Ventajas de nuestra formación
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Contenidos didácticos de calidad
Calendario flexible
Profesores especializados
Curso acreditado por FUNDAE
Aula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone
Opción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)
Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Diploma acreditativo de CIBERAULA
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Horas Lectivas: 30
Dreamweaver CS 5 Horas Lectivas: 40
Fireworks MX Horas Lectivas: 20
Flash CS 5.5 Horas Lectivas: 40
Flash MX Horas Lectivas: 30
HTML Horas Lectivas: 40
HTML (Avanzado) Horas Lectivas: 20
HTML (Básico) Horas Lectivas: 20
HTML5 Horas Lectivas: 60
HTML5 Avanzado Horas Lectivas: 30
HTML5 Intermedio Horas Lectivas: 30
Introducción a CakePHP Framework Horas Lectivas: 40
Introducción a programación Android Horas Lectivas: 60
Lenguaje de programación PHP Horas Lectivas: 20
Posicionamiento Web Horas Lectivas: 30
Posicionamiento web y optimización en buscadores Horas Lectivas: 40
Páginas web con lenguaje de marcas y hojas de estilo Horas Lectivas: 30
Wordpress Horas Lectivas: 20
Wordpress - Posicionamiento Web y Optimización en buscadores Horas Lectivas: 50
Macros en Excel VBA nivel básico Horas Lectivas: 40
Macros en Excel VBA nivel avanzado Horas Lectivas: 60
Python Básico Horas Lectivas: 50
Python Intermedio Horas Lectivas: 50
Python Avanzado Horas Lectivas: 50
Deep Learning Horas Lectivas: 160
Ciencia de datos con Python Horas Lectivas: 100
Analizando datos con Python Horas Lectivas: 50
Visualizando datos con Python Horas Lectivas: 20
Inicio en Python Horas Lectivas: 40
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Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 60 Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 60 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 30 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 40 Horas Lectivas: 60 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 160 Horas Lectivas: 100 Horas Lectivas: 50 Horas Lectivas: 20 Horas Lectivas: 40| Este curso está diseñado para profesionales y desarrolladores experimentados en Python que buscan elevar sus habilidades al siguiente nivel. Los participantes deben contar con un conocimiento intermedio sólido de Python y estar familiarizados con los conceptos básicos de la programación. Este curso es especialmente relevante para aquellos que buscan enfrentar desafíos técnicos más complejos, como el desarrollo de aplicaciones web sólidas, la implementación de técnicas de machine learning en proyectos concretos y la exploración de las últimas tendencias en la programación con Python. |
| La duración del curso de Python Avanzado es de 50 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. Fecha de inicio: Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma. |
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
NOTA:
Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de
2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.
El
temario predefinido del curso online de Python Avanzado es el siguiente:
1 Repaso Intermedio
1.1 Revisión de conceptos clave aprendidos en el nivel intermedio
2 Asincronía y Event Loop
2.1 Introducción a la programación asincrónica
2.2 Gestión de tareas concurrentes y paralelas
2.3 Uso de event loops
3 Frameworks Web
3.1 Introducción a Flask y Django
3.2 Desarrollo de aplicaciones web robustas y escalables
4 Bases de Datos Avanzadas
4.1 Uso de ORMs como SQLAlchemy
4.2 Diseño y consulta eficiente de bases de datos
5 Decoradores Avanzados
5.1 Técnicas avanzadas de uso de decoradores
5.2 Creación de decoradores personalizados
6 Métodos Mágicos y Dunder
6.1 Introducción a métodos mágicos
6.2 Personalización del comportamiento de clases y objetos
7 Programación Funcional
7.1 Funciones de orden superior y composición
7.2 Introducción a monads
8 Librerías Científicas
8.1 Introducción a NumPy y Pandas
8.2 Análisis de datos y manipulación de matrices y tablas
9 Machine Learning con Python
9.1 Introducción al machine learning con Scikit-learn
9.2 Aplicación de algoritmos en conjuntos de datos reales
10 Virtualización y Contenedores
10.1 Uso de Docker con Python
10.2 Creación de entornos virtuales
11 Integración Continua
11.1 Conceptos básicos de integración continua (CI) y despliegue continuo (CD)
11.2 Configuración de flujos de trabajo automatizados
12 Despliegue de Aplicaciones
12.1 Opciones de despliegue en servidores y en la nube
12.2 Implementación de aplicaciones web
13 Microservicios en Python
13.1 Concepto e implementación de microservicios
14 Seguridad en Python
14.1 Mejores prácticas de seguridad
14.2 Prevención de vulnerabilidades comunes
15 Proyecto Práctico
15.1 Creación de una aplicación web completa
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