2025 · Top Employability Training
Programa enfocado en el desarrollo de habilidades prácticas para mejorar la empleabilidad en el sector tecnológico.
PYTHON AVANZADO
Lenguaje Programación
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Este nivel está enfocado en el desarrollo de soluciones profesionales con Python, abarcando pruebas unitarias avanzadas, programación funcional, optimización de rendimiento, seguridad en aplicaciones y desarrollo de APIs robustas. También se exploran temas de inteligencia artificial, redes neuronales con PyTorch y Keras, manejo de big data con Dask y PySpark, y despliegue en producción con Docker y FastAPI. Ideal para quienes buscan dominar Python a nivel experto y aplicarlo en entornos de alto rendimiento y proyectos reales.
Solicita InformaciónDescubre de qué trata PYTHON AVANZADO y cómo se estructura este programa paso a paso.
I.PROFUNDIZACIÓN EN PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS Y PATRONES DE DISEÑO
📄Conferencia 1.1 • Patrones de diseño: Singleton, Factory, Observer, Strategy
📄Conferencia 1.2 • Métodos mágicos avanzados y sobrecarga de operadores
📄Conferencia 1.3 • Clases avanzadas: metaclases y reflexión en Python
📄Conferencia 1.4 • Arquitectura orientada a objetos y principios SOLID
📄Conferencia 1.5 • Inyección de dependencias y uso de abc para interfaces
📄Conferencia 1.2 • Métodos mágicos avanzados y sobrecarga de operadores
📄Conferencia 1.3 • Clases avanzadas: metaclases y reflexión en Python
📄Conferencia 1.4 • Arquitectura orientada a objetos y principios SOLID
📄Conferencia 1.5 • Inyección de dependencias y uso de abc para interfaces
II.GESTIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE MEMORIA
📄Conferencia 2.1 • Ciclo de vida de un objeto y garbage collection en Python
📄Conferencia 2.2 • Profiling de memoria: identificación y reducción de consumo de memoria
📄Conferencia 2.3 • Uso de memory_profiler, objgraph y pympler para optimización de memoria
📄Conferencia 2.4 • Técnicas de optimización de memoria y uso eficiente de estructuras de datos
📄Conferencia 2.2 • Profiling de memoria: identificación y reducción de consumo de memoria
📄Conferencia 2.3 • Uso de memory_profiler, objgraph y pympler para optimización de memoria
📄Conferencia 2.4 • Técnicas de optimización de memoria y uso eficiente de estructuras de datos
III.CONCURRENCIA, PARALELISMO Y PROGRAMACIÓN ASÍNCRONA AVANZADA
📄Conferencia 3.1 • Asyncio avanzado: manejo de tareas, colas y semáforos
📄Conferencia 3.2 • Programación concurrente avanzada con concurrent.futures y multiprocessing
📄Conferencia 3.3 • Trabajando con subprocesos (subprocess) para tareas de sistema
📄Conferencia 3.4 • Concurrencia en aplicaciones web: prácticas con aiohttp y fastapi
📄Conferencia 3.5 • Análisis y optimización de rendimiento en aplicaciones concurrentes
📄Conferencia 3.2 • Programación concurrente avanzada con concurrent.futures y multiprocessing
📄Conferencia 3.3 • Trabajando con subprocesos (subprocess) para tareas de sistema
📄Conferencia 3.4 • Concurrencia en aplicaciones web: prácticas con aiohttp y fastapi
📄Conferencia 3.5 • Análisis y optimización de rendimiento en aplicaciones concurrentes
IV.DESARROLLO WEB Y APIS AVANZADAS
📄Conferencia 4.1 • Arquitectura de aplicaciones web escalables: patrones y mejores prácticas
📄Conferencia 4.2 • Construcción de APIs REST avanzadas con Django REST Framework y FastAPI
📄Conferencia 4.3 • Autenticación y autorización avanzadas: JWT, OAuth2, gestión de permisos
📄Conferencia 4.4 • Middleware, interceptores y manipulación avanzada de peticiones
📄Conferencia 4.5 • Implementación de WebSockets para aplicaciones en tiempo real
📄Conferencia 4.6 • Microservicios en Python: organización y comunicación entre servicios
📄Conferencia 4.2 • Construcción de APIs REST avanzadas con Django REST Framework y FastAPI
📄Conferencia 4.3 • Autenticación y autorización avanzadas: JWT, OAuth2, gestión de permisos
📄Conferencia 4.4 • Middleware, interceptores y manipulación avanzada de peticiones
📄Conferencia 4.5 • Implementación de WebSockets para aplicaciones en tiempo real
📄Conferencia 4.6 • Microservicios en Python: organización y comunicación entre servicios
V.ANÁLISIS DE DATOS Y BIG DATA
📄Conferencia 5.1 • Optimización de rendimiento en pandas y numpy
📄Conferencia 5.2 • Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Dask y PySpark
📄Conferencia 5.3 • Manipulación de datos y álgebra lineal con numpy y scipy
📄Conferencia 5.4 • Introducción a ETL y flujo de trabajo de datos en Airflow
📄Conferencia 5.5 • Data warehousing y análisis avanzado: integración con SQLAlchemy
📄Conferencia 5.2 • Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Dask y PySpark
📄Conferencia 5.3 • Manipulación de datos y álgebra lineal con numpy y scipy
📄Conferencia 5.4 • Introducción a ETL y flujo de trabajo de datos en Airflow
📄Conferencia 5.5 • Data warehousing y análisis avanzado: integración con SQLAlchemy
VI.MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING AVANZADO
📄Conferencia 6.1 • Introducción a redes neuronales con TensorFlow y PyTorch (Parte I)
📄Conferencia 6.2 • Introducción a redes neuronales con TensorFlow y PyTorch (Parte II)
📄Conferencia 6.3 • Pipelines de machine learning avanzados con scikit-learn y mlflow
📄Conferencia 6.4 • Técnicas avanzadas de preprocesamiento y optimización de modelos
📄Conferencia 6.5 • Implementación de modelos de aprendizaje profundo para NLP y visión por computadora
📄Conferencia 6.2 • Introducción a redes neuronales con TensorFlow y PyTorch (Parte II)
📄Conferencia 6.3 • Pipelines de machine learning avanzados con scikit-learn y mlflow
📄Conferencia 6.4 • Técnicas avanzadas de preprocesamiento y optimización de modelos
📄Conferencia 6.5 • Implementación de modelos de aprendizaje profundo para NLP y visión por computadora
VII.MANIPULACIÓN DE ARCHIVOS Y DATOS EN FORMATO COMPLEJO
📄Conferencia 7.1 • Manejo y análisis de datos en formatos complejos (Parquet, Avro)
📄Conferencia 7.2 • Lectura y escritura en HDF5 para almacenamiento de grandes volúmenes de datos
📄Conferencia 7.3 • Conexión y manipulación de bases de datos NoSQL (MongoDB, Redis)
📄Conferencia 7.4 • Creación de flujos de datos con Kafka y RabbitMQ
📄Conferencia 7.2 • Lectura y escritura en HDF5 para almacenamiento de grandes volúmenes de datos
📄Conferencia 7.3 • Conexión y manipulación de bases de datos NoSQL (MongoDB, Redis)
📄Conferencia 7.4 • Creación de flujos de datos con Kafka y RabbitMQ
VIII.SEGURIDAD EN APLICACIONES PYTHON
📄Conferencia 8.1 • Buenas prácticas de seguridad en Python: sanitización de entradas y autenticación
📄Conferencia 8.2 • Cifrado y manejo de credenciales: cryptography y hashlib
📄Conferencia 8.3 • Seguridad en APIs: manejo de tokens y protección contra ataques comunes
📄Conferencia 8.4 • Pruebas de penetración y técnicas de fortificación de aplicaciones
📄Conferencia 8.5 • Auditorías de seguridad y análisis de vulnerabilidades con bandit
📄Conferencia 8.2 • Cifrado y manejo de credenciales: cryptography y hashlib
📄Conferencia 8.3 • Seguridad en APIs: manejo de tokens y protección contra ataques comunes
📄Conferencia 8.4 • Pruebas de penetración y técnicas de fortificación de aplicaciones
📄Conferencia 8.5 • Auditorías de seguridad y análisis de vulnerabilidades con bandit
IX.TESTING AVANZADO Y MANTENIMIENTO DE CÓDIGO
📄Conferencia 9.1 • Pruebas avanzadas de integración y funcionales
📄Conferencia 9.2 • TDD (Test Driven Development) y BDD (Behavior Driven Development) en Python
📄Conferencia 9.3 • Mocking avanzado y pruebas de regresión
📄Conferencia 9.4 • Análisis de cobertura de código y métricas de calidad (coverage.py, pylint)
📄Conferencia 9.2 • TDD (Test Driven Development) y BDD (Behavior Driven Development) en Python
📄Conferencia 9.3 • Mocking avanzado y pruebas de regresión
📄Conferencia 9.4 • Análisis de cobertura de código y métricas de calidad (coverage.py, pylint)
X.PROGRAMACIÓN FUNCIONAL EN PYTHON
📄Conferencia 10.1 • Fundamentos de programación funcional: map, filter, reduce, y comprensión
📄Conferencia 10.2 • Composición de funciones y currificación
📄Conferencia 10.3 • Functools: parcial, acumuladores y decoradores funcionales
📄Conferencia 10.4 • Expresiones lambda avanzadas y conceptos de programación funcional aplicada
📄Conferencia 10.5 • Beneficios y limitaciones de la programación funcional en Python
📄Conferencia 10.2 • Composición de funciones y currificación
📄Conferencia 10.3 • Functools: parcial, acumuladores y decoradores funcionales
📄Conferencia 10.4 • Expresiones lambda avanzadas y conceptos de programación funcional aplicada
📄Conferencia 10.5 • Beneficios y limitaciones de la programación funcional en Python
XI.TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN Y PROFILING AVANZADO
📄Conferencia 11.1 • Profiling avanzado con cProfile y line_profiler
📄Conferencia 11.2 • Herramientas de optimización en Python: Numba y Cython
📄Conferencia 11.3 • Técnicas de caching y memoization para optimización de rendimiento
📄Conferencia 11.4 • Compilación de código Python a C para mejorar el rendimiento
📄Conferencia 11.2 • Herramientas de optimización en Python: Numba y Cython
📄Conferencia 11.3 • Técnicas de caching y memoization para optimización de rendimiento
📄Conferencia 11.4 • Compilación de código Python a C para mejorar el rendimiento
XII.INTRODUCCIÓN A INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y REDES NEURONALES PROFUNDAS
📄Conferencia 12.1 • Redes neuronales convolucionales (CNNs) con Keras y PyTorch
📄Conferencia 12.2 • Redes neuronales recurrentes (RNNs) y secuencias temporales
📄Conferencia 12.3 • Redes Generativas Adversariales (GANs) y aprendizaje no supervisado
📄Conferencia 12.4 • Transformers y modelos de NLP avanzados (BERT, GPT)
📄Conferencia 12.5 • Implementación y optimización de redes neuronales avanzadas
📄Conferencia 12.6 • Despliegue de modelos en Docker
📄Conferencia 12.2 • Redes neuronales recurrentes (RNNs) y secuencias temporales
📄Conferencia 12.3 • Redes Generativas Adversariales (GANs) y aprendizaje no supervisado
📄Conferencia 12.4 • Transformers y modelos de NLP avanzados (BERT, GPT)
📄Conferencia 12.5 • Implementación y optimización de redes neuronales avanzadas
📄Conferencia 12.6 • Despliegue de modelos en Docker
XIII.PROYECTO COMPLEJO DE PYTHON
📄Conferencia 13.1 • Selección de proyecto: análisis, desarrollo web, AI o microservicios
📄Conferencia 13.2 • Arquitectura del proyecto y planificación
📄Conferencia 13.3 • Dividir el proyecto en módulos escalables y estructurados
📄Conferencia 13.2 • Arquitectura del proyecto y planificación
📄Conferencia 13.3 • Dividir el proyecto en módulos escalables y estructurados
💾BIBLIOTECA DIGITAL
📄 Conferencia 8.1 Puedes ingresar para descargar los libros PDF disponibles para este módulo
📄 Conferencia 8.2 MATERIAL DISPONIBLE PARA DESCARGA DE SESIONES WEBINAR
📄 Conferencia 8.2 MATERIAL DISPONIBLE PARA DESCARGA DE SESIONES WEBINAR
📎EXAMEN DE CERTIFICACIÓN
+Obsequios exclusivos
Según el plan, podrás acceder a cursos adicionales como Excel, Power BI y otras herramientas clave, para complementar tu formación profesional
Acceso al software
Incluye video guía de instalación y acceso a entorno de práctica para que puedas aplicar lo aprendido en escenarios reales
Acceso al aula virtual 24/7
Ingresa en cualquier momento y avanza a tu ritmo con acceso continuo a todo el contenido del curso
Acceso a sesiones en vivo para consultas
Participa en sesiones en vivo donde podrás resolver dudas y reforzar los temas más importantes del curso
Certificación Internacional
Obtén un certificado digital al finalizar, que respalda tus conocimientos y fortalece tu perfil profesional
Insignia Digital
Recibe una insignia digital verificable, que podrás compartir en plataformas como LinkedIn y demostrar tus habilidades adquiridas
Prácticas con casos reales
Aplica tus conocimientos mediante ejercicios y escenarios inspirados en procesos reales del entorno empresarial
Examen teórico práctico
Evalúa tus conocimientos con una prueba diseñada para reforzar lo aprendido durante el programa
Crecimiento Laboral
Oportunidades profesionales con esta Certificación
Perfiles
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Desarrollo Avanzado
Construye soluciones complejas para entornos tecnológicos exigentes.
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Ciencia Datos
Participa en proyectos orientados al análisis avanzado.
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Automatización Empresarial
Diseña procesos inteligentes para optimizar operaciones corporativas.
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Soluciones Tecnológicas
Desarrolla aplicaciones avanzadas utilizando Python profesionalmente.
Los cursos son excelentes, comprendes herramientas avanzadas con gran facilidad, lo que ayuda a mejorar tu capacidad profesional.
🇲🇽 • Integral SAP USER Juan Diego Salas Rendón El curso online de SAP MM es muy claro y práctico. Explica los procesos de compras e inventarios de forma sencilla, con ejemplos útiles. Totalmente recomendable para mejorar el perfil profesional.
🇵🇪 • SAP MM Sofia Mercedes Saavedra Ricci Me gusta porque son muy ordenados y fácil de llegar al objetivo que es aprender de una forma muy adecuada apesar de la distancia están siempre disponibles los felicito muy buen servicio los seguiré recomendando
🇨🇴 • SAP, Power Bi & Excel Alexander Ramírez PREMIOS
Internacional
Reconocimientos para Global Tecnologías Academy
2024 · SAP Skills Development Program – 1er Lugar
Formación especializada en SAP orientada a procesos reales y necesidades del entorno empresarial.
2025 · Frame Awards – Winner
Desarrolla habilidades prácticas alineadas a lo que realmente buscan las empresas.
2022 · Programa con Enfoque en Empleabilidad • Arequipa
Metodología innovadora enfocada en aprendizaje práctico y adaptación a las nuevas tecnologías.
Dirección Principal
Urb. El Palacio I Etapa, Mz. J, Lt. 8, Secc. 5, Sachaca 04013, Perú
Número Principal
+51 900742565
Email Principal
finanzas@globaltecnologiasacademy.com
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