Python Programming for Finance Képzés

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-ot a Python ökoszisztémával kívánják használni nagy adatkészletek létrehozására, méretezésére és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a környezetet a nagy adatfeldolgozás felépítéséhez a Dask és Python segítségével.
• Fedezze fel a Dask szolgáltatásban elérhető szolgáltatásokat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Ismerje meg, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számítást Pythonban.
• Ismerje meg, hogyan méretezheti a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálja a Dask környezetet, hogy megőrizze a nagy teljesítményt a nagy adatkészletek kezelésében.

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 oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stacket szeretnék használni dinamikus, nagy teljesítményű és méretezhető webalkalmazások létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a React-t és a MongoDB-t. Ismerje meg a FARM verem legfontosabb fogalmait, jellemzőit és előnyeit. Ismerje meg, hogyan hozhat létre REST API-kat a FastAPI segítségével. Ismerje meg, hogyan tervezhet interaktív alkalmazásokat a React segítségével. Alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése (front end és back end) a FARM verem segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FastAPI-t Python-vel szeretnék használni a RESTful API-k egyszerűbb és gyorsabb létrehozásához, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet az API-k fejlesztéséhez Python-gyel és FastAPI-gyel.
• Gyorsabban és egyszerűbben API-kat létrehozni a FastAPI könyvtár segítségével.
• Megtanulni adatmodelleket és sémákat létrehozni a Pydantic és az OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
• Biztonságot és hitelesítést implementálni az API-kban a FastAPI eszközök segítségével.
• Konténerképeket létrehozni és web API-kat üzembe helyezni egy felhő szerverre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) felhőalapú rendszergazdáknak, felhőépítészeknek, technológiai vezetőknek és pénzügyi elemzőknek szól, akik egy szervezet pénzügyi eszközeit szeretnék rögzíteni, kezelni, figyelni és feldolgozni a felhőben. .

A képzés végére a résztvevők FinOps gyakorlatokat használhatnak a szervezetben a költségek előrejelzésére, a folyamatok optimalizálására és a felhőben végzett pénzügyi menedzsment műveletek végrehajtására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi szakembereknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni FinOps alapelvekről és módszertanokról, beleértve a felhőalapú pénzügyi menedzsmentet, az optimalizálási stratégiákat és az együttműködést pénzügyi, mérnöki és üzleti csapatok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a FinOps keretrendszert, elveket és fázisokat.
• Hatékonyan kezelheti a felhőköltségeket az adatelemzés és az irányítás révén.
• Együttműködjön a pénzügyi, mérnöki és üzleti egységek között a felhőköltségek összehangolása érdekében.
• Használjon FinOps eszközöket a költségelosztáshoz, előrejelzéshez és optimalizáláshoz.
• Készüljön fel a FinOps Certified FOCUS Analyst vizsgára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű felhőalapú pénzügyi menedzsment szakembereknek szól, akik igazolni kívánják szakértelmüket a felhőalapú költségkezeléssel kapcsolatos pénzügyi műveletekben (FinOps).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szerezzen magasabb szintű ismereteket a FinOps Certified Professional vizsgához.
• Ismerje meg az összetett FinOps gyakorlatokat, beleértve a költségoptimalizálást, a költségvetés-kezelést és a jelentéskészítést.
• Gyakorlati készségek fejlesztése FinOps stratégiák valós forgatókönyvekben való alkalmazásában.
• Készüljön fel a FinOps Certified Professional vizsga sikeres letételére.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a GnuCash-t az üzleti számvitel kezeléséhez, valamint a projektek és feladatok finanszírozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Pénzügyi és számviteli feladatok kezelése, beleértve a számlázást, számlázást, fizetést, áfát, jelentéskészítést stb.
• Kövesse nyomon a bankszámlákat, készleteket, bevételeket és kiadásokat.
• Több fiók nyomon követése több részleggel rendelkező vállalkozásban.
• A GnuCash segítségével kezelheti a több pénznemű üzleti számlákat.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azoknak a könyvelőknek és könyvelőknek szól, akik a Xero-t szeretnék használni könyveléshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valós idejű képet kaphat a pénzforgalomról.
• Kapcsolja össze a bankszámlákat a Xero-val a banki egyeztetéshez.
• Készítse el és ellenőrizze az áfa-bevallásokat Xero-ban.
• Készítsen jelentéseket a csapattagok közötti megosztáshoz.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Open Bank Project API-t szeretnék használni decentralizált alkalmazások fejlesztésére és tesztelésére, amelyek könnyen integrálhatók a digitális banki rendszerekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az alkalmazások fejlesztésének megkezdéséhez OBP API-val.
• Ismerje meg a Open Bank Project architektúrát, technológiát és koncepciókat.
• Tanulja meg az OBP API használatát és testreszabását banki alkalmazások fejlesztéséhez és készítéséhez.
• Fedezze fel az OBP szolgáltatásait, eszközeit, API-jait és homokozóit.
• Valósítsa meg a biztonságot és az integrációkat az OBP API csatlakozókban és adapterekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a RAPIDS segítségével GPU gyorsított adatfolyamokat, munkafolyamatokat és vizualizációkat kívánnak készíteni, gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva, mint például az XGBoost, a cuML stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatmodellek NVIDIA-val való felépítéséhez RAPIDS.
• Ismerje meg a RAPIDS szolgáltatásait, összetevőit és előnyeit.
• Használja ki az GPU-eket a végpontok közötti adat- és elemzési folyamatok felgyorsításához.
• Valósítson meg GPU-gyorsított adat-előkészítést és ETL-t cuDF-el és Apache Arrow-val.
• Ismerje meg, hogyan hajthat végre gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készítsen adatvizualizációkat és hajtson végre grafikonelemzést a cuXfilter és cuGraph segítségével.