Cursos de Algorithmic Trading with Python and R

El Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra
• Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas
• Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS

Audiencia

• Principiantes al lenguaje R
• Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Pandas es un paquete Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Modin para construir e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprenda las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar Pandas para realizar análisis predictivos con aprendizaje automático.

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

• Realice la manipulación de datos en Python.
• Realice operaciones ETL para el aprendizaje automático.
• Crea visualizaciones de datos con Pandas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

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

• Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
• Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
• Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
• Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB. Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM. Aprenda a crear API REST con FastAPI. Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React. Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para desarrollar API con Python y FastAPI.
• Cree API de forma más rápida y sencilla con la biblioteca FastAPI.
• Aprenda a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conecte las API a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implemente la seguridad y la autenticación en las API mediante las herramientas de FastAPI.
• Cree imágenes de contenedor e implemente API web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar SciPy para crear funciones informáticas científicas avanzadas con Python.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de computación científica.
• Benefíciese al máximo de las características SciPy realizando ejemplos prácticos de operaciones complejas.
• Implementar y optimizar algoritmos y funciones matemáticas para resolver problemas científicos.
• Diseñe estructuras de datos y métodos de interpolación para la visualización, el procesamiento y el análisis.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar PyGame para crear y construir juegos usando Python programación.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear aplicaciones de juegos con PyGame y Python.
• Aprenda a crear aplicaciones interactivas de PyGame integradas con animaciones y funciones multimedia.
• Ejecute y pruebe programas de juegos con el conjunto de pruebas PyGame y conviértalos en archivos ejecutables.

Este 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 utilizar un microframework (es decir, un marco que une bibliotecas de terceros en lugar de proporcionar una solución universal autónoma). 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar las funciones avanzadas de Flask para crear aplicaciones web escalables sobre MongoDB.

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

• Configura el entorno de desarrollo necesario para empezar a desarrollar aplicaciones web con Flask.
• Conozca los conceptos y técnicas avanzadas para proyectos de Flask del mundo real.
• Construya un servidor de API RESTful sobre MongoDB.
• Aprenda a crear contenedores, probar e implementar microservicios con Flask, Docker y Amazon EC2.
• Obtenga información sobre las integraciones avanzadas de Flask para escalar aplicaciones web.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de backend que desean crear API REST con Python y Flask.

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

• Implemente una API REST para permitir que una aplicación web de Flask lea y escriba en una base de datos en el backend.
• Desarrolle funciones de autenticación avanzadas, como tokens de actualización.
• Cree un backend reutilizable para futuros proyectos de Python.
• Simplifique el almacenamiento de datos con SQLAlchemy.
• Implemente las API REST en un servidor basado en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (in situ o remota) está dirigida a desarrolladores web que desean diseñar, desarrollar e implementar una GUI con Tkinter.

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

• Utilice administradores de geografía para diseñar la interfaz gráfica de usuario.
• Organice los widgets dentro de los marcos.
• Construya una aplicación GUI con Python Tkinter.

Kivy es una biblioteca de interfaz gráfica de usuario multiplataforma de código abierto escrita en Python, que permite el desarrollo de aplicaciones multitáctiles para una amplia selección de dispositivos.

En este curso dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar e implementar Kivy en diferentes plataformas, personalizar y manipular widgets, programar, activar y responder a eventos, modificar gráficos con múltiples toques, 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 multitáctiles utilizando el marco Kivy
• Desarrolladores de Android con conocimiento de Python

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a personas que desean programar una aplicación de software visualmente atractiva utilizando Python y el marco de interfaz de usuario Qt.

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

• Configure un entorno de desarrollo que incluya todas las bibliotecas, paquetes y marcos necesarios.
• Cree una aplicación de escritorio o servidor cuya interfaz de usuario funcione sin problemas y sea visualmente atractiva.
• Implemente varios elementos y efectos de la interfaz de usuario, incluidos widgets, gráficos, capas, etc. para lograr el máximo efecto en la usabilidad.
• Implementar un buen diseño de interfaz de usuario y organización del código durante la fase de diseño y desarrollo.
• Pruebe y depure la aplicación.