A Data Science és AI bevezetése Python-vel Képzés

A LangGraph keretrendszer állapotközpontú, több szereplős LLM alkalmazások építésére szolgál összetett, állapotát tartó graffal, amelyen teljes ellenőrzés van a végrehajtás felett.

Ez az oktató által vezetett, élőlaborban zajló képzés (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI platform mérnököknek, DevOps szakembereknek és ML architektusoknak szánt, akik optimizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni akarnak gyártási szintű LangGraph rendszereket.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Bonyolult LangGraph topológiák tervezésére és optimalizálására sebesség, költség és skalázhatóság szempontjából.
• Biztosítsanak megbízhatóságot próbálkozások, időkorlátok, egyértelműség és ellenőrzőpontos helyreállítás segítségével.
• Hibakeressék és követhetsék a graff végrehajtásait, vizsgálják az állapotot és rendszeresen ismételjék meg a gyártási problémákat.
• Jelöljék meg a graffokat naplókkal, mértékekkel és nyomkövetésekkel, telepítsék a gyártási környezetbe, és monitorozzák az SLAs-t és a költségeket.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőlaborban történő gyakorlati végrehajtás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásához, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megegyezés megkötéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az iránytató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) data scientisteknek és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-et szeretnék használni a Python-egyérből nagy adathalmazokat építeni, skálázni és elemezni.

E képzés végére az résztvevők képesek lesznek:

• Környezet beállítása nagy adathalmazok feldolgozásának megkezdéséhez a Dask és Python használatával.
• A Dask rendelkezésének, könyvtárának, eszközeinek és API-jainak ismerete.
• Értékelje meg, hogyan gyorsítja a Dask a Python párhuzamos számításait.
• Megismerik, hogyan skálázható a Python-ekoszisztéma (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• A Dask környezet optimalizálása a nagy adathalmazok kezelése során magas teljesítmény fenntartásához.

Azon oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) célközönsége az a középhőmérsékű Python fejlesztők és adattudósok, akik kíváncsiak arra, hogy javítsák adatelemzési és adatmanipulációs képességeiket Pandas-vel és NumPy-val.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python-t, Pandas-t és NumPy-t tartalmazó fejlesztői környezetet állítanak be.
• Pandas-vel és NumPy-val adatelemző alkalmazást hozzanak létre.
• Elvégezzenek előrehaladott adatszabályozási, rendezési és szűrési műveleteket.
• Végrehajtanak összegzési műveleteket és elemznek idősorozat-adatokat.
• Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével adatok megjelenítését végrehajtanak.
• Hibák keresését és optimalizálják adatelemző kódjukat.

Ez az instruktor vezetésű élő képzés (online vagy helyszíni) fejlesztők számára készült, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stack segítségével dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a FastAPI, React és MongoDB integrált fejlesztői környezetet.
• Megérteni a FARM stack alapvető fogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtudni, hogyan építsenek REST API-kat FastAPI-val.
• Megtudni, hogyan tervezzenek interaktív alkalmazásokat a Reacttal.
• Készíteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (front-end és back-end) a FARM stack segítségével.

Ez a tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) programozók számára készült, akik gyorsabban és egyszerűbben szeretnének RESTful API-kat létrehozni, tesztelni és üzembe helyezni a Python FastAPI használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni a szükséges fejlesztői környezetet API-k Python és FastAPI használatára.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készíthetnek adattipusokat és sémastruktúrákat a Pydantic és az OpenAPI alapján.
• Csatlakoztatni API-kat adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
• Biztonsági és hitelesítési funkciókat implementálni API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tároló images-t készíteni és webes API-kat üzembe helyezni felhőszerveren.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

LangGraph egy keretrendszer, amely állapotát tartó, több szereplős LLM alkalmazásokat építhet össze összetett gráfokkal, állandó állapottal és vezérléssel a futtatás felett.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) célközönsége a középszintűtől a haladó szintű szakemberek, akik LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és üzemeltetni megfelelő irányítással, megfigyelhetőséggel és megfeleléssel.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Regulációs és audit követelményekhez igazodó, pénzügyi LangGraph folyamatokat tervezni.
• Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a graffálapot és eszközökbe.
• Biztonsági, megbízhatóság és emberi beavatkozásos irányítást valósítani kritikus folyamatokra.
• LangGraph rendszereket telepíteni, figyelni és optimalizálni teljesítmény, költség és SLA szempontjából.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Hands-on implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• A tanfolyam testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy szervezzük meg.

LangGraph egy keretrendszer, amely grafikus szerkezetű LLM alkalmazások építésére szolgál, és támogatja a tervezést, ágazódást, eszközhasználatot, emlékezetet és irányítható végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatokkal dolgozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék tervezni és építeni biztonságos, több lépésből álló LLM folyamatokat LangGraph használatával.

Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• Központi LangGraph fogalmak (csomópontok, élek, állapot) magyarázatára és alkalmazásukra.
• Ágazódó prompt láncok építésére, amelyek eszközöket hívnak meg és emlékezést tartanak fenn.
• Lekérdezési és külső API-k integrálására a grafikus folyamatokban.
• LangGraph alkalmazások tesztelésére, hibakeresésére és értékelésére biztonságosság és megbízhatóság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és oktatóvezetett viták.
• Irányított laborok és kódbemenetek végigvezetése szandóckörnyezetben.
• Tervezés, tesztelés és értékelésre vonatkozó, scenárió alapú gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változata érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

LangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
• Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
• Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
• Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

LangGraph egy keretrendszer, amely gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatokat komponál, támogatja az ágazatot, eszközhasználatot, emlékezetet és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az középházas mérnökökre és termékcsapatokra célzott, akik LangGraph gráflogikáját szeretnék összevonni LLM ügynök ciklusokkal, hogy dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazásokat építsenek, mint például ügyfélszolgálati ügynököket, döntési fákat és információszerzési rendszereket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM ügynököket, eszközöket és emlékezetet.
• Feltételes útvonalakat, újratöltéseket és hibaállapotokat valósítsanak meg biztonságos végrehajtáshoz.
• Lehetőséget nyújtsanak a lekéréshez, API-khoz és strukturált kimenetekhez az ügynök ciklusokban.
• Értékeljék, monitorozzák és merevítse meg az ügynökök viselkedését megbízhatóság és biztonság érdekében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és előmozdított vita.
• Irányított laboratóriumok és kódbemutatók szándékos környezetben.
• Jelenetalapú tervezési gyakorlatok és társbírálatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

A LangGraph egy gráfalapú orkestrációs keretrendszer, amely feltételes, több lépésből álló LLM és eszköz-munkafolyamatokat tesz lehetővé, ami ideális a tartalmi folyamatok automatizálására és személyre szabására.

Ez az oktató által vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszínen) a középhaladó marketing szakembereknek, tartalmi stratégeknak és automatizálási fejlesztőknek irányul, akik dinamikus, ágaított e-mail kampányokat és tartalmi folyamatokat szeretnének megvalósítani a LangGraph segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfstrukturált tartalmi és e-mail munkafolyamatokat feltételes logikkal tervezni.
• LLM-kat, API-kat és adatforrásokat automatikus személyre szabáshoz integrálni.
• Állapotot, memóriát és kontextust kezelni többlépéses kampányok között.
• A munkafolyamat teljesítményét és kézbesítési eredményeket értékelni, figyelni és optimalizálni.

Képzés formája

• Interaktív előadások és csoportvita.
• Gyakorlási munkafolyamatok e-mail kampányok és tartalmi folyamatozók implementálása során.
• Szituációalapú gyakorlatok személyre szabásra, segmentálásra és ágaított logikára.

Képzés személyre szabása

• A képzés személyre szabott változatának kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.