Seguridad en Python

Este curso intensivo y práctico cubre técnicas avanzadas de Python, las mejores prácticas de ingeniería y los patrones de diseño comúnmente utilizados para construir aplicaciones de Python que sean mantenibles, probables y de alto rendimiento. Hace énfasis en el uso de herramientas modernas, tipado, modelos de concurrencia, patrones arquitectónicos y flujos de trabajo listos para implementación.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores intermedios y avanzados de Python que deseen adoptar prácticas y patrones profesionales para sistemas de Python de nivel de producción.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar el tipado de Python, dataclasses y verificación de tipos para aumentar la confiabilidad del código.
• Usar patrones de diseño y principios arquitectónicos para estructurar aplicaciones robustas.
• Implementar concurrencia y paralelismo correctamente usando asyncio y multiprocessing.
• Construir código bien probado con pytest, pruebas basadas en propiedades y pipelines CI.
• Perfilizar, optimizar y endurecer aplicaciones de Python para producción.
• Empaquetar, distribuir e implementar proyectos de Python utilizando herramientas modernas y contenedores.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y breves demostraciones.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de codificación cada día.
• Proyecto final integrador que incluye patrones, pruebas e implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada o un enfoque específico (datos, web o infraestructura), por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agentes (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, las integraciones con herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Este es un curso introductorio de 5 días a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial (IA).

El curso se imparte con ejemplos y ejercicios utilizando Python

La Inteligencia Artificial con Python es el desarrollo de sistemas inteligentes utilizando el extenso ecosistema de bibliotecas de IA y aprendizaje automático de Python.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a programadores intermedios de Python que desean diseñar, implementar y desplegar soluciones de IA utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar algoritmos de IA usando las bibliotecas principales de AI de Python.
• Trabajar con modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
• Evaluación del rendimiento del modelo y optimización para precisión y eficiencia.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusión.
• Varias actividades prácticas y ejercicios.
• 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 acordarlo.

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o en el lugar) está destinado a analistas de negocios que deseen automatizar sus operaciones con trading algorítmico, Python y R.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores a incrementos especializados rápidamente.
• Reducir los costos asociados con las operaciones utilizando trading algorítmico.
• Monitorear automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación utilizando el lenguaje de programación Python. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio Python que desean mejorar su experiencia de desarrollo Python con AWS Cloud9.

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

• Instale y configure AWS Cloud9 para el desarrollo Python.
• Comprenda la interfaz y las características del IDE de AWS Cloud9.
• Escriba, depure e implemente Python aplicaciones en AWS Cloud9.
• Colabore con otros desarrolladores mediante la plataforma AWS Cloud9.
• Integre AWS Cloud9 con otros servicios de AWS para implementaciones avanzadas.

ChatBots son programas de computadora que simulan automáticamente las respuestas humanas a través de las interfaces de chat. ChatBots ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia de sus operaciones al proporcionar opciones más fáciles y rápidas para sus interacciones con los usuarios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo construir chatbots en Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprenda los fundamentos de la construcción de chatbots
• Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de varios chatbots utilizando Python

Audiencia

• Desarrolladores

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.

Esta formación dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores intermedios que deseen utilizar CUDA para crear aplicaciones Python que se ejecuten en paralelo en GPUs NVIDIA.

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

• Usar el compilador Numba para acelerar las aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs NVIDIA.
• Crear, compilar y lanzar kernels personalizados CUDA.
• Gestionar la memoria de GPU.
• Convertir una aplicación basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos que deseen usar TensorFlow para analizar datos potencialmente fraudulentos.

Al final de 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 IA integral para analizar datos fraudulentos.

El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de métodos Machine Learning en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Machine Learning, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

Nuestro objetivo es brindarle las habilidades para comprender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas Machine Learning con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Science.

el objetivo de este curso es proporcionar una competencia general en la aplicación de métodos de aprendizaje automático en la práctica. Mediante el uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado 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 el las salidas de los algoritmos y validar los resultados.

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.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinado a ingenieros de red que deseen mantener, gestionar y diseñar redes informáticas con Python.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Optimizar y aprovechar Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet y pyntc para la automatización de redes con Python.
• Dominar el multihilo (multi-threading) y multiprocesamiento en la automatización de redes.
• Usar GNS3 y Python para la programación de redes.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán a utilizar Python para producir texto de alta calidad en lenguaje natural creando su propio sistema NLG desde cero. También se examinarán estudios de caso y se aplicarán conceptos relevantes a proyectos prácticos de laboratorio para generar contenido.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Utilizar NLG para generar automáticamente contenido en diversas industrias, desde el periodismo hasta la inmobiliaria y la prensa deportiva y meteorológica.
• Seleccionar y organizar el contenido fuente, planificar oraciones y preparar un sistema para la generación automática de contenido original.
• Comprender la cadena de producción NLG y aplicar las técnicas adecuadas en cada etapa.
• Entender la arquitectura de un sistema Natural Language Generation (NLG).
• Implementar los algoritmos y modelos más apropiados para análisis y ordenación.
• Extraer datos de fuentes públicas y bases de datos curadas para utilizar como material del texto generado.
• Reemplazar procesos manuales y laboriosos de escritura con la creación automática de contenido generada por computadora.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a probadores de penetración que desean penetrar redes de prueba en Kali Linux usando Python.

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

• Crear Python programas para buscar vulnerabilidades de red.
• Explore y use los shells web y el shellcode de Kali en exploits.
• Aplique varias herramientas de Kali para pruebas de penetración.
• Explota los sistemas con Python.