Python Matlab felhasználóknak Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python-fejlesztőknek szól, akik szeretnék fejleszteni Python-fejlesztési tapasztalataikat az AWS Cloud9 használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni az AWS Cloud9-et Python-fejlesztéshez.
• Megismerni az AWS Cloud9 IDE felületét és funkcióit.
• Python alkalmazásokat írni, hibakeresni és üzembe helyezni az AWS Cloud9-ben.
• Együttműködni más fejlesztőkkel az AWS Cloud9 platformon.
• Integrálni az AWS Cloud9-et más AWS szolgáltatásokkal haladó üzembe helyezésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
• Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
• Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
• Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék a TensorFlow-ot használni a lehetséges csalási adatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Csalásfelismerő modell létrehozására Python és TensorFlow segítségével.
• Lineáris regressziók és lineáris regressziós modellek építésére csalás előrejelzéséhez.
• Végponttól végpontig tartó AI alkalmazás fejlesztésére a csalási adatok elemzéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a hálózati mérnököknek szól, akik Pythonnal szeretnék karbantartani, kezelni és tervezni a számítógépes hálózatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni és kihasználni a Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet és pyntc eszközöket a hálózati automatizálásban Pythonnal.
• Megismerni a többszálúságot és a többprocesszoros feldolgozást a hálózati automatizálásban.
• A GNS3 és Python használatát a hálózati programozásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan üzleti szakemberek és adatelemzők számára készült, akik középhaladó Python-ismeretekkel rendelkeznek, és szeretnék a Pythont felhasználni a munkafolyamatok automatizálására, az üzleti adatok elemzésére és a dinamikus Excel-alapú jelentések készítésére.