Python Kurzusok

Az adatelemzés a nyers adatok elemzésének tudománya, hogy betekintést és trendeket nyerjen. A Tableau egy vezető üzleti intelligencia és adatvizualizációs eszköz, míg az SQL a leggyakrabban használt nyelv az adatbázisok lekérdezésére. Az adattudomány két legnépszerűbb programozási nyelvével együtt, a Python és az R, a Tableau és SQL robusztus, teljes körű megoldást kínál, amely segíthet az adatok hatékony megjelenítésében és elemzésében.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) adatelemzőknek és bárkinek szól, aki érdeklődik a Tableau, Python, R és SQL használatának és integrálásának elsajátítása érdekében az adatok megjelenítéséhez és elemzéséhez.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Végezzen adatelemzést a Python, R és SQL használatával. Hozzon létre betekintést az adatok megjelenítésével a Tableau segítségével. Hozzon adatvezérelt döntéseket az üzleti műveletekhez.

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.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to gain a comprehensive understanding of Python programming and its applications in cybersecurity. By the end of this training, participants will be able to:

• Use Python programming for defensive cybersecurity.
• Understand and use Python for ethical offensive techniques and digital forensics tasks.
• Recognize legal and ethical considerations surrounding offensive cybersecurity and vulnerability disclosure.

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.

Python a legnépszerűbb programozási nyelv az adattudomány és a gépi tanulás számára. SQL a leggyakrabban használt adatbázis menedzsment eszköz, míg Tableau a vezető üzleti intelligencia és az adatok vizualizációs eszköz. A kombináció SQL, Python, és Tableau hatékony, végső-végső megoldást biztosít az adatelemzéshez. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adattudósok és fejlesztők, akik szeretnék használni és integrálni SQL, Python, és Tableau a komplex adatelemzés, feldolgozás és vizualizáció. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Hozzon létre a szükséges környezetet az adatelemzés elvégzéséhez SQL, Python, és Tableau. Ismerje meg a szoftverintegráció kulcsfontosságú fogalmát (adatok, szerverek, ügyfelek, API-k, végpontok stb.) Legyen egy frissítés az alapjait Python és SQL. Az adatkezelési technikák elvégzése Python. Ismerje meg, hogyan kell összekapcsolni Python és SQL az adatelemzéshez. Hozzon létre egyértelmű adatok vizualizációit és diagramokat Tableau.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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 .

A Pandas egy Python csomag, amely strukturált (táblázatos, többdimenziós, potenciálisan heterogén) és idősoros adatokkal dolgozik .

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 .

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.

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 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.

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.

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.

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára. A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

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. 

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.

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 .

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.

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.

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.

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.

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

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.