Python: Automate the Boring Stuff Képzés

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.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető készségeket biztosítson az Machine Learning módszerek alkalmazásában a gyakorlatban. A Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak használatával, és számos gyakorlati példa alapján ez a kurzus tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építési blokkokat Machine Learning, hogyan kell adatmodellezési döntéseket hozni, értelmezni az algoritmusok kimenetelét és érvényesíteni az eredményeket.

Célunk, hogy megadjuk Önnek a készségeket, hogy megértse és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine Learning szerszámdobozban bizalommal, és elkerüljék a közönséges csapások a Data Science alkalmazások.

a kurzus célja, hogy általános jártasságot biztosítson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. Segítségével a Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak, és számos gyakorlati példa alapján ez a tanfolyam azt tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építőkövei a gépi tanulás, hogyan lehet az adatok modellezés döntéseket, értelmezni a az algoritmusok kimeneteit, és validálja az eredményeket.

célunk, hogy megadja a készségeket, hogy megértsék és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine learning eszközkészleten magabiztosan és elkerülni a közös buktatóit Data Sciences alkalmazások.

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.

Ebben az oktatóvezetett élő képzésen Magyarország-ben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Python-t, hogy saját NLG rendszert építsenek fel és minőségi természetes nyelvű szöveget hozzanak létre. A tanfolyam során vizsgálnak is esettanulmányokat és a megfelelő koncepciókat alkalmazzák élő laborprojektekben a tartalomgeneráláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• NLG segítségével automatizált tartalomgenerálásra különböző iparágakban, újságírásban, ingatlanpiacon, időjárás- és sportriportolásban.
• Forrásanyag kiválasztására és rendezésére, mondatok tervezésére, és a rendszer előkészítésére a saját tartalom generálására.
• Az NLG folyamatlancot megértése és a megfelelő technikák alkalmazása minden lépésen.
• Az Natural Language Generation (NLG) rendszer architektúrájának megértése.
• A legalkalmasabb algoritmusok és modellek alkalmazása az elemzéshez és a rendezéshez.
• Nyilvános forrásokból és kurátorált adatbázisokból való adatok begyűjtése a generált szöveg alapanyagaként.
• A kézi és munkaigényes írási folyamatok kiváltására számítógép által generált, automatizált tartalomkészítés.

A tan oktatóvezetésű, élő képzésen Magyarország-ban a résztvevők a legrelevánsabb és legmodernebb gépi tanulási technikákkal fogják megismerkedni Python-ban, miközben egy sorozat demóalkalmazást építenek fel, amely képeket, zenét, szövegeket és pénzügyi adatokkal foglalkozik.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási algoritmusokat és technikákat valósítsanak meg bonyolult problémák megoldására.
• Mélytanulást és félfelügyelt tanulást alkalmazzanak képek, zene, szöveg és pénzügyi adatokkal kapcsolatos alkalmazásokhoz.
• A Python algoritmusokat maximalizálják.
• Használják a NumPy és Theano könyvtárakat és csomagokat.

A Python egy magas szintű programozási nyelv, amelyért a tisztesség és kódolási olvashatóság ismert.

Ebben az oktatónál vezetett, élőképes képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használható a Python a kvantitatív pénzügyekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozás alapjait
• Python használatát pénzügyi alkalmazásokhoz, beleértve matematikai technikák, sztochasztika és statisztika implementálását is
• Pythont teljesítményképes finanszsi algoritmusok implementálásához használni

Célközönség

• Fejlesztők
• Kvantitatív elemzők

A tanfolyam formája

• Részben előadás, részben vitafolyamat, gyakorlatok és intenzív gyakorlás

A Python egy olyan programozási nyelv, amely jelentős népszerűséget szerzett a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és hedge alapok által is elterjedt, szerte a világon használják különböző pénzügyi alkalmazásokat létrehozni, melyek a központi kereskedelmi programoktól kezdve az eszközkezelési rendszerekig terjednek.

Ebben az oktatási tanfolyamon résztvevők megtanulhatják, hogyan használják a Python-t a pénzügyekben álló konkrét feladatok megoldására irányított alkalmazások fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni a Python programozási nyelv alapjait
• Lekérni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztési eszközöket a pénzügyi alkalmazásokhoz Pythonban
• Kiválasztani és felhasználni az egyesleges Python csomagokat és programozási technikákat, hogy rendezhesse, megjeleníthesse és elemezze a pénzügyi adatokat különböző forrásból (CSV, Excel, adatbázis, web, stb.)
• Alkalmazásokat építenek olyan problémák megoldására, mint az eszközkezelés, a kockázatanalízis, a befektetési teljesítmény és még sok mást
• Hibaelhárítást, integrálást, telepítést és optimalizálást végezni egy Python-alkalmazás esetében

Célcsoport

• Fejlesztők
• Analitikusok
• Quant-szektorban dolgozó szakemberek

Képzés formája

• Részben előadás, részben viták, gyakorlatok és intenzív gyakorlódás

Megjegyzés

• Ez a képzés megoldásokat kínál néhány főbb pénzügyi szakszerű problémára. Ha van egy bizonyos téma, eszköz vagy technika, amit hozzá szeretne adni vagy részletesebben elmagyarázni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Ez az oktatók által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a fejlesztők számára készült, akik haladó Python programozási technikákat szeretnének megtanulni, beleértve ezen sokoldalú nyelv alkalmazását terjesztett alkalmazásokban, adatelemzésben és vizualizációban, felhasználói felület fejlesztésében és karbantartó parancsfájlok írásában.

A kurzus azoknak szól, akik meg akarnák tanulni a Python programozási nyelvet. A hangsúly a Python nyelvre, a magkönyvtárakra, valamint a Python közösség által fejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztására kerül. A Python üzleteket hajt és tudósok használják világszerte – az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.

A kurzust a legújabb Python 3.x verzióval lehet elvégezni, gyakorlati feladatokkal, amelyek kihasználják teljes erejét. Ez a kurzus bármilyen operációs rendszeren lehetséges (UNIX összes változata, beleértve a Linux és Mac OS X, valamint a Microsoft Windows).

A gyakorlati feladatok körülbelül 70%-át teszik ki a kurzus időtartamának, körülbelül 30% pedig bemutatók és prezentációk. A kurzus során bármikor lehet vitákat folytatni és kérdéseket feltenni.

Megjegyzés: a képzés előre bejelentett kérelme alapján igény szerint alakítható.

A Selenium nyílt forráskódú keretrendszer a különböző böngészőkön átnyúló webalkalmazás-tesztautomatizáláshoz. A Selenium 4-gyel erősebb WebDriver API-k, nativ relatív lokátorok és javított hálózati támogatás áll rendelkezésre. A Python egyszerűsége és erős integrációja tesztkeretrendszerekkel, mint például a Pytest, erőteljes választással teszi a skalázható és karbantartható tesztautomatizálási szuitek fejlesztésére.

Ez az oktatóvezetett, élőképzés (online vagy helyszínen) kezdő- és középfokú tesztelők és fejlesztők számára van szánva, akik Selenium-t akarnak Python-nal használni a valós világbeli környezetekben történő webalkalmazás-tesztautomatizáláshoz.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Selenium telepítése és konfigurálása Python-nal a tesztkörnyezetben.
• Robusztus tesztautomatizálási szkript készítése Selenium WebDriverrel és Pytesttel.
• Page Object Model (POM) alkalmazása karbantartható tesztkeretrendszerekhez.
• Tesztek futtatása több böngészőn Selenium Griddel.
• Automatizált tesztek integrálása CI/CD csövekkel.
• Gyakori problémák megszüntetése és automatizálás stabilitásához alkalmazott legjobb gyakorlatok.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőképzések végrehajtása egy élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ezt a képzést testreszabott formában kérhetik, vegyék fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.

A Python Machine Learning szövegszűrési funkció képes beolvasni a bemeneti szöveget és szöveges összefoglalót létrehozni. Ez a képesség a parancssorból vagy Python API/Könyvtárként érhető el. Egy izgalmas alkalmazási lehetőség a vezetői összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos olyan szervezetek számára, amelyeknek nagy mennyiségű szöveges adatot kell áttekinteniük jelentések és prezentációk készítése előtt.

Ebben az oktató vezetésével zajló, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell a Python-ot használni egy egyszerű alkalmazás létrehozásához, amely automatikusan összefoglalja a bemeneti szöveget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szöveges összefoglaló létrehozására szolgáló parancssori eszköz használata.
• Python könyvtárak segítségével a Text Summarization kód tervezése és létrehozása.
• Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok