Próximos Cursos
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En este curso práctico aprende a desarrollar visión por computadora con Python. Aprende a procesar y analizar imágenes y video para aplicaciones reales, desde reconocimiento facial hasta seguimiento de objetos, utilizando librerías como OpenCV y TensorFlow. Perfecto para todos los niveles, te equipamos para innovar con la última tecnología en IA visual. Inicia tu camino en visión por computadora ahora.
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Descubre el poder de Python en nuestro curso de Deep Learning y Big Data. Aprende a analizar grandes volúmenes de datos y construir modelos de inteligencia artificial con herramientas como TensorFlow y PySpark. Este curso es práctico, dirigido tanto a principiantes como a profesionales que deseen potenciar sus habilidades. Prepárate para liderar en la era de la data y la IA.
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El desarrollo de aplicaciones web utilizando frameworks se ha popularizado en los últimos años. En este curso el estudiante aprenderá a desarrollar aplicaciones web usando el framework de desarrollo React. Iniciará con la explicación de React Router, luego se hará un repaso de Ajax y TypeScript, para finalizar con Redux y patrones de diseño. Finalmente, el estudiante elaborará una aplicación o proyecto, utiilzando los conceptos vistos en clase.
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El contenido del curso abarca desde los fundamentos de la programación en P5.js hasta la aplicación práctica de estos conocimientos en el aula. Los participantes adquirirán habilidades para escribir código y para el desarrollo de proyectos que pueden ser implementados directamente en sus lecciones de ciencia y tecnología.
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Este curso es una guía completa para aprender a trabajar con Kubernetes, desde la introducción a la herramienta hasta la implementación de políticas de seguridad y la configuración de certificados SSL/TLS. También se incluyen temas avanzados como el escalado automático, la implementación de CI/CD y la configuración de redes. El curso se divide en quince temas que cubren los conceptos básicos, el diseño del clúster, la instalación, el almacenamiento, el monitoreo, la seguridad, el ciclo de vida, el mantenimiento, y la implementación de aplicaciones y extensiones.
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El curso certificación AZ 104 permite que los estudiantes adquieran conocimientos de la administración y la supervisión del entorno de Microsoft Azure, es decir conocerán sobre redes virtuales, almacenamiento de la información, procesos, seguridad, suscripciones, gobernanza y entre otros aspectos fundamentales sobre infraestructura de la nube.
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Tiene como propósito enseñar a profesionales a dirigir, liderar o ser parte de un equipo de trabajo con la capacidad de analizar y resolver problemas de calidad. Además de coordinar el proceso de recolección de datos del proyecto, validar el sistema de medición y desarrollar la carta de proyecto y diagrama SIPOC (proveedor, entrada, proceso y salida).
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Muchos profesionales deben desarrollar proyectos aplicados en Ciencia de Datos, pero requieren de acompañamiento profesional para llevarlo a cabo. En este curso, los estudiantes podrán desarrollar sus propios proyectos y contar con la asesoría del docente, para asistirlos en el diseño, programación y despliegue de proyectos en Ciencia de datos.
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La Certificación Internacional en Pruebas de Software – Nivel de Fundamentos es el nivel básico del esquema de certificación profesional en pruebas de software más ampliamente reconocido mundialmente, este nivel recomienda algunas extensiones y especializaciones adicionales como lo son las pruebas en metodologías agiles y las pruebas de usabilidad entre otras.
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El certificado Linux Essentials sirve como una excelente introducción a la certificación Linux Professional que es más completa y avanzada. Este curso prepara a los estudiantes con habilidades aplicables a redes, desarrollo de software y administración de Linux alineándose con la certificación Linux Essentials de LPIC.
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El análisis de datos con el lenguaje de programación Python permite el uso de las bibliotecas más representativas y funcionales para la implementación precisa de procesos estadísticos y matemáticos en la toma de decisiones. El curso se concentra en el aprendizaje de Python orientado al análisis de datos y una introducción al Machine Learning.
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En el curso Machine Learning I los estudiantes aprenderán los fundamentos y los principales métodos de Machine Learning para la aplicación de algoritmos y modelos que permitan la identificación de patrones y tendencias y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones o la realización de predicciones.
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En el curso de Product Owner el estudiante conocerá los principios básicos de metodologías ágiles de desarrollo de software, dirigidos a la certificación Product Owner Professional Certificate (SPOPC). Este se enfoca en aplicar de manera profesional el proceso de desarrollo Scrum desde el rol de Product Owner, comprendiendo los requerimientos, las etapas para la ejecución del sprint, teniendo en cuenta los roles y responsabilidades de las partes interesadas y realizando una planificación del lanzamiento del producto. De igual modo se centra en los distintos roles que propone el marco de trabajo de SCRUM, así como también los tipos de reuniones que deben hacerse bajo este marco de trabajo y los artefactos utilizados para el seguimiento y control de un proyecto. Este curso incluye la certificación de Producto Owner.
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La utilización de herramientas de machine learning se ha transformado en una habilidad fundamental para extender la capacidades de análisis de los profesionales en computación. En el curso Python Machine Learning se utilizará la herramienta TensorFlow, Keras y otras herramientas para aprender de machine learning de forma práctica, aplicado a datos reales.
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La herramienta de programación R es una de las herramientas más sólidas en el análisis de datos y provee una plataforma de análisis poderosa al alcance tanto de científicos como de analistas de datos para industria y empresa. En este curso se introduce a la programación de R orientada a algoritmos de análisis de datos tanto estadísticos, como computacionales y de machine learning.
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El curso Machine Learning con Python Avanzado se enfoca en varios aspectos que van desde la utilización de modelos de regresión y predicción, hasta el aprendizaje profundo. El curso profundiza en la teoría , pero desarrolla los temas de manera práctica utilizando R y Python para elaborar ejercicios prácticos.