Curso de Python

Curso de Python

Capacitación en Lenguaje de Programación Python. Los cursos de capacitación en Python locales, instrumentados, demuestran a través de la práctica práctica varios aspectos del lenguaje de programación Python Algunos de los temas tratados incluyen los fundamentos de la programación de Python, programación avanzada de Python, Python para la automatización de pruebas, scripting y automatización de Python, y aplicaciones de Python para Análisis de Datos y Big Data en áreas tales como Finanzas, Banca y Seguros Los cursos de capacitación de NobleProg Python también cubren cursos iniciales y avanzados sobre el uso de bibliotecas y marcos Python para Machine Learning y Deep Learning La capacitación en Python está disponible como "capacitación en vivo en el sitio" o "capacitación remota en vivo" El entrenamiento en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México La capacitación remota en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo NobleProg Su proveedor local de capacitación.

Testimonios

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Python Subcategorías

Programa del curso Python

CódigoNombreDuraciónInformación General
pythonprogPython Programming28 horasEste curso está diseñado para aquellos que desean aprender el lenguaje de programación Python El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas centrales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad de Python Python maneja empresas y es utilizado por científicos de todo el mundo; es uno de los lenguajes de programación más populares El curso se puede impartir utilizando Python 27xo 3x, con ejercicios prácticos que aprovechan al máximo todas las versiones del idioma Este curso puede impartirse en cualquier sistema operativo (todos los sabores de UNIX, incluidos Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows) Los ejercicios prácticos constituyen aproximadamente el 70% del tiempo del curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones Se pueden hacer discusiones y preguntas a lo largo del curso Nota: la capacitación se puede adaptar a las necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha del curso propuesto .
3627Introduction to Programming35 horasThe purpose of the training is to provide a basis for programming from the ground up to the general syntax of programming paradigms. The training is supported by examples based on programming languages ​​such as C, Java, Python, Scala, C #, Closure and JavaScript. During the training, participants gain a general understanding of both the programming patterns, best practices, commonly used design and review of the implementation of these topics through various platforms. Each of the issues discussed during the course are illustrated with examples of both the most basic and more advanced and based on real problems.
djangoWeb Development with Django21 horasDjango es un marco web Python de alto nivel que fomenta un desarrollo rápido y un diseño limpio y pragmático Audiencia Este curso está dirigido a desarrolladores e ingenieros que buscan incorporar a Django en sus proyectos .
progbioProgramming for Biologists28 horasEste es un curso práctico, que muestra por qué la programación es una herramienta poderosa en el contexto de la solución de problemas biológicos. Durante el curso, a los participantes se les enseñará el lenguaje de programación Python, un lenguaje ampliamente considerado poderoso y fácil de usar. Este curso podría considerarse como una demostración de cómo la bioinformática mejora la vida de los biólogos.

El curso está diseñado y dirigido a personas sin experiencia en informática que quieran aprender programación.

Este curso es adecuado para:

- Investigadores que se ocupan de datos biológicos.
- Científicos a quienes les gustaría aprender cómo automatizar las tareas cotidianas y analizar datos.
- Los gerentes que desean aprender cómo la programación mejora los flujos de trabajo y la realización de proyectos.

Al final del curso, los participantes podrán escribir programas cortos, que les permitirán manipular, analizar y tratar los datos biológicos y presentar los resultados en un formato gráfico.
web2pyWeb Development with Web2Py28 horasweb2py es un framework fullstack de código abierto gratuito basado en python para el desarrollo rápido de aplicaciones basadas en web basadas en datos rápidas, escalables, seguras y portátiles Audiencia Este curso está dirigido a Ingenieros y Desarrolladores usando web2py como un marco para el desarrollo web .
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
python_nltkNatural Language Processing with Python28 horasEste curso introduce lingüistas o programadores a NLP en Python Durante este curso usaremos principalmente nltkorg (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL Por el momento podemos realizar este curso en Python 2xo Python 3x Los ejemplos están en inglés o mandarín (普通话) Otros idiomas también pueden estar disponibles si se acuerdan antes de la reserva .
datapythData Analysis in Python using Pandas and Numpy14 horasPandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 horasEl objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica Mediante el uso del lenguaje de programación Scala y sus diversas bibliotecas, y en base a una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los componentes más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y validar los resultados Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y utilizar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences .
flaskWeb application development with Flask14 horasEste curso práctico está dirigido a desarrolladores de Python que desean crear y mantener sus primeras aplicaciones web También está dirigido a personas que ya están familiarizadas con otros marcos web como Django o Web2py, y desean aprender cómo el uso de un microframework (es decir, un marco que une bibliotecas de terceros en lugar de proporcionar una solución universal autónoma) cambia el proceso Una parte importante del curso está dedicada no al propio Flask (es pequeño), sino a las bibliotecas y herramientas de terceros que a menudo se usan en los proyectos de Flask .
seleniumpythonSelenium with Python for Test Automation14 horasSelenium es una biblioteca de código abierto para automatizar las pruebas de aplicaciones web en varios navegadores El selenio interactúa con un navegador como las personas: al hacer clic en los enlaces, rellenar formularios y validar el texto Es la herramienta más popular para la automatización de pruebas de aplicaciones web Selenium se basa en el marco WebDriver y tiene excelentes enlaces para numerosos lenguajes de scripting, incluido Python En esta capacitación, los participantes combinan el poder de Python con Selenium para automatizar la prueba de una aplicación web de muestra Al combinar la teoría con la práctica en un entorno de laboratorio en vivo, los participantes obtendrán el conocimiento y la práctica necesarios para automatizar sus propios proyectos de prueba web utilizando Python y Selenium Audiencia Probadores y Desarrolladores Formato del curso Conferencia de la parte, discusión de la parte, práctica pesada del handson .
pythonmultipurposeAdvanced Python28 horasEn esta capacitación con instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación de Python, que incluyen cómo aplicar este versátil lenguaje para resolver problemas en áreas tales como aplicaciones distribuidas, análisis y visualización de datos, programación de IU y scripting de mantenimiento Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Notas Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo .
pythonautomationPython: Automate the Boring Stuff14 horasEste entrenamiento con instructor se basa en el popular libro, "Automatice las cosas aburridas con Python", de Al Sweigart Está dirigido a principiantes y cubre los conceptos esenciales de programación de Python a través de ejercicios prácticos y debates El objetivo es aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad de la oficina 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, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
kivyKivy: Building Android Apps with Python7 horasKivy es una biblioteca de interfaz gráfica de usuario opensource crossplatform escrita en Python, que permite el desarrollo de aplicaciones multitouch para una amplia selección de dispositivos En este entrenamiento, los participantes de la capacitación en vivo aprenderán cómo instalar e implementar Kivy en diferentes plataformas, personalizar y manipular widgets, programar, activar y responder eventos, modificar gráficos con multitouching, cambiar el tamaño de la pantalla, empaquetar aplicaciones para Android y más Al final de esta capacitación, los participantes podrán Relacione el código Python y el lenguaje Kivy Tener una comprensión sólida de cómo Kivy funciona y hace uso de sus elementos más importantes, como widgets, eventos, propiedades, gráficos, etc Desarrolla y despliega sin problemas aplicaciones de Android basadas en diferentes requisitos comerciales y de diseño Audiencia Programadores o desarrolladores con conocimiento de Python que desean desarrollar aplicaciones de Android multitouch utilizando el marco Kivy Desarrolladores de Android con conocimiento de Python Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
restfulapiDesigning RESTful APIs14 horasLas API (Interfaz de programación de aplicaciones) permiten que su aplicación se conecte con otras aplicaciones En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a escribir API de alta calidad a medida que compilan y aseguran un servidor de API de back-end Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Elija entre una serie de marcos para construir API Comprender y modelar las API publicadas por compañías como Google y Facebook Crea y publica sus propias API Restful para consumo público Asegure sus API a través de la autenticación basada en tokens Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para personalizar este curso para otros idiomas, como PHP, Javascript, etc, contáctenos para organizar .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 horasEn esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje de máquina más relevantes e innovadoras en Python a medida que crean una serie de aplicaciones de demostración que incluyen imágenes, música, texto y datos financieros 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 semisupervisado 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, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 horasEn esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán a utilizar las técnicas adecuadas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para extraer valor de los datos basados ​​en texto Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Resuelva problemas de ciencias de datos basados ​​en texto con código reutilizable de alta calidad Aplicar diferentes aspectos de scikitlearn (clasificación, clustering, regresión, reducción de dimensionalidad) para resolver problemas Cree modelos efectivos de aprendizaje automático utilizando datos basados ​​en texto Crear un conjunto de datos y extraer características del texto no estructurado Visualice los datos con Matplotlib Construya y evalúe modelos para obtener información Solucionar problemas de errores de codificación de texto Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
nlgPython for Natural Language Generation21 horasLa generación de lenguaje natural (NLG) se refiere a la producción de texto o discurso en lenguaje natural por una computadora En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Python para producir texto en lenguaje natural de alta calidad construyendo su propio sistema NLG desde cero También se examinarán los casos de estudio y los conceptos relevantes se aplicarán a los proyectos de laboratorio en vivo para generar contenido Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Utilice NLG para generar automáticamente contenido para diversas industrias, desde periodismo, a bienes raíces, a informes meteorológicos y deportivos Seleccione y organice el contenido fuente, planifique oraciones y prepare un sistema para la generación automática de contenido original Comprender la tubería NLG y aplicar las técnicas correctas en cada etapa Comprender la arquitectura de un sistema de generación de lenguaje natural (NLG) Implementar los algoritmos y modelos más adecuados para análisis y pedidos Extraiga datos de fuentes de datos disponibles públicamente, así como bases de datos seleccionadas para usar como material para el texto generado Reemplazar procesos de escritura manuales y laboriosos con creación de contenido automatizado generado por computadora Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
pytestUnit Testing with Python21 horasLa prueba unitaria es un enfoque de prueba que prueba unidades individuales de código fuente modificando sus propiedades o activando un evento para confirmar si el resultado es el esperado PyTest es un marco de pruebas completo, independiente de API, extensible y flexible con un modelo de dispositivo avanzado y completo En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a 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, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35 horasAl final de la capacitación, se espera que los delegados estén suficientemente equipados con los conceptos esenciales de python y que sean capaces de utilizar NLTK de manera suficiente para implementar la mayoría de las operaciones basadas en ML y PNL La capacitación tiene como objetivo proporcionar no solo un conocimiento de ejecución sino también el conocimiento lógico y operativo de la tecnología que contiene .
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 horasMachine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente Python es un lenguaje de programación famoso por su clara sintaxis y legibilidad Ofrece una excelente colección de bibliotecas y técnicas bien probadas para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
pythonfinancePython Programming for Finance35 horasPython es un lenguaje de programación que ha ganado gran popularidad en la industria financiera Adoptado por los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura, se está utilizando para crear una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde los principales programas de negociación hasta los sistemas de gestión de riesgos En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python Descargue, instale y mantenga las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python Seleccione y utilice los paquetes de Python más adecuados y las técnicas de programación para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc) Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más Solucionar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación de Python Audiencia Desarrolladores Analistas Quants Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo .
textsumText Summarization with Python14 horasEn Python Machine Learning, la característica de resumen de texto puede leer el texto de entrada y producir un resumen de texto Esta capacidad está disponible desde la línea de comandos o como una API / biblioteca de Python Una aplicación interesante es la creación rápida de resúmenes ejecutivos; esto es particularmente útil para las organizaciones que necesitan revisar grandes cantidades de datos de texto antes de generar informes y presentaciones En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar Python para crear una aplicación simple que autogenera un resumen de texto de entrada Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Use una herramienta de línea de comandos que resuma el texto Diseña y crea un código de resumen de texto usando las bibliotecas de Python Evalúe tres bibliotecas de resumen de Python: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
ooppythonLearn Object-Oriented Programming with Python14 horasProgramación Orientada a Objetos (OOP) es un paradigma de programación basado en el concepto de objetos OOP tiene más enfoque de datos en lugar de lógica Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo comenzar con la Programación Orientada a Objetos usando Python Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los conceptos fundamentales de la Programación Orientada a Objetos Comprender la sintaxis de OOP en Python Escriba su propio programa orientado a objetos en Python Audiencia Principiantes a quienes les gustaría aprender sobre la Programación Orientada a Objetos Desarrolladores interesados ​​en aprender OOP en Python Programadores de Python interesados ​​en aprender OOP Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente Python es un lenguaje de programación famoso por su clara sintaxis y legibilidad Ofrece una excelente colección de bibliotecas y técnicas bien probadas para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
sparkpythonPython and Spark for Big Data (PySpark)21 horasPython es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código Spark es un motor de procesamiento de datos utilizado para consultar, analizar y transformar big data PySpark permite a los usuarios interactuar con Spark con Python En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar los datos grandes mientras trabajan en ejercicios manuales Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data Trabajar en ejercicios que imitan las circunstancias del mundo real Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data utilizando PySpark Audiencia Desarrolladores Profesionales de TI Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
pythonbigdataAnalyzing Big Financial Data with Python35 horasPython es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar Python para finanzas cuantitativas Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los fundamentos de la programación de Python Utilice Python para aplicaciones financieras, incluida la implementación de técnicas matemáticas, estocásticas y estadísticas Implementar algoritmos financieros utilizando Python de rendimiento Audiencia Desarrolladores Analistas cuantitativos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
pythoncomputervisionComputer Vision with Python14 horasComputer Vision es un campo que consiste en extraer, analizar y comprender automáticamente información útil de los medios digitales Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán los conceptos básicos de la Visión por Computadora a medida que avanzan en la creación de un conjunto de aplicaciones simples de Visión por Computador utilizando Python Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision Use Python para implementar tareas de Visión por computadora Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento Audiencia Programadores de Python interesados ​​en Computer Vision Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
dlforbankingwithpythonDeep Learning for Banking (with Python)28 horasEl aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca utilizando Python a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando Python Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
dlforfinancewithpythonDeep Learning for Finance (with Python)28 horasMachine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for finance using Python as they step through the creation of a deep learning stock price prediction model.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamental concepts of deep learning
- Learn the applications and uses of deep learning in finance
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for finance
- Build their own deep learning stock price prediction model using Python

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Próximos Cursos Python

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Construyendo Chatbots en Python - Querétaro - Milenio IIILun, 2018-09-03 09:3085000MXN / 108600MXN
Programación para Biólogos - Ciudad de Mexico - Colonia Del ValleLun, 2018-09-03 09:30112500MXN / 140500MXN
Desarrollo Web con Django - Puebla - Triangulo Las AnimasLun, 2018-09-10 09:3085000MXN / 105450MXN
Programación Python para Finanzas - Guadalajara - Puerta del HierroLun, 2018-09-10 09:30139900MXN / 172900MXN
Aprendizaje Profundo para la Banca (con Python) - Ciudad de Mexico - Mariano EscobedoMar, 2018-09-18 09:30112500MXN / 140500MXN
Cursos de Fin de Semana de Python, Capacitación por la Tarde de Python, Python boot camp, Clases de Python, Capacitación de Fin de Semana de Python, Cursos por la Tarde de Python, Python coaching, Instructor de Python, Capacitador de Python, Python con instructor, Cursos de Formación de Python, Python en sitio, Cursos Privados de Python, Clases Particulares de Python, Capacitación empresarial de Python, Talleres para empresas de Python, Cursos en linea de Python, Programas de capacitación de Python, Clases de Python

Promociones

Curso Ubicación Fecha Precio del Curso [A distancia / Presencial]
Haskell Avanzado Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle Jue, 2018-08-23 09:30 52110MXN / 76110MXN
Haskell Avanzado Puebla - Triangulo Las Animas Mar, 2018-09-11 09:30 52110MXN / 72410MXN
Fundamentos de Haskell Monterrey - Dataflux Mié, 2018-09-19 09:30 52110MXN / 74510MXN
Gestión de Reglas de Negocios (BRMS) con Drools Puebla - Triangulo Las Animas Mié, 2018-10-31 09:30 34110MXN / 54260MXN
Introducción MoDAF/NAF Puebla - Triangulo Las Animas Jue, 2018-12-13 09:30 26550MXN / 46700MXN

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