Scientific Computing with Python SciPy Kurzusok

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon algoritmusokat az értékpapírok speciális lépésekben történő gyors vásárlásához és eladásához.
• Csökkentse a kereskedéssel kapcsolatos költségeket az algoritmikus kereskedés segítségével.
• Automatikusan nyomon követheti a részvényárakat és lebonyolíthatja a kereskedéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik R és Python-ban szeretnének programozni a kiugró értékek észlelésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Határozza meg, hogy az adatok anomáliának minősülnek-e vagy várható értéknek számítanak.
• Alkalmazzon algoritmusokat az anomáliák észlelésére.
• Különféle technikák és módszerek alkalmazása az anomáliák kimutatására.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI és annak alkalmazását a Python programozási nyelv használatával. Van egy lehetőség, hogy egy további napot, hogy elvégezzen egy AI projekt befejezése után ez a kurzus. 

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az elemzőknek szól GIS, akik szeretnék automatizálni az ismétlődő feladatokat GIS folyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Építsen térinformatikai alkalmazásokat Python és ArcGIS eszközökkel.
• Fejlesztés az ArcPy ArcGIS csomaggal a Python használatával.
• Alkalmazza az ArcGIS modulokat a térképautomatizáláshoz objektumosztályokkal a Python-ben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban a BDD megvitatásával kezdődik, és azzal, hogy a Behave keretrendszer hogyan használható webes alkalmazások BDD tesztelésére. A résztvevők bőséges lehetőséget kapnak az oktatóval és társaikkal való interakcióra, miközben megvalósítják az ebben a gyakorlatias, gyakorlaton alapuló laborkörnyezetben elsajátított koncepciókat és taktikákat.

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 a biológusoknak szól, akik szeretnék használni a Biopython-t.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A kutatási problémák megoldása érdekében integrálja a biológiai fogalmakat az információs technológiákkal.
• Bányászati információk nagy biológiai eredetű adatkészletekből.
• Algoritmusok létrehozása alapvető kutatási feladatokhoz.

A ChatBots számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat a csevegőfelületek révén. A ChatBots segítségével a szervezetek maximalizálhatják működésük hatékonyságát azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet chatbotokat építeni Python .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chatbotok létrehozásának alapjait
• Készítsen, teszteljen, telepítsen és elhárítsa a különböző chatbotokat a Python használatával

Közönség

• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek vagy DevOps mérnököknek szól, akik automatizálási folyamatokat szeretnének építeni a Python CI/CD gyakorlataival.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a CI/CD folyamatok építésének megkezdéséhez a Python segítségével.
• Készítsen automatizált folyamatokat a csomagok Python teszteléséhez és közzétételéhez a Travis-CI segítségével.
• Automatizálja a konténeres alkalmazások telepítését a Docker és a Heroku segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a CUDA segítségével szeretnének létrehozni Python alkalmazásokat, amelyek párhuzamosan futnak NVIDIA GPU-kon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Numba fordító segítségével felgyorsíthatja Python az NVIDIA GPU-kon futó alkalmazásokat.
• Egyéni CUDA kernelek létrehozása, fordítása és elindítása.
• GPU memória kezelése.
• CPU-alapú alkalmazás konvertálása GPU-gyorsított alkalmazássá.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik fejlettebb adatelemzési technikákat kívánnak megvalósítani az adatbányászatban a Python használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg az adatbányászat fontos területeit, beleértve az asszociációs szabályok bányászatát, a szöveges hangulatelemzést, az automatikus szövegösszegzést és az adatrendellenességek észlelését. Hasonlítson össze és hajtson végre különféle stratégiákat a valós adatbányászati problémák megoldására. Értse és értelmezze az eredményeket.

A tanfolyam formátuma

Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A mély tanulás a gépi tanulás alterülete, amely az adatok reprezentációján és struktúráin, például neurális hálókon alapuló módszereket használ. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mélyreható tanulási modelleket a banki Python használatával, miközben elkészítik a mélyreható tanulási hitelkockázati modellt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mély tanulás alapvető fogalmait
• Ismerje meg a mélyreható tanulás alkalmazásokat és felhasználásait a banki szolgáltatásokban
• Használja Python , Keras és TensorFlow létrehozásához mély tanulási modellek a banki
• Készítsen saját mélyreható hitelkockázati modellt a Python segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia ága, ahol a számítógépek képesek tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoztak volna A mély tanulás a gépi tanulás egyik részmezete, amely olyan tanulási adatokon és struktúrákon alapuló módszereket alkalmaz, mint a neurális hálózatok A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsanak végre mélytanulási modelleket a pénzügyek felhasználására a Python segítségével, miközben átmegyek egy mély tanulási részvényár-előrejelzési modell létrehozásán A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Értsd meg a mélytanulás alapfogalmait Megtanulják a mély tanulás alkalmazását és felhasználását a pénzügyekben A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulásmodelleket hozhat létre a finanszírozáshoz Építsen saját mélytanulási részvényár-előrejelzési modellt a Python használatával Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan valósítsák meg a mély tanulási modelleket a telekommunikáció számára a Python segítségével, miközben egy mély tanulási hitelkockázati modell létrehozásán lépnek keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a mély tanulás alapvető fogalmait.
• Ismerje meg a mély tanulás alkalmazásait és felhasználásait a távközlésben.
• A Python, a Keras és a TensorFlow segítségével mély tanulási modelleket hozhat létre a telekommunikáció számára.
• Készítse el saját mély tanulási ügyféllemorzsolódási modelljét a Python segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik az TensorFlow segítségével kívánják elemezni a lehetséges csalási adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy csalásészlelési modellt Pythonban és TensorFlow.
• Készítsen lineáris regressziót és lineáris regressziós modelleket a csalások előrejelzésére.
• Fejlesszen ki egy teljes körű AI-alkalmazást a csalási adatok elemzésére.