Cursos de Python en Monterrey

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

Esta formación en vivo 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 ajustar entornos basados en Python para sistemas de agentes.
• Utilizar SDK populares de agentes como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
• Orquestar flujos de trabajo multiagente y patrones de comunicación.
• Aplicar las mejores prácticas para la depuración, prueba y mantenimiento de bases de código con lógica de agentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios de programación prácticos y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos que construyen flujos de trabajo de extremo a extremo para agentes.

Opciones de personalización del curso

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

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Aborda el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML, desarrolladores de IA e ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

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

La Inteligencia Artificial con Python consiste en el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando la amplia ecología de bibliotecas de IA y aprendizaje automático que ofrece Python.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a programadores de Python con 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 utilizando las bibliotecas centrales 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 de los modelos y optimizarlos para lograr mayor precisión y eficiencia.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Un gran número 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo y con instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio que deseen mejorar su experiencia de desarrollo mediante el uso de AWS Cloud9.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar AWS Cloud9 para el desarrollo en Python.
• Comprender la interfaz y las funciones del IDE AWS Cloud9.
• Escribir, depurar e implementar aplicaciones de Python en AWS Cloud9.
• Colaborar con otros desarrolladores utilizando la plataforma AWS Cloud9.
• Integrar AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos expertos que desean aprovechar las capacidades de análisis de datos de Python dentro de Power BI, mejorando su habilidad para analizar y visualizar datos de manera efectiva.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Potenciar las capacidades de visualización de datos creando 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. Librerías como Pandas y Polars proporcionan herramientas poderosas y prácticas para trabajar con datos tabulares a gran escala.

Esta formación en vivo y supervisada (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen aplicar Python para el análisis cotidiano de datos, procesamiento de archivos y automatización de procesos utilizando Pandas y Polars.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Demostraciones de codificación interactivas y conferencias 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 formación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.

Este curso intensivo y práctico aborda técnicas avanzadas de Python, mejores prácticas de ingeniería y patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones en Python que sean mantenibles, verificables y de alto rendimiento. Hace hincapié en herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones arquitectónicos y flujos de trabajo listos para producción.

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python de nivel intermedio a avanzado que desean adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de calidad industrial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar el tipado en Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la fiabilidad del código.
• Utilizar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar concurrencia y paralelismo correctamente mediante asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades e integración continua (CI).
• Perfilar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para su despliegue en producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones breves.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que combina patrones, pruebas y despliegue.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada o un área de enfoque específica (datos, web o infraestructura), contáctanos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y analistas de datos con conocimientos básicos que desean aprender programación en Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de 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 presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear 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 del stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST con FastAPI.
• Descubrir cómo diseñar aplicaciones interactivas con React.
• Desarrollar, probar e implementar aplicaciones (tanto front-end como back-end) utilizando el stack FARM.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante e intermedio, y posiblemente avanzado, que deseen aprender cómo usar ROS para programar robots móviles mediante Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Crear y ejecutar nodos, temas, servicios y acciones de ROS usando Python.
• Usar herramientas y utilidades de ROS para supervisar y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes para robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos de trabajo y herramientas.
• Solucionar problemas y depurar aplicaciones de ROS.

Este curso está diseñado para quienes desean aprender el lenguaje de programación Python. El enfoque principal está en el propio lenguaje Python, sus bibliotecas principales, así como 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.

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

Los ejercicios prácticos constituyen aproximadamente el 70% del tiempo total del curso, mientras que alrededor del 30% corresponde a demostraciones y presentaciones. Podrán plantearse discusiones y preguntas durante todo el desarrollo del curso.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Monterrey (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 aquellas personas que desean aprender el lenguaje de programación Python. El enfoque principal está en el lenguaje Python, las bibliotecas fundamentales, así como 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Monterrey se basa en el popular libro "Automate the Boring Stuff with Python", de Al Sweigart. Está dirigida a principiantes y cubre conceptos esenciales de programación en Python mediante ejercicios prácticos con mano en la obra y discusiones. El enfoque está en aprender a escribir código para aumentar drásticamente la productividad en la oficina.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo programar en Python y aplicarán esta nueva habilidad para:

• Automatizar tareas mediante la escritura de programas simples en Python.
• Escribir programas que puedan realizar reconocimiento de patrones de texto con "expresiones regulares".
• Generar y actualizar hojas de cálculo de Excel programáticamente.
• Analizar (parsear) archivos PDF y documentos de Word.
• Recorrer sitios web y extraer información de fuentes en línea.
• Escribir programas que envíen notificaciones por correo electrónico.
• Utilizar las herramientas de depuración de Python para resolver errores rápidamente.
• Controlar programáticamente el mouse y el teclado para hacer clic y escribir por ti.

En esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Monterrey, los participantes aprenderán las técnicas de aprendizaje automático más relevantes y avanzadas en Python mientras construyen una serie de aplicaciones demostrativas que involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.

Al finalizar esta formación, 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 involucran datos de imágenes, música, texto y financieros.
• Aprovechar al máximo el potencial de los algoritmos en Python.
• Utilizar bibliotecas y paquetes como NumPy y Theano.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en <ubicación> (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 mediante el uso de Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos mediante el uso de Pandas y NumPy.
• Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, clasificación y filtrado de datos.
• Llevar a cabo operaciones de agregación y analizar 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 competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basándose en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo utilizar los bloques de construcción más importantes del aprendizaje automático, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarte las habilidades para entender y utilizar con confianza las herramientas más fundamentales del cajón de herramientas del aprendizaje automático y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Ciencia de Datos.

Python es un lenguaje de programación que ha adquirido una gran popularidad en la industria financiera. Adquirido por los bancos de inversión y fondos de cobertura más grandes, se está utilizando para crear una amplia gama de aplicaciones financieras que van desde programas de negociación principales hasta sistemas de gestión de riesgos.

En este curso en vivo dirigido por instructores, los participantes aprenderán a usar Python para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver varios problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación de Python
• Descargar, instalar y mantener las mejores herramientas de desarrollo para crear aplicaciones financieras en Python
• Seleccionar y utilizar 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.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Solucionar problemas, integrar, desplegar y optimizar una aplicación de Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Cuantitativos

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva manual

Nota

• Esta capacitación tiene como objetivo brindar soluciones para algunos de los problemas principales que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tienes un tema, herramienta o técnica específica que deseas agregar o elaborar más, por favor contáctanos para organizarlo.

Se adentra en enfoques prácticos de Ciencia de Datos e IA mediante el uso de Python, proporcionando a los profesionales las habilidades necesarias para explorar datos, construir modelos de aprendizaje automático y desplegar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en entornos empresariales. Aborda flujos de trabajo CRISP-DM, análisis estadístico, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo con TensorFlow, procesamiento de lenguaje natural, big data con Spark y narrativa basada en datos. Es ideal para principiantes que buscan una certificación en ciencia de datos con Python y formación analítica orientada a la inserción laboral.

El curso de Inteligencia artificial aplicada desde cero en Python proporciona a los programadores y analistas de datos las técnicas fundamentales necesarias para construir soluciones de aprendizaje automático desde su base utilizando Python. Cubre los principios centrales del aprendizaje supervisado (clasificación y regresión), el aprendizaje no supervisado (agrupamiento y detección de anomalías) y arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Examina métodos probados para trabajar con scikit-learn, Apache Spark MLlib y cuadernos de Jupyter, facilitando el desarrollo práctico de inteligencia artificial. Ayuda a los profesionales a implementar modelos prácticos de aprendizaje automático, evaluar las limitaciones de los algoritmos y completar proyectos aplicados orientados a la resolución de problemas del mundo real.

Selenium es un marco de trabajo de código abierto para automatizar las pruebas de aplicaciones web en diferentes navegadores. Con Selenium 4, están disponibles APIs de WebDriver mejoradas, localizadores relativos nativos y un soporte mejorado para el grid (Selenium Grid). Python ofrece simplicidad y una sólida integración con marcos de prueba como Pytest, lo que lo convierte en una opción poderosa para desarrollar suites de automatización de pruebas escalables y mantenibles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a probadores y desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean 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 prueba.
• Construir scripts de automatización de pruebas robustos utilizando Selenium WebDriver y Pytest.
• Aplicar el Modelo de Objetos de Página (POM) para crear marcos de prueba mantenibles.
• Ejecutar pruebas en múltiples navegadores utilizando Selenium Grid.
• Integrar pruebas automatizadas con pipelines de CI/CD.
• Solucionar 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, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de Matlab que desean explorar y, o bien, transicionar 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 la de 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 y Python.

Este taller práctico impartido por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigido a personas que desean aprender lo esencial de Python para comenzar a procesar información numérica proveniente de datos de ventas, análisis de tráfico, interacciones con clientes, entre otros.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar el software necesario, librerías y entorno de desarrollo para comenzar a escribir código Python para el análisis de datos.
• Analizar datos provenientes de fuentes como Excel, archivos CSV, JSON y bases de datos.
• Limpie 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 simples hasta visualizaciones de datos.
• Obtener información valiosa a partir de los datos, incluyendo tendencias de rendimiento y áreas problemáticas.

GitHub Copilot

Visión general 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 grandes. El curso se centra en aplicaciones del mundo real, incluyendo el uso de modelos, la ingeniería de prompts y la creación de soluciones impulsadas por IA. Los participantes trabajarán en ejercicios progresivos que van desde los conceptos fundamentales hasta la construcción de flujos de trabajo de IA listos para su implementación.

Formato de la capacitación

• Capacitación presencial en un aula

• Sesiones dirigidas por un instructor con práctica guiada

• Discusiones interactivas y estudios de casos del mundo real

• Ejercicios prácticos diarios

Objetivos del curso

• Comprender los conceptos clave de inteligencia artificial y aprendizaje automático relevantes para las aplicaciones modernas

• Fortalecer las habilidades en Python para el desarrollo de IA y flujos de datos

• Aprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes (LLM) y cómo utilizarlos de manera efectiva

• Diseñar y optimizar prompts para obtener resultados confiables

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

• Integrar la IA en las tuberías de ingeniería de datos

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar FastAPI junto con Python para crear, probar e implementar APIs RESTful de manera más fácil y rápida.

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 sencilla utilizando la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conectar APIs a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implementar seguridad y autenticación en las APIs usando las herramientas de FastAPI.
• Crear imágenes de contenedores e implementar APIs web en un servidor en la nube.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Monterrey (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar TensorFlow para analizar datos de posibles fraudes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear un modelo de detección de fraude 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 en directo, impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de redes que desean mantener, gestionar y diseñar redes informáticas utilizando 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 (multithreading) y multiprocesamiento en la automatización de redes.
• Utilizar GNS3 y Python para la programación de redes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Monterrey (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de negocios y analistas de datos con habilidades intermedias de Python que deseen aplicar Python para automatizar flujos de trabajo, analizar datos comerciales y generar informes dinámicos basados en Excel.

La visión por computadora es un campo que implica la extracción automática, el análisis y la comprensión 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 este taller en vivo guiado por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de la visión por computadora mientras avanzan en la creación de un conjunto de aplicaciones simples de visión por computadora utilizando Python.

Al finalizar este entrenamiento, 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 de rostros, objetos y movimiento

Público objetivo

• Programadores de Python interesados en la visión por computadora

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

Este curso práctico está diseñado para usuarios de Unix y shells que desean mejorar sus capacidades de automatización mediante el uso de 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.