Haladó Python - 1 Nap Képzés

Ez az intenzív, gyakorlati alapú kurzus a haladó Python-technikákat, mérnöki ajánlott eljárásokat és gyakran használt tervezési mintákat fedi le, hogy karbantartható, tesztelhető és nagy teljesítményű Python alkalmazásokat építsünk. Kiemelt figyelmet kap a modern eszközök, típuskezelés, konkurencia modellek, architektúra minták és üzembehelyezésre kész munkafolyamatok.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik professzionális gyakorlatokat és mintákat szeretnének alkalmazni a termelési szintű Python rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python típuskezelés, dataclass-ok és típusellenőrzés alkalmazása a kód megbízhatóságának növelésére.
• Tervezési minták és architektúra elvek használata robusztus alkalmazások struktúrálásához.
• Konkurencia és párhuzamosítás helyes megvalósítása asyncio és multiprocessing segítségével.
• Jól tesztelt kód építése pytest, tulajdonság alapú tesztelés és CI folyamatok segítségével.
• Python alkalmazások profilozása, optimalizálása és megerősítése termelési környezetben.
• Python projektek csomagolása, terjesztése és üzembe helyezése modern eszközök és konténerek segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és rövid bemutatók.
• Gyakorlati laborok és kódolási feladatok naponta.
• Záró projekt, amely integrálja a mintákat, tesztelést és üzembehelyezést.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés vagy fókuszterület (adat, web vagy infrastruktúra) igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez a kurzus gyakorlati mérnöki technikákat tanít az autonóm (agentic) rendszerek tervezésére, építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére Python használatával. A kurzus magában foglalja az agent ciklusát, eszközintegrációkat, memória- és állapotkezelést, vezénylési mintákat, biztonsági ellenőrzéseket és éles környezetben való üzemeltetés szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, AI fejlesztők és szoftvermérnökök számára készült, akik robusztus, éles környezetben használható autonóm agenteket szeretnének építeni Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az agent ciklus és döntéshozatali munkafolyamatok tervezésére és implementálására.
• Külső eszközök és API-k integrálására az agent képességek bővítése érdekében.
• Rövid és hosszú távú memóriaarchitektúrák implementálására agentek számára.
• Többlépéses vezénylések és agent összeállíthatóság koordinálására.
• Biztonsági, hozzáférés-ellenőrzési és megfigyelhetőségi ajánlott gyakorlatok alkalmazására üzembe helyezett agentek esetén.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok, ahol agenteket építenek Python és népszerű SDK-k segítségével.
• Projektalapú gyakorlatok, amelyek üzembe helyezhető prototípusokat hoznak létre.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Bevezet az adattudomány és a mesterséges intelligencia gyakorlati megközelítésébe Python segítségével – felvértezi a szakembereket az adatok feltárásához, gépi tanulási modellek építéséhez és üzleti környezetben alkalmazható AI-alapú alkalmazások üzembe helyezéséhez; A CRISP-DM munkafolyamatokat, statisztikai elemzést, felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, mélytanulást Tensorflow segítségével, természetes nyelvfeldolgozást, nagy adatokat Sparkkal és adatalapú történetmesélést tárgyal; Ideális kezdők számára, akik Python adattudományi tanúsítványt és karrierre kész elemzési képzést keresnek.

A Mesterséges intelligencia Pythonnal intelligens rendszerek fejlesztését jelenti a Python kiterjedt mesterséges intelligencia és gépi tanulási könyvtárainak felhasználásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű Python programozóknak szól, akik Python használatával szeretnének mesterséges intelligencia megoldásokat tervezni, implementálni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mesterséges intelligencia algoritmusok implementálására Python alapvető AI könyvtárainak használatával.
• Felügyelt, felügyletlen és megerősítéses tanulási modellekkel dolgozni.
• AI megoldások integrálására meglévő alkalmazásokba és munkafolyamatokba.
• Modellek teljesítményének értékelésére és optimalizálására a pontosság és hatékonyság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
• Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
• Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.

Az Alkalmazott mesterséges intelligencia a nulláról Pythonban programozókat és adatelemzőket alapvető technikákkal lát el a gépi tanulási megoldások építéséhez a semmiből, Python használatával. A kurzus áttekinti a felügyelt tanulás alapelveit, beleértve az osztályozást és a regressziót, a felügyelet nélküli tanulás klaszterezését és anomália észlelését, valamint a fejlett neurális hálózati architektúrákat. Megvizsgálja a scikit-learn, Apache Spark MLlib és Jupyter notebookok használatának bevált módszereit a gyakorlati AI fejlesztéshez. Segít a szakembereknek gyakorlati gépi tanulási modellek implementálásában, az algoritmusok korlátainak értékelésében, valamint alkalmazott projektek végrehajtásában a valós problémák megoldásához.

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.

Kurzus Áttekintés

Ez a gyakorlati képzés azoknak a szakembereknek készült, akik már rendelkeznek adatmérnöki háttérrel, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a mesterséges intelligenciában, a Pythonban és a nagy nyelvi modellekben. A kurzus a valós alkalmazásokra összpontosít, beleértve a modellek használatát, a prompt mérnökséget és az AI-alapú megoldások készítését. A résztvevők lépésről lépésre haladnak a gyakorlatok során, amelyek az alapfogalmaktól az üzembe helyezhető AI-munkafolyamatok kialakításáig vezetnek. 

Képzés Formátuma

• Személyes osztálytermi képzés

 • Oktató által vezetett órák gyakorlati feladatokkal  

• Interaktív viták és valós esettanulmányok

 • Napi gyakorlati feladatok

Kurzus Céljai

• A modern alkalmazásokhoz kapcsolódó AI és gépi tanulási alapfogalmak megértése

 • Python készségek fejlesztése AI-fejlesztéshez és adatmunkafolyamatokhoz  

• A nagy nyelvi modellek működésének és hatékony használatának megismerése  

• Promptok tervezése és optimalizálása megbízható kimenetek érdekében  

• Végponttól végpontig tartó AI-megoldások készítése API-k és keretrendszerek segítségével

 • AI integrálása adatmérnöki folyamatokba  

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Dask-et szeretnék használni a Python ökoszisztémával nagy adathalmazok felépítéséhez, skálázásához és elemzéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez Dask és Python segítségével.
• Felfedezni a Dask-ben elérhető funkciókat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Megérteni, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számításokat Pythonban.
• Megtanulni, hogyan lehet skálázni a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálni a Dask környezetet a nagy adathalmazok kezelésében való magas teljesítmény fenntartásához.

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.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak felhasználásával, valamint számos gyakorlati példa alapján a kurzus megtanítja, hogyan kell használni a gépi tanulás legfontosabb építőköveit, hogyan kell döntéseket hozni az adatmodellezés során, hogyan kell értelmezni az algoritmusok kimeneteit és ellenőrizni az eredményeket.

Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzon fel, amelyekkel magabiztosan megérti és használja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülje az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy általános jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak használatával, valamint számos gyakorlati példán keresztül ez a kurzus megtanítja, hogyan használhatók a gépi tanulás legfontosabb építőelemei, hogyan hozhatunk döntéseket az adatmodellezés során, hogyan értelmezzük az algoritmusok kimeneteit és hogyan ellenőrizzük az eredményeket.

Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzunk fel, amelyekkel magabiztosan megértheti és használhatja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülheti az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.