utilizando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la visión por computadora
• Utilizar Python para implementar tareas de visión por computadora
• Crear sus propios sistemas de detección facial, de objetos y de movimiento

Público objetivo

• Programadores en Python interesados en la visión por computadora

Formato del curso

• Combinación de conferencias, discusiones, ejercicios y práctica intensiva

Este curso práctico está diseñado para usuarios de Unix y shell que desean mejorar sus capacidades de automatización aprovechando Python. Aunque el scripting en shell sigue siendo poderoso para tareas simples, Python ofrece una flexibilidad, legibilidad y escalabilidad significativamente mayores para la automatización compleja, la administración de sistemas y los flujos de trabajo de DevOps.