Python biztonság Képzés

This instructor-led, live training in Magyarország begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.

A képzés végére a résztvevők alaposan ismerik a BDD-t és a Behave-t, valamint a szükséges gyakorlatot ahhoz, hogy ezeket a technikákat és eszközöket valós tesztforgatókönyvekben alkalmazzák.

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.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban Al Sweigart "Automatize the Boring Stuff with Python" című népszerű könyvén alapul. Kezdőknek szól, és alapvető Python programozási koncepciókat fed le gyakorlati, gyakorlati gyakorlatokon és beszélgetéseken keresztül. A hangsúly a kódírás megtanulásán van az irodai termelékenység drámai növelése érdekében.

A képzés végére a résztvevők tudni fogják, hogyan kell programozni Python-ben, és hogyan kell alkalmazni ezt az új készséget:

• Egyszerű Python programok írásával feladatok automatizálása.
• Programok írása "reguláris kifejezésekkel" szövegmintázat felismerésére.
• Excel táblázatok programozott létrehozása és frissítése.
• PDF-ek és Word dokumentumok elemzése.
• Weboldalak átkutatása és információk kinyerése online forrásokból.
• Programok írása e-mail értesítések küldésére.
• Python hibakereső eszközeinek használata a hibák gyors elhárítására.
• Egér és billentyűzet programozott vezérlése a kattintások és gépelés automatizálására.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők haladó Python programozási technikákat sajátítanak el, beleértve e sokoldalú nyelv alkalmazását olyan területeken problémák megoldására, mint az elosztott alkalmazások, adatelemzés és vizualizáció, felhasználói felület programozás és karbantartási szkriptek. .

Ez a kurzus azok számára készült, akik meg szeretnék tanulni a Python programozási nyelvet. A hangsúly a Python nyelvén, a központi könyvtárakon, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztásán van. Python vezeti a vállalkozásokat, és világszerte a tudósok használják - ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.

A kurzus a legújabb Python 3.x verzióval valósítható meg, gyakorlati feladatokkal, amelyek kiaknázolják a teljes potenciált. A kurzus bármilyen operációs rendszeren (az összes UNIX-változatban, beleértve a Linux-at és a Mac OS X-et, valamint a Microsoft Windowst) megtartható.

A gyakorlati gyakorlatok a tanfolyam időtartamának mintegy 70% -át teszik ki, és mintegy 30% -a demonstrációk és előadások. A megbeszélések és kérdések a tanfolyam egész folyamán kérhetők.

Megjegyzés: a képzést a tervezett kurzus időpontját megelőzően előzetes kérésre a speciális igényekhez lehet igazítani.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Python skope-szabályokat a meglévő adatkészletek alapján történő automatikus szabályok létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a skope-szabályokat a szabályok kinyeréséhez a rendelkezésre álló adatokból.
• Alkalmazza a skope-szabályokat az osztályozás végrehajtásához, ami különösen hasznos a felügyelt anomáliák vagy a kiegyensúlyozatlan osztályozás során.
• Szabályok létrehozása az új bejövő adatok osztályozására.
• Szabályok illeszkedése a valós problémák megoldásához a csalásészlelés, az előrejelző karbantartás, a behatolásészlelés, a biztosítási kérelmek jóváhagyása stb.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a Magyarország programban a résztvevők a Python erejét az Selenium-vel kombinálják, hogy automatizálják egy webes minta alkalmazás tesztelését. Az elmélet és a gyakorlat élő laborkörnyezetben való kombinálásával a résztvevők megszerezhetik a saját webes tesztelési projektjeik Python és Selenium használatával történő automatizálásához szükséges ismereteket és gyakorlatokat.