A helyi, oktatott élő Python tanfolyamok a handson gyakorlat segítségével demonstrálják a Python programnyelvének különböző aspektusait A témák között szerepelnek a Python programozás alapjai, a fejlett Python programozás, Python a tesztautomatizáláshoz, a Python scripting és az automatizálás, valamint a Python for Data Analysis és Big Data alkalmazások olyan területeken, mint a pénzügy, bankügyletek és biztosítás A NobleProg Python tanfolyamok kiterjednek a Python könyvtárak és a gépi tanulás és a mély tanulás keretrendszerének kezdeti és továbbképzésére is A Python képzés elérhető "helyszíni élő képzésként" vagy "távoli élő képzésként" A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Machine Translated
Vélemények
Inkább a testmozgást és a Python zümmögéseinek és áttöréseinek megismerését részesítettem előnyben
Connor Brierley-Green
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Joey fertőző lelkesedéssel rendelkezik a programozással kapcsolatban. És nagyon jól tudta igazítani igényeinket és érdekeinket.
Randy Enkin
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Számos példa könnyű megérteni.
Lingmin Cao
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
A kérdésekre vonatkozó útmutató átfogó ismerete mindenre kiterjedő választ adott a várakozásaimnak ... Az előadó nagy vitákat folytat ... Nem hiányzik a türelme ... Matul
Łukasz Matulewicz
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A tanár nagy tudása, az eszközök sokfélesége és a téma gyakorlati megközelítése Magdale
Magdalena Stupak
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
a tréner nagyszerű ismerete, a fordítás
Renata Cylejowska
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Tény, hogy a testreszabást komolyan vették.
jurgen linsen
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Mivel én voltam az egyetlen résztvevő, a képzés az igényeimhez igazodhatott.
Kevin THIERRY
Kurzus: Web Development with Web2Py
Machine Translated
Tetszett a gyakorlatok.
Office for National Statistics
Kurzus: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Tetszett a segítőkész és nagyon kedves.
Natalia Machrowicz
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Gyakorlati gyakorlatokat végeztünk (az általunk írt szkripteket mindennapi munkánkban felhasználhatjuk). Nagyon érdekes volt a tanfolyam. Szerettem úgy is, ahogy az edző megosztotta tudását. Nagyon könnyen elérhető módon csinálta.
Malwina Sawa
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Nagyon jó megközelítés a legfontosabb témák memorizálására / megismételésére. Nagyon szép "bemelegítő" gyakorlatok.
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
* Élvezetes gyakorlatok. * Gyorsan bekerült a fejlettebb témákba. * A tréner barátságos és könnyen kezelhető. * Testre szabott kurzus a csapat igényeihez.
Matthew Lucas
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Éreztem a felkészülést arra, hogy konkrét témákat vegyek fel a kurzusba.
Marc Ammann
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Mindenki tetszik
蒙 李
Kurzus: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
az edző minden egyes személyre nézett és segített S
Szymon Wolny
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A téma számára ideális megoldások. Gyakorlatok egyszerűek és "csillaggal" Mot
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Jó egyensúlyelmélet / gyakorlatok, az előadások szintjének a kevésbé tapasztalt hallgatókhoz való igazítása, egy nagyon nagy plusz a Jupiter Notebook használatához, és az elmélet bemutatása a gyakorlatban. Szerettem anonim visszajelzést gyűjteni a képzés első részéről is, másnap mindent elkészítettünk javaslataink szerint, és bár nagyon jó volt, akkor még jobb volt :)
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
a tanár elkötelezettsége, előkészítése, a hallgatók hozzáállása, a félreértések magyarázata
Małgorzata Konior
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Hogy a vezető mindenkihez közelít, még akkor is, ha nem hív segítségért és ellenőrzi a gyakorlat szintjét. Agniesz
Agnieszka Bielak
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A tréner nagyon rövid elméleteket adott egy adott kérdésről, és azonnal elmentünk a gyakorlatba. Szép módja a kártyák felakasztására, amely tájékoztatja az oktatót arról, hogy mennyi időt töltött egy adott feladatra, és ki más problémákkal szembesül a megoldással.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Még akkor is, ha valaki nem kérte, de látta, hogy nem lépett előre a feladattal, Krzysztof felállt, és képes volt ügyesen tanácsot adni Motoro
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A vezetés módja, a gyakorlatok, mindent egybevéve tetszett, nagyon boldog vagyok, hogy egy ilyen edzőhöz jöttem Ma
Maksym Kolodiy
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Valódi gyakorlati példák
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A képzési anyagok elérhetősége (Jupyter), amelyet folyamatosan fejlesztettek ki a jegyzetfüzet frissítésével a tanfolyam során felmerült kérdések függvényében. Kételyek eloszlatása, minden kérdés megválaszolása.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Megközelíthetőség és érdekes módja a tananyagok átadásának. - Mo
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Az xlsx és csv fájlok feldolgozása
Łukasz Olczyk
Kurzus: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
A gépi tanulási témák részletes ismertetése, különösen a neurális hálózatok. A téma nagy részét feldúsította.
Sacha Nandlall
Kurzus: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Tetszett a testreszabott, in-house fájlfeldolgozás és adatelemzés.
Glycom A/S
Kurzus: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Az esettanulmányok segítettek megérteni a Python alkalmazását az iparban. Nagyon értékeltem az oktató segítségét a gyakorlatok során
Rajiv Dhingra - TCS
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Mivel PHP fejlesztők vagyunk, megértette a helyzetet, és megengedte, hogy lassan térképezzünk a dolgok között. Tetszett a példák és a humor, amelyet hozzátette.
Soumya Tyagi - TCS
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Élveztem, hogy példáinkat felhasználva saját adatainkat használjuk.
Glycom A/S
Kurzus: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Mindent
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Érdekes kérdések
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Különféle felkészített kérdések és példák
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurzus: Programowanie w języku Python
Machine Translated
a képzés nem bemutató stílus. Kollégáztunk edzővel.
Bhutan Telecom
Kurzus: Web Development with Django
Machine Translated
Leginkább a mindent élveztem.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Kurzus: Web Development with Django
Machine Translated
Ez egy új élmény, egy új keret, és várom, hogy tegyen valamit az órákon tanult leckék segítségével.
Jigme - Bhutan Telecom
Kurzus: Web Development with Django
Machine Translated
Igazán élveztem a laborokat és gyakorlatokat.
Vivian Feng - Destination Canada
Kurzus: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
A gyakorlatokat / laborokat a saját szervezeti igényeinkhez igazítottuk.
Destination Canada
Kurzus: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Általában szerettem a témát.
Destination Canada
Kurzus: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Az edző valódi szószerző tapasztalatokat osztott meg, jó megtanulni az igazi profitől.
Fednot
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
A tréner kiváló volt, mindig kész volt megválaszolni kérdéseimet, és annyi tudást osztott meg, amennyit csak tudott.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurzus: Advanced Python
Machine Translated
1: 1 nagyon intenzív, de sokat tanultam.
Karen Dyke - BT
Kurzus: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
a "a kivetítőre" kódolt példákra való hangsúlyozás feltétlenül + a Tom számára.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Kurzus: Advanced Python
Machine Translated
Én leginkább élveztem a témát.
Proximus
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Ahogy a gyakorlatokat szervezték: minden a saját tempóját, és Antonio ott, hogy segítsen tovább.
Proximus
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Tetszett a megfelelő és nagyon részletes olvasóanyagok és példák (csúszda).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Én valóban tetszett a na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Amit szeretek a legjobban a képzés, hogy mindent során a vázlatot, hogy valami hasznos lesz a projektjeinket.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Nagyon jó megközelítés a legfontosabb témák memorizálására / megismételésére. Nagyon szép "bemelegítő" gyakorlatok.
Kurzus: Python Programming
Machine Translated
Python Course Outlines
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
21 hours
Python egy méretezhető, rugalmas és széles körben használt programozási nyelv az adattudomány és a gépi tanulás számára. A Spark egy adatfeldolgozó motor, amelyet a nagy adatok lekérdezésében, elemzésében és átalakításában használnak, miközben Hadoop egy szoftverkönyvtár keretrendszer a nagyszabású adatok tárolására és feldolgozására.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Spark-t, Hadoop, és Python a nagy és összetett adatkészletek feldolgozására, elemzésére és átalakítására.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Hozzon létre a szükséges környezetet a nagy adatok feldolgozásának megkezdéséhez a Spark, Hadoop, és Python segítségével. Ismerje meg a tulajdonságokat, a központi összetevőket és az építészet a Spark és Hadoop. Ismerje meg, hogyan kell integrálni a Spark, Hadoop, és Python a nagy adatfeldolgozás. Fedezze fel az eszközöket a Spark ökoszisztémában (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume). Hozzon létre együttműködő szűrő ajánlás rendszerek hasonló Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, és Google. Használja az Apache Mahout-ot a gépi tanulási algoritmusok méretezéséhez.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Spark-t, Hadoop, és Python a nagy és összetett adatkészletek feldolgozására, elemzésére és átalakítására.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Hozzon létre a szükséges környezetet a nagy adatok feldolgozásának megkezdéséhez a Spark, Hadoop, és Python segítségével. Ismerje meg a tulajdonságokat, a központi összetevőket és az építészet a Spark és Hadoop. Ismerje meg, hogyan kell integrálni a Spark, Hadoop, és Python a nagy adatfeldolgozás. Fedezze fel az eszközöket a Spark ökoszisztémában (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume). Hozzon létre együttműködő szűrő ajánlás rendszerek hasonló Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, és Google. Használja az Apache Mahout-ot a gépi tanulási algoritmusok méretezéséhez.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
14 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
28 hours
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 Python 2.7.x vagy a 3.x segítségével történhet, gyakorlati gyakorlatokkal a nyelv mindkét változatának teljes teljesítményét felhasználva. Ez a kurzus bármely operációs rendszeren keresztül szállítható (az UNIX minden íze, beleértve a Linux és a Mac OS X-et, valamint a Microsoft Windows rendszert).
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.
A kurzus a Python 2.7.x vagy a 3.x segítségével történhet, gyakorlati gyakorlatokkal a nyelv mindkét változatának teljes teljesítményét felhasználva. Ez a kurzus bármely operációs rendszeren keresztül szállítható (az UNIX minden íze, beleértve a Linux és a Mac OS X-et, valamint a Microsoft Windows rendszert).
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.
28 hours
Ebben az oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megtanulják a fejlett Python programozási technikák, beleértve, hogyan kell alkalmazni ezt a sokoldalú nyelvet problémák megoldására olyan területeken, mint a megosztott alkalmazások, az adatok elemzése és vizualizáció, UI programozás és a karbantartási parancsfájlkezelés.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyami testreszabási beállítások
- Ha szeretné felvenni, eltávolítani, vagy testre bármely szakaszt vagy témát ezen a tanfolyamon, kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyami testreszabási beállítások
- Ha szeretné felvenni, eltávolítani, vagy testre bármely szakaszt vagy témát ezen a tanfolyamon, kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon.
21 hours
In this instructor-led, live training in Magyarország, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 hours
Ez a kurzus azok számára készült, akik szeretnék megtanulni a Python programozási nyelvet. A hangsúly a Python nyelvre, a központi könyvtárakra, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztására összpontosít. Python vezeti a vállalkozások és használják a tudósok a világ minden tájáról – ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelvek.
35 hours
A képzési tanfolyam segít a résztvevőknek felkészülni a Web Application Development használatával Python Programming a Data Analytics. Az ilyen adatok vizualizálása nagyszerű eszköz a Top Management döntéshozatalban.
14 hours
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.
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.
14 hours
Ez az oktató által irányított, élő képzés az Al Sweigart népszerű, „Automatizálja az unalmas cuccokat Python nal” könyvén alapul. A program kezdőknek szól, és lényeges Python programozási koncepciókat foglal magában gyakorlati, gyakorlati gyakorlatok és megbeszélések útján. A hangsúly a kódírás megtanulására összpontosít az irodai termelékenység drasztikus növelése érdekében.
A képzés végére a résztvevők tudják, hogyan kell programozni Python és ezt az új készséget alkalmazni:
- A feladatok automatizálása egyszerű Python programok írásával.
- Olyan programok írása, amelyek szöveges mintázat felismerést tudnak végezni "reguláris kifejezésekkel".
- Az Excel táblázatok programozott létrehozása és frissítése.
- PDF és Word dokumentumok elemzése.
- Webhelyek feltérképezése és információk gyűjtése online forrásokból.
- Olyan programok írása, amelyek e-mail értesítéseket küldenek.
- A hibák gyors megoldásához használja a Python hibakeresési eszközeit.
- Az egér és a billentyűzet programozott vezérlése az Ön számára történő kattintáshoz és gépeléshez.
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
A képzés végére a résztvevők tudják, hogyan kell programozni Python és ezt az új készséget alkalmazni:
- A feladatok automatizálása egyszerű Python programok írásával.
- Olyan programok írása, amelyek szöveges mintázat felismerést tudnak végezni "reguláris kifejezésekkel".
- Az Excel táblázatok programozott létrehozása és frissítése.
- PDF és Word dokumentumok elemzése.
- Webhelyek feltérképezése és információk gyűjtése online forrásokból.
- Olyan programok írása, amelyek e-mail értesítéseket küldenek.
- A hibák gyors megoldásához használja a Python hibakeresési eszközeit.
- Az egér és a billentyűzet programozott vezérlése az Ön számára történő kattintáshoz és gépeléshez.
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
21 hours
Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a legfontosabb és legelterjedtebb gépi tanulási technikákat a Pythonban, miközben olyan demó alkalmazásokat készítenek, amelyek képeket, zenéket, szövegeket és pénzügyi adatokat tartalmaznak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Gépi tanulási algoritmusok és technikák végrehajtása komplex problémák megoldásához Alapos tanulás és félig felügyelt tanulás alkalmazása a képeket, zenéket, szöveget és pénzügyi adatokat tartalmazó alkalmazásokhoz Nyomja a Python algoritmusokat a maximális potenciáljukhoz Használjon olyan könyvtárakat és csomagokat, mint a NumPy és a Theano Közönség Fejlesztők Az elemzők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
A Pandas egy Python csomag, amely strukturált (táblázatos, többdimenziós, potenciálisan heterogén) és idősoros adatokkal dolgozik .
21 hours
Az egységvizsgálat olyan tesztelési megközelítés, amely teszteli az egyes egységek forráskódját tulajdonságainak módosításával vagy egy esemény kiváltásával annak megerősítésére, hogy az eredmény a várakozásoknak megfelel-e A PyTest egy teljesen fejlett, API-független, rugalmas és kibővíthető tesztrendszer, amely egy fejlett, teljes méretű modellel rendelkezik Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a PyTest-t, hogy rövid, karbantartható, elegáns, kifejező és olvasható teszteket írjanak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Írd le olvasható és karbantartható teszteket anélkül, hogy szükséged lenne az alaplap kódjára Használja a lámpatest modellt kis tesztek készítésére Skálázási tesztek komplex funkcionális teszteléshez alkalmazásokhoz, csomagokhoz és könyvtárakhoz Megérteni és alkalmazni PyTest funkciókat, például a horgokat, a visszaírást és a bővítményeket Csökkentse a tesztidőket úgy, hogy párhuzamosan és több processzoron fut Futtasson teszteket egy folyamatos integrációs környezetben, valamint más segédprogramokkal, mint például a tox, a mock, a lefedettség, a legegyszerűbb, a doktori és a szelén Használja a Pythonot a nonPython alkalmazások teszteléséhez Közönség Szoftver tesztelők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
28 hours
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.
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.
28 hours
Ez a kurzus bemutatja a nyelvészeket vagy programozókat az NLP-hez Python. Ebben a kurzusban többnyire használjuk a nltk.org (Natural Language Tool Kit), de más releváns és hasznos könyvtárakat is használunk az NLP számára. Jelenleg ezt a tanfolyamot Python 2.x vagy Python 3.x. Példák angolul vagy mandarin nyelven (普通话). Más nyelvek is rendelkezésre állnak, ha a foglalás előtt egyetértünk.
35 hours
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
21 hours
A földrajzi információs rendszer ( GIS ) egy térbeli vagy földrajzi adatok rögzítésére, tárolására, manipulálására, elemzésére, kezelésére és bemutatására szolgáló rendszer. A GIS rövidítést néha a földrajzi információs tudományhoz ( GIS cience) használják annak a tudományos tudományágnak a megjelölésére, amely a földrajzi információs rendszereket tanulmányozza, és amely a geoinformatika tágabb tudományos tudományágának nagy területe.
A Python használata a GIS sel az utóbbi két évtizedben jelentősen megnőtt, különösen a Python 2.0-s sorozat 2000-es bevezetésekor, amely számos új programozási funkciót tartalmazott, amelyek sokkal könnyebbé tették a nyelv telepítését. Azóta a Python -ot nem csak a kereskedelmi GIS ben használják, például az Esri termékein, hanem a nyílt forrású platformokat is, ideértve a Q GIS és a GRASS részét is. Valójában a Python manapság messze a legszélesebb körben használt nyelv a GIS felhasználók és programozók számára.
Ez a program fedezi a Python és az előző könyvtárak, például a geopandas, a pysal, a bokeh és az osmnx használatát a saját GIS szolgáltatásai megvalósításához. A program az Arc GIS API és a Q GIS toolboox körüli bevezető modulokra is kiterjed.
A Python használata a GIS sel az utóbbi két évtizedben jelentősen megnőtt, különösen a Python 2.0-s sorozat 2000-es bevezetésekor, amely számos új programozási funkciót tartalmazott, amelyek sokkal könnyebbé tették a nyelv telepítését. Azóta a Python -ot nem csak a kereskedelmi GIS ben használják, például az Esri termékein, hanem a nyílt forrású platformokat is, ideértve a Q GIS és a GRASS részét is. Valójában a Python manapság messze a legszélesebb körben használt nyelv a GIS felhasználók és programozók számára.
Ez a program fedezi a Python és az előző könyvtárak, például a geopandas, a pysal, a bokeh és az osmnx használatát a saját GIS szolgáltatásai megvalósításához. A program az Arc GIS API és a Q GIS toolboox körüli bevezető modulokra is kiterjed.
35 hours
Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.
A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével
A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével
28 hours
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.
21 hours
A mély Reinforcement Learning a & quot;artifical ügynök képességére & quot; megtalálásának a hibás- és hibás- és díja- és büntetésével. Egy műszaki ügynök céljából az emberi ' a képessége saját ismeret kapcsolatban és építésére, közvetlenül a hajlési befektetésekből, mint a látmányból. A megerősített tanulmányok megfelelően mély tanulmány és neurál hálózatok használják. A megerősítési tanulmány különböző gép tanulmányból, és nem függ a felügyeleti és nem felügyelő tanulmányos megoldásokra.
E tanácsadóban élő képviselő, a résztvevők megtanulnak a Dühösség alapján Reinforcement Learning, amikor egy Deep Learning ügynök létrehozására lépnek.
E képzés végéig a résztvevők tudnak:
Megértem a Dühösséget mögött kulcskönyvek Reinforcement Learning és tudja el különbözni Machine Learning Felhasznált algoritmikat alkalmazni a valódi világproblémák megoldásához Deep Learning Ügynök
Hivatalosság
Adattudományok fejlesztők
A személy formátunk
Részbemutató, részbeszéd, gyakorlatok és súlyos kezek a gyakorlat
E tanácsadóban élő képviselő, a résztvevők megtanulnak a Dühösség alapján Reinforcement Learning, amikor egy Deep Learning ügynök létrehozására lépnek.
E képzés végéig a résztvevők tudnak:
Megértem a Dühösséget mögött kulcskönyvek Reinforcement Learning és tudja el különbözni Machine Learning Felhasznált algoritmikat alkalmazni a valódi világproblémák megoldásához Deep Learning Ügynök
Hivatalosság
Adattudományok fejlesztők
A személy formátunk
Részbemutató, részbeszéd, gyakorlatok és súlyos kezek a gyakorlat
14 hours
In this instructor-led, live training in Magyarország participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14 hours
A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisról és a kódok olvashatóságáról Az Excel a Microsoft által kifejlesztett táblázatkezelő alkalmazás, amelyet széles körben használnak számos iparágban A Python hozzáadása Excel-be teszi hatékony eszköz az adatelemzéshez Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálják a Python és az Excel képességeit A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítsen és konfiguráljon csomagokat a Python és az Excel integrálásához Az Excel fájlok olvasása, írása és manipulálása Python használatával Hívja a Python függvényeket Excel-ből Közönség Fejlesztők programozók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
14 hours
In this instructor-led, live training in Magyarország, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 hours
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.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
21 hours
A Py Qt egy platformon átívelő könyvtár GUI (grafikus felhasználói felületek) fejlesztésére Python alkalmazásokhoz. Python a Python ot a Qt GUI eszközkészlettel.
Ez az oktató által irányított, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azoknak szól, akik vizuálisan vonzó szoftveralkalmazást szeretnének programozni a Python és a Qt UI keretrendszer segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Hozzon létre egy fejlesztési környezetet, amely magában foglalja az összes szükséges könyvtárat, csomagot és keretet.
- Hozzon létre egy asztali vagy szerver alkalmazást, amelynek felhasználói felülete zökkenőmentesen működik és vizuálisan vonzó.
- Végezzen el különféle felhasználói felület elemeket és effektusokat, beleértve a kütyüket, táblázatokat, rétegeket stb. A maximális hatékonyság elérése érdekében.
- Végezzen el jó felhasználói felület-tervezést és kódszervezést a tervezési és fejlesztési szakaszban.
- Tesztelje és hibakeresheti az alkalmazást.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ez a tanfolyam fejlesztésre kínálható Windows, Linux és Mac OS rendszereken.
- Az összes szoftver legújabb verzióját használják, pl. A Py Qt 5 az írástól kezdve, stb.
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Ez az oktató által irányított, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azoknak szól, akik vizuálisan vonzó szoftveralkalmazást szeretnének programozni a Python és a Qt UI keretrendszer segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Hozzon létre egy fejlesztési környezetet, amely magában foglalja az összes szükséges könyvtárat, csomagot és keretet.
- Hozzon létre egy asztali vagy szerver alkalmazást, amelynek felhasználói felülete zökkenőmentesen működik és vizuálisan vonzó.
- Végezzen el különféle felhasználói felület elemeket és effektusokat, beleértve a kütyüket, táblázatokat, rétegeket stb. A maximális hatékonyság elérése érdekében.
- Végezzen el jó felhasználói felület-tervezést és kódszervezést a tervezési és fejlesztési szakaszban.
- Tesztelje és hibakeresheti az alkalmazást.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ez a tanfolyam fejlesztésre kínálható Windows, Linux és Mac OS rendszereken.
- Az összes szoftver legújabb verzióját használják, pl. A Py Qt 5 az írástól kezdve, stb.
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
14 hours
A Python programozási nyelv egyre népszerűbbé válik a Matlab felhasználók körében, mivel erőssége és sokoldalúsága, mint adatelemző eszköz, valamint általános célú nyelv.
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azoknak a Matlab-felhasználóknak szól, akik fel akarják fedezni a Python ot vagy Python az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Python fejlesztői környezetet.
- Ismerje meg a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
- A Python segítségével betekintést nyerhet a különféle adatkészletekből.
- Konvertálja a meglévő Matlab alkalmazásokat Python .
- Integrálja a Matlab és a Python alkalmazásokat.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azoknak a Matlab-felhasználóknak szól, akik fel akarják fedezni a Python ot vagy Python az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Python fejlesztői környezetet.
- Ismerje meg a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
- A Python segítségével betekintést nyerhet a különféle adatkészletekből.
- Konvertálja a meglévő Matlab alkalmazásokat Python .
- Integrálja a Matlab és a Python alkalmazásokat.
A tantárgy formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
14 hours
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia ágazata, amelyben a számítógépek képesek megtanulni anélkül, hogy kifejezetten programozódnának.
A mélytanulás a gépi tanulás olyan alterülete, amely a tanulási adatok képviseletén és szerkezetén alapuló módszereket használ, mint például a neurális hálózatok.
Python egy magas szintű programozási nyelv híres a világos szintax és a kódolhatóság.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell végrehajtani a mélyreható tanulási modelleket a távközlési használathoz Python miközben a mélyreható tanulási hitelkockázati modell létrehozásán keresztül haladnak.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a mély tanulás alapvető fogalmát. Ismerje meg a mélytanulás alkalmazásait és használatait a telecomban. Használja Python, Keras, és TensorFlow létrehozása mély tanulási modellek a távközlési. Hozzon létre saját mélyreható tanulási ügyfél előrejelzési modell segítségével Python.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
A mélytanulás a gépi tanulás olyan alterülete, amely a tanulási adatok képviseletén és szerkezetén alapuló módszereket használ, mint például a neurális hálózatok.
Python egy magas szintű programozási nyelv híres a világos szintax és a kódolhatóság.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell végrehajtani a mélyreható tanulási modelleket a távközlési használathoz Python miközben a mélyreható tanulási hitelkockázati modell létrehozásán keresztül haladnak.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg a mély tanulás alapvető fogalmát. Ismerje meg a mélytanulás alkalmazásait és használatait a telecomban. Használja Python, Keras, és TensorFlow létrehozása mély tanulási modellek a távközlési. Hozzon létre saját mélyreható tanulási ügyfél előrejelzési modell segítségével Python.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
28 hours
Céged szeretné megismerni azokat az adatokat, amelyeket az évek során gyűjtött. Azonban szembesülsz a végtelen eszközök és megközelítések lehetőségével. Vannak felhasználóbarát UI eszközök, mint a PowerBi, backend parancsvonal eszközök, mint a SQL, és sokoldalú "data wrangling" programozási nyelvek, mint a Python és R.
Ez a kurzus kiválasztja a legerősebb és rugalmasabb eszköz a munkához: Python.
Python olvasható programozási nyelv, viszonylag alacsony tanulási curve. Olyan dolgot kínál, amit a legtöbb más megoldás nem tud: rugalmasságot és alkalmazkodhatóságot. Miután a kezdeti befektetés a tanulás Python, akkor használhatja, hogy manipulálni és vizualizálni az adatokat olyan módon, hogy nehéz és időt vesz igénybe más eszközök.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) azoknak a személyeknek szól, akik csak annyit szeretnének megtanulni, hogy elkezdhessék a számokat az értékesítési adatokból, a forgalmi elemzésből, az ügyfélinterakciókból stb.
A képzés célja, hogy javítsa a tanulás, a tartás, és a gyakorlati gyakorlat. A különböző tanulási megközelítések, mint például az online tanulás, az élő osztálytermi interakció, a páros tanulás és a páros programozás kombinálásával ez a képzés célja, hogy maximalizálja az egyes tanfolyamok hatását. Megerősíti a megtanult fogalmakat az előtanulás, az interaktív tanulás és a poszt-tanulás keveréke révén, miközben egy olyan társadalmi elemet tartalmaz, amely a tanfolyamot szórakoztató és elkötelezővé teszi. A képzés három részre oszlik:
előfutár A pályán posztkurzus
Ez a képzés különbözik a tiszta online tanulástól abban, hogy hangsúlyozza az edzővel való élő interakciót. Ez is különbözik a hagyományos osztálytól abban, hogy magában foglalja az offline tanulást és az önálló gyakorlatot.
A NobleProg képzés egyedülálló aspektusa a "par programozás" megközelítése a tanuláshoz. A páros programozás lehetővé teszi, hogy két vagy több személy együttműködve megoldja a kihívást jelentő és gondolkodó problémákat ugyanazon a gépen. Ez a megközelítés hatékony és hatékony módja a tanításnak és a tanulásnak. A NobleProg ezt a tanulási platformon keresztül teszi lehetővé DaDesktop. DaDesktop együttműködési helyet biztosít a résztvevők és oktatók számára, hogy valós idejűen megosszák és kölcsönhatásba lépjenek egymással. A videokonferencia és a képesség, hogy rögzítse a tanfolyamok csak néhány a funkciók szerepelnek DaDesktop részeként ez a képzés.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a szükséges szoftvert, könyvtárakat és fejlesztési környezetet, hogy elkezdje írni elég Python kódot az adatelemzéshez. Adatok elemzése forrásokból, mint például Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok. Tisztítsuk meg az adatokat annak hasznosságának javítása érdekében, mielőtt elemezzük. Egyszerű statisztikai elemzés. Hozzon létre olyan jelentéseket, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyenletes számoktól diagramokig, diagramokig és táblákig. Értékes betekintést szerezzen az adatokból, beleértve a teljesítmény trendjeit és a problématerületeket, hogy jobb üzleti döntéseket hozzon.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Ez a kurzus kiválasztja a legerősebb és rugalmasabb eszköz a munkához: Python.
Python olvasható programozási nyelv, viszonylag alacsony tanulási curve. Olyan dolgot kínál, amit a legtöbb más megoldás nem tud: rugalmasságot és alkalmazkodhatóságot. Miután a kezdeti befektetés a tanulás Python, akkor használhatja, hogy manipulálni és vizualizálni az adatokat olyan módon, hogy nehéz és időt vesz igénybe más eszközök.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) azoknak a személyeknek szól, akik csak annyit szeretnének megtanulni, hogy elkezdhessék a számokat az értékesítési adatokból, a forgalmi elemzésből, az ügyfélinterakciókból stb.
A képzés célja, hogy javítsa a tanulás, a tartás, és a gyakorlati gyakorlat. A különböző tanulási megközelítések, mint például az online tanulás, az élő osztálytermi interakció, a páros tanulás és a páros programozás kombinálásával ez a képzés célja, hogy maximalizálja az egyes tanfolyamok hatását. Megerősíti a megtanult fogalmakat az előtanulás, az interaktív tanulás és a poszt-tanulás keveréke révén, miközben egy olyan társadalmi elemet tartalmaz, amely a tanfolyamot szórakoztató és elkötelezővé teszi. A képzés három részre oszlik:
előfutár A pályán posztkurzus
Ez a képzés különbözik a tiszta online tanulástól abban, hogy hangsúlyozza az edzővel való élő interakciót. Ez is különbözik a hagyományos osztálytól abban, hogy magában foglalja az offline tanulást és az önálló gyakorlatot.
A NobleProg képzés egyedülálló aspektusa a "par programozás" megközelítése a tanuláshoz. A páros programozás lehetővé teszi, hogy két vagy több személy együttműködve megoldja a kihívást jelentő és gondolkodó problémákat ugyanazon a gépen. Ez a megközelítés hatékony és hatékony módja a tanításnak és a tanulásnak. A NobleProg ezt a tanulási platformon keresztül teszi lehetővé DaDesktop. DaDesktop együttműködési helyet biztosít a résztvevők és oktatók számára, hogy valós idejűen megosszák és kölcsönhatásba lépjenek egymással. A videokonferencia és a képesség, hogy rögzítse a tanfolyamok csak néhány a funkciók szerepelnek DaDesktop részeként ez a képzés.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a szükséges szoftvert, könyvtárakat és fejlesztési környezetet, hogy elkezdje írni elég Python kódot az adatelemzéshez. Adatok elemzése forrásokból, mint például Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok. Tisztítsuk meg az adatokat annak hasznosságának javítása érdekében, mielőtt elemezzük. Egyszerű statisztikai elemzés. Hozzon létre olyan jelentéseket, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyenletes számoktól diagramokig, diagramokig és táblákig. Értékes betekintést szerezzen az adatokból, beleértve a teljesítmény trendjeit és a problématerületeket, hogy jobb üzleti döntéseket hozzon.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Last Updated:
Upcoming Python Courses
Backend Development with Python
2022-06-20 09:30
35 hours
Bioinformatics with Biopython
2022-06-29 09:30
14 hours
Python for Data Analysis
2022-07-11 09:30
28 hours
RabbitMQ with Python
2022-07-14 09:30
14 hours
Deploying Python Web Applications with Gunicorn
2022-07-21 09:30
7 hours
Other countries
Consulting
Online Python courses, Weekend Python courses, Evening Python training, Python boot camp, Python instructor-led, Weekend Python training, Evening Python courses, Python coaching, Python instructor, Python trainer, Python training courses, Python classes, Python on-site, Python private courses, Python one on one training
