Online vagy helyszíni, oktatók által vezetett élő Python képzések gyakorlati gyakorlaton keresztül mutatják be a Python programozási nyelv különböző aspektusait. A tárgyalt témák közé tartozik a Python programozás alapjai, a fejlett Python programozás, a Python tesztautomatizáláshoz, a Python szkriptelés és automatizálás, valamint a Python az adatelemzéshez és a Big Data alkalmazásokhoz olyan területeken, mint a pénzügy, banki és biztosítási szolgáltatások. A NobleProg Python képzési tanfolyamok a Python-könyvtárak és a gépi tanulás és a mélytanulási keretrendszerek használatának kezdő és haladó tanfolyamaira is kiterjednek. A Python képzés "online élő képzés" vagy "helyszíni élő képzés" formájában érhető el. Az online élő képzés (más néven "távoli élő képzés") egy interaktív, távoli asztalon keresztül történik. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfelek telephelyén Bács-Kiskun-ban vagy a Bács-Kiskun-ban található NobleProg vállalati képzési központokban végezhető. NobleProg – az Ön helyi képzési szolgáltatója
Kecskemét
The Four Points Conference Center, Izsáki út 6, Kecskemét, hungary, 6000
Az egész közepén. A Sheraton Kecskemet Hotel és Konferencia Központ négy pontja található e nagyobb ipari város központja közelében, Budapest és Szeged között. A Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér (BUD) körülbelül 35 perc alatt elérhető az M5-es autópályán. A találkozó helye. Modern konferenciaterme 1400 négyzetméteren terülnek el, beleértve egy 380 négyzetméteres bálteremt is.
A Python az a fő nyelv, amely az autonóm mesterséges intelligencia ügynökök fejlesztését és ütemezését hajtja. Ez a kurzus a gyakorlati megvalósításra összpontosít modern SDK-k és keretrendszerek, például a LangChain és az AutoGen használatával az ügynökök munkafolyamatainak felépítésére, összekapcsolására és kezelésére.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű backend fejlesztők, platformmérnökök és ML mérnökök számára készült, akik Python eszközök és API-k segítségével szeretnének autonóm ügynököket megvalósítani és ütemezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Python-alapú környezetek beállítása és konfigurálása ügynökrendszerekhez.
Népszerű ügynök SDK-k, például a LangChain és az AutoGen használata funkcionális ügynökök létrehozásához.
Eszközök és API-k integrálása az ügynökök képességeinek bővítésére.
Több ügynök munkafolyamatainak és kommunikációs mintáinak ütemezése.
Legjobb gyakorlatok alkalmazása az ügynökkódok hibakereséséhez, teszteléséhez és karbantartásához.
A kurzus formátuma
Interaktív előadás és vita.
Gyakorlati programozási feladatok és élő bemutatók.
Gyakorlati projektek végpontok közötti ügynökmunkafolyamatok felépítésével.
Kurzus testreszabási lehetőségek
Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ez a kurzus gyakorlati mérnöki technikákat tanít az autonóm (agentic) rendszerek tervezésére, építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére Python használatával. A kurzus magában foglalja az agent ciklusát, eszközintegrációkat, memória- és állapotkezelést, vezénylési mintákat, biztonsági ellenőrzéseket és éles környezetben való üzemeltetés szempontjait.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, AI fejlesztők és szoftvermérnökök számára készült, akik robusztus, éles környezetben használható autonóm agenteket szeretnének építeni Python segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Az agent ciklus és döntéshozatali munkafolyamatok tervezésére és implementálására.
Külső eszközök és API-k integrálására az agent képességek bővítése érdekében.
Rövid és hosszú távú memóriaarchitektúrák implementálására agentek számára.
Többlépéses vezénylések és agent összeállíthatóság koordinálására.
Biztonsági, hozzáférés-ellenőrzési és megfigyelhetőségi ajánlott gyakorlatok alkalmazására üzembe helyezett agentek esetén.
A kurzus formátuma
Interaktív előadás és vita.
Gyakorlati laborok, ahol agenteket építenek Python és népszerű SDK-k segítségével.
Projektalapú gyakorlatok, amelyek üzembe helyezhető prototípusokat hoznak létre.
Kurzus Testreszabási Lehetőségek
Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
A Mesterséges intelligencia Pythonnal intelligens rendszerek fejlesztését jelenti a Python kiterjedt mesterséges intelligencia és gépi tanulási könyvtárainak felhasználásával.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű Python programozóknak szól, akik Python használatával szeretnének mesterséges intelligencia megoldásokat tervezni, implementálni és üzembe helyezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Mesterséges intelligencia algoritmusok implementálására Python alapvető AI könyvtárainak használatával.
Felügyelt, felügyletlen és megerősítéses tanulási modellekkel dolgozni.
AI megoldások integrálására meglévő alkalmazásokba és munkafolyamatokba.
Modellek teljesítményének értékelésére és optimalizálására a pontosság és hatékonyság szempontjából.
A képzés formátuma
Interaktív előadás és megbeszélés.
Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségei
Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python-fejlesztőknek szól, akik szeretnék fejleszteni Python-fejlesztési tapasztalataikat az AWS Cloud9 használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani és konfigurálni az AWS Cloud9-et Python-fejlesztéshez.
Megismerni az AWS Cloud9 IDE felületét és funkcióit.
Python alkalmazásokat írni, hibakeresni és üzembe helyezni az AWS Cloud9-ben.
Együttműködni más fejlesztőkkel az AWS Cloud9 platformon.
Integrálni az AWS Cloud9-et más AWS szolgáltatásokkal haladó üzembe helyezésekhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) szakértő szintű adatelemzők számára készült, akik szeretnék kihasználni a Python adatelemzési képességeit a Power BI-n belül, ezzel fokozva az adatok hatékony elemzésének és vizualizációjának képességét.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megtanulni, hogyan integrálható a Python a Power BI-ba az adatelemzéshez.
Python szkriptek használata az adatok betöltésére, tisztítására és előfeldolgozására a Power BI környezetben.
Javítani az adatvizualizációs képességeket egyedi és interaktív vizualizációk létrehozásával Python segítségével.
Speciális adatelemzési készségek elsajátítása Python használatával.
A Python egy sokoldalú programozási nyelv, amely széles körben használatos adatmanipulációra, automatizálásra és elemzésre. A Pandas és Polars könyvtárak hatékony, gyakorlati eszközöket kínálnak táblázatos adatok nagy léptékű kezeléséhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szakembereknek szól, akik a Python alkalmazását szeretnék elsajátítani mindennapi adatelemzéshez, fájlfeldolgozáshoz és folyamatautomatizáláshoz a Pandas és Polars segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Python használatával CSV és Excel fájlok olvasására, átalakítására és írására.
Gyakori adattisztítási és átalakítási feladatok elvégzésére a Pandas és Polars segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) tapasztalt fejlesztőknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni a Python programozásról és annak kiberbiztonsági alkalmazásairól.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
A Python programozás használata védekező kiberbiztonsághoz.
A Python megértése és használata etikai támadó technikákhoz és digitális nyomozási feladatokhoz.
A támadó kiberbiztonsággal és a sebezhetőségek nyilvánosságra hozatalával kapcsolatos jogi és etikai megfontolások felismerése.
Ez az intenzív, gyakorlati alapú kurzus a haladó Python-technikákat, mérnöki ajánlott eljárásokat és gyakran használt tervezési mintákat fedi le, hogy karbantartható, tesztelhető és nagy teljesítményű Python alkalmazásokat építsünk. Kiemelt figyelmet kap a modern eszközök, típuskezelés, konkurencia modellek, architektúra minták és üzembehelyezésre kész munkafolyamatok.
Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik professzionális gyakorlatokat és mintákat szeretnének alkalmazni a termelési szintű Python rendszerekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Python típuskezelés, dataclass-ok és típusellenőrzés alkalmazása a kód megbízhatóságának növelésére.
Tervezési minták és architektúra elvek használata robusztus alkalmazások struktúrálásához.
Konkurencia és párhuzamosítás helyes megvalósítása asyncio és multiprocessing segítségével.
Jól tesztelt kód építése pytest, tulajdonság alapú tesztelés és CI folyamatok segítségével.
Python alkalmazások profilozása, optimalizálása és megerősítése termelési környezetben.
Python projektek csomagolása, terjesztése és üzembe helyezése modern eszközök és konténerek segítségével.
A kurzus formátuma
Interaktív előadások és rövid bemutatók.
Gyakorlati laborok és kódolási feladatok naponta.
Záró projekt, amely integrálja a mintákat, tesztelést és üzembehelyezést.
Kurzus Testreszabási Lehetőségek
Egyedi képzés vagy fókuszterület (adat, web vagy infrastruktúra) igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik a Python programozást szeretnék megtanulni a nulláról a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
Python kód implementálása a Google Colab környezetben.
Vezérlési szerkezetek használata a Python programok folyamatainak irányításához.
Funkciók létrehozása a kód hatékony szervezéséhez és újrafelhasználásához.
Alapvető könyvtárak felfedezése és használata Python programozás során.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó, valamint potenciálisan haladó szintű robotikai fejlesztők számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a ROS-t mobil robotok programozására Python segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Fejlesztői környezet beállítása, amely magában foglalja a ROS-t, a Pythont és egy mobil robot platformot.
ROS csomópontok, témák, szolgáltatások és műveletek létrehozása és futtatása Python használatával.
ROS eszközök és segédprogramok használata ROS alkalmazások monitorozására és hibakeresésére.
ROS csomagok és könyvtárak használata mobil robotokhoz szükséges gyakori feladatok elvégzésére.
ROS integrálása más keretrendszerekkel és eszközökkel.
Ez a kurzus azoknak szól, akik szeretnének megismerkedni a Python programozási nyelvvel. A hangsúly a Python nyelven, az alapvető könyvtárakon, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztásán van. A Python vállalkozásokat hajt és a tudósok használják szerte a világon – ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.
A kurzus a legújabb Python 3.x verzióval tartható, gyakorlati feladatokkal, amelyek kihasználják a nyelv teljes erejét. A kurzus bármely operációs rendszeren tartható (minden UNIX változat, beleértve a Linuxot és a Mac OS X-et, valamint a Microsoft Windows-t).
A gyakorlati feladatok a kurzusidő mintegy 70%-át teszik ki, körülbelül 30% pedig bemutatók és előadások. A kurzus során bármikor feltehetők kérdések és vita folytatható.
Megjegyzés: a képzés az igényeknek megfelelően testreszabható, ha a javasolt kurzusdátum előtt kérés érkezik.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) fejlesztőknek szól, akik szeretnének haladó Python programozási technikákat tanulni, beleértve, hogyan alkalmazzák ezt a sokoldalú nyelvet problémák megoldására olyan területeken, mint a elosztott alkalmazások, adatelemzés és vizualizáció, felhasználói felület programozás és karbantartási szkriptelés.
Ez a kurzus azoknak szól, akik szeretnének megismerkedni a Python programozási nyelvvel. A hangsúly a Python nyelvre, az alapvető könyvtárakra, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztására esik. A Python üzleti vállalkozásokat hajt, és tudósok használják világszerte – ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.
A képzés segíti a résztvevőket abban, hogy felkészüljenek a webalkalmazások fejlesztésére a Python programozás és az adatelemzés segítségével. Az ilyen adatvizualizáció kiváló eszköz a felsővezetés számára a döntéshozatalban.
Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak felhasználásával, valamint számos gyakorlati példa alapján a kurzus megtanítja, hogyan kell használni a gépi tanulás legfontosabb építőköveit, hogyan kell döntéseket hozni az adatmodellezés során, hogyan kell értelmezni az algoritmusok kimeneteit és ellenőrizni az eredményeket.
Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzon fel, amelyekkel magabiztosan megérti és használja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülje az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben az Al Sweigart által írt népszerű könyv, az „Automate the Boring Stuff with Python” alapján készült. Kezdőknek szól, és a Python programozás alapvető fogalmait gyakorlati, gyakorlatokon és beszélgetéseken keresztül mutatja be. A hangsúly azon van, hogy megtanuljuk kódot írni, hogy drámai módon növeljük az irodai termelékenységet.
A képzés végén a résztvevők tudni fogják, hogyan kell Pythonban programozni, és hogyan alkalmazzák ezt az új készséget:
Feladatok automatizálása egyszerű Python programok írásával.
Szövegminta felismerésre képes programok írása „reguláris kifejezések” használatával.
Excel táblázatok programozott generálása és frissítése.
PDF és Word dokumentumok elemzése.
Weboldalak bejárása és információk kinyerése online forrásokból.
E-mail értesítéseket küldő programok írása.
Python hibakereső eszközeinek használata a hibák gyors megoldásához.
Az egér és billentyűzet programozott vezérlése, hogy kattintson és gépeljen helyetted.
Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során Bács-Kiskunben a résztvevők a legfontosabb és legmodernebb gépi tanulási technikákat sajátítják el Pythonban, miközben sorozatot készítenek bemutató alkalmazásokból, amelyek képekkel, zenével, szöveggel és pénzügyi adatokkal foglalkoznak.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Gépi tanulási algoritmusokat és technikákat implementálni komplex problémák megoldására.
Mély tanulást és félig felügyelt tanulást alkalmazni olyan alkalmazásokban, amelyek képekkel, zenével, szöveggel és pénzügyi adatokkal foglalkoznak.
A Python algoritmusokat maximális potenciáljukig kihasználni.
Olyan könyvtárakat és csomagokat használni, mint a NumPy és a Theano.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.
Ennek a kurzusnak a célja, hogy általános jártasságot nyújtson a gépi tanulási módszerek gyakorlati alkalmazásában. A Python programozási nyelv és annak különféle könyvtárainak használatával, valamint számos gyakorlati példán keresztül ez a kurzus megtanítja, hogyan használhatók a gépi tanulás legfontosabb építőelemei, hogyan hozhatunk döntéseket az adatmodellezés során, hogyan értelmezzük az algoritmusok kimeneteit és hogyan ellenőrizzük az eredményeket.
Célunk, hogy olyan készségekkel ruházzunk fel, amelyekkel magabiztosan megértheti és használhatja a gépi tanulás eszköztárának legfontosabb eszközeit, és elkerülheti az adattudományi alkalmazások gyakori buktatóit.
A Python egy olyan programozási nyelv, amely hatalmas népszerűségre tett szert a pénzügyi iparágban. A legnagyobb befektetési bankok és hedge alapok által alkalmazva, széles körű pénzügyi alkalmazások fejlesztésére használják, a kereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelő rendszerekig.
Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Python-t gyakorlati alkalmazások fejlesztésére, hogy megoldják a pénzügyi területen felmerülő számos specifikus problémát.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a Python programozási nyelv alapjait
Letölteni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztői eszközöket pénzügyi alkalmazások létrehozásához Pythonban
Kiválasztani és alkalmazni a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat, hogy szervezzék, ábrázolják és elemezzék a pénzügyi adatokat különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web, stb.)
Olyan alkalmazásokat építeni, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel kapcsolatos problémákat
Hibakeresést, integrációt, üzembe helyezést és optimalizálást végezni egy Python alkalmazáson
Közönség
Fejlesztők
Elemzők
Kvantok
A képzés formátuma
Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka
Megjegyzés
Ez a képzés célja, hogy megoldásokat nyújtson a pénzügyi szakemberek által szembesülő főbb problémákra. Amennyiben van egy konkrét téma, eszköz vagy technika, amelyet szeretne hozzáadni vagy részletesebben kidolgozni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.
Ez egy 4 napos kurzus, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazását a Python programozási nyelv segítségével. Lehetőség van egy további napra, hogy egy MI projektet végezz el a kurzus befejezése után.
A Selenium egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet webböngészőkön keresztül történő webalkalmazás-tesztelés automatizálására használnak. A Selenium 4 továbbfejlesztett WebDriver API-kat, natív relatív lokátorokat és javított grid támogatást kínál. A Python egyszerűsége és erős integrációja olyan tesztelési keretrendszerekkel, mint a Pytest, hatékony választássá teszi skálázható és karbantartható teszt automatizálási csomagok fejlesztéséhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű tesztelők és fejlesztők számára készült, akik a Selenium és Python kombinációját szeretnék használni webalkalmazások tesztelésének automatizálására valós környezetekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
A Selenium és Python telepítése és konfigurálása tesztkörnyezetben.
Robusztus teszt automatizálási szkriptek készítése a Selenium WebDriver és a Pytest segítségével.
Az Oldal Objektum Modell (POM) alkalmazása karbantartható teszt keretrendszerekhez.
Több böngészőn történő tesztek futtatása a Selenium Grid segítségével.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Bács-Kiskun (helyszíni vagy távoli), a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálhatják a Python és az Excel képességeit.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepíteni és konfigurálni a Python és az Excel integrálásához szükséges csomagokat.
Excel fájlokat olvasni, írni és kezelni Python segítségével.
Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a Matlab felhasználóknak szól, akik szeretnének felfedezni vagy átállni a Pythonra az adatelemzés és vizualizáció területén.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Python fejlesztői környezet telepítésére és beállítására.
Megérteni a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
Python használatával betekintést nyerni különböző adathalmazokba.
Meglévő Matlab alkalmazások Pythonra való átalakítására.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik éppen csak annyi Pythont szeretnének megtanulni, hogy elkezdhessék elemezni az értékesítési adatokat, forgalmi elemzéseket, ügyfélinterakciókat stb..
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepíteni és konfigurálni a szükséges szoftvereket, könyvtárakat és fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessék írni az adatelemzéshez szükséges Python kódot.
Elemzést végezni az Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok forrásaiból származó adatokon.
Az adatok tisztítása, hogy növeljék használhatóságát az elemzés előtt.
Egyszerű statisztikai elemzések elvégzése.
Jelentések készítése, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyszerű számoktól kezdve az adatvizualizációkig.
Értékes betekintést nyerni az adatokba, beleértve a teljesítménytrendeket és a problémás területeket.
Ezen oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők a haladó Python programozási technikákat sajátítják el, beleértve, hogyan alkalmazhatják ezt a sokoldalú nyelvet a problémák megoldására olyan területeken, mint a elosztott alkalmazások, adatelemzés és -vizualizáció, felhasználói felület programozás és karbantartási szkriptelés.
A képzés formátuma
Interaktív előadás és vita.
Sok gyakorlat és gyakorlás.
Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségek
Ha szeretne hozzáadni, eltávolítani vagy testreszabni bármilyen részt vagy témát ezen a képzésen, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Python segítségével szeretnék automatizálni a weboldalak bejárását és az adatok kinyerését feldolgozás és elemzés céljából.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
A Python és az összes szükséges csomag telepítésére és konfigurálására.
Különböző weboldalakon tárolt adatok lekérésére és feldolgozására.
Megérteni, hogyan működnek a weboldalak és hogyan szerkezetik meg azok az HTML-t.
Pókok létrehozására a web nagy léptékű bejárásához.
A Selenium használatára AJAX-alapú weboldalak bejárásához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Dask-et szeretnék használni a Python ökoszisztémával nagy adathalmazok felépítéséhez, skálázásához és elemzéséhez.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani a környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez Dask és Python segítségével.
Felfedezni a Dask-ben elérhető funkciókat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
Megérteni, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számításokat Pythonban.
Megtanulni, hogyan lehet skálázni a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
Optimalizálni a Dask környezetet a nagy adathalmazok kezelésében való magas teljesítmény fenntartásához.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.
A ChatBotok olyan számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat csevegő felületeken keresztül. A ChatBotok segítenek a szervezeteknek maximalizálni működési hatékonyságukat azáltal, hogy könnyebb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan készíthetnek chatbotokat Pythonban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a chatbotok készítésének alapjait
Különböző chatbotok építése, tesztelése, üzembe helyezése és hibaelhárítása Python használatával
Közönség
Fejlesztők
A képzés formátuma
Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka
Megjegyzés
Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik a CUDA segítségével szeretnének Python alkalmazásokat készíteni, amelyek párhuzamosan futnak NVIDIA GPU-kon.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
A Numba fordító használatával felgyorsítani a Python alkalmazásokat NVIDIA GPU-kon.
Egyéni CUDA magok létrehozása, fordítása és indítása.
GPU memória kezelése.
CPU alapú alkalmazás átalakítása GPU-gyorsított alkalmazássá.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a FastAPI-t Pythonnal együtt használni RESTful API-k gyorsabb és egyszerűbb építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék a TensorFlow-ot használni a lehetséges csalási adatok elemzéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Csalásfelismerő modell létrehozására Python és TensorFlow segítségével.
Lineáris regressziók és lineáris regressziós modellek építésére csalás előrejelzéséhez.
Végponttól végpontig tartó AI alkalmazás fejlesztésére a csalási adatok elemzéséhez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a hálózati mérnököknek szól, akik Pythonnal szeretnék karbantartani, kezelni és tervezni a számítógépes hálózatokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Optimalizálni és kihasználni a Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet és pyntc eszközöket a hálózati automatizálásban Pythonnal.
Megismerni a többszálúságot és a többprocesszoros feldolgozást a hálózati automatizálásban.
A GNS3 és Python használatát a hálózati programozásban.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen Bács-Kiskun, a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Pythont kiváló minőségű természetes nyelvű szöveg előállítására, saját NLG rendszerüket felépítve a nulláról. Esettanulmányokat is megvizsgálunk, és a releváns fogalmakat alkalmazzuk a tartalomgenerálásra szolgáló élő laborprojektekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Az NLG használatával automatikusan tartalmat generálni különböző iparágakban, újságírástól ingatlanig, időjárás- és sportjelentésekig.
Forrástartalmak kiválasztása és szervezése, mondatok tervezése és a rendszer előkészítése az eredeti tartalom automatikus generálására.
A NLG folyamatának megértése és a megfelelő technikák alkalmazása minden szakaszban.
A Természetes Nyelv Generálás (NLG) rendszer architektúrájának megértése.
A legmegfelelőbb algoritmusok és modellek implementálása az elemzéshez és rendezéshez.
Adatok lekérése nyilvánosan elérhető adatforrásokból, valamint kurált adatbázisokból a generált szöveg anyagaként való felhasználásra.
A manuális és fáradságos írási folyamatok cseréje számítógép által generált, automatizált tartalomkészítésre.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a behatástesztelőknek szól, akik Python segítségével szeretnének behatástesztelést végezni hálózatokon a Kali Linuxban.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Pythont szerveroldali nyelvként szeretnék használni egy webalkalmazás létrehozásához. Különböző technikákat és keretrendszereket fogunk megvizsgálni, hogy megtaláljuk a legmegfelelőbbet egy adott probléma megoldásához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Python csomagok és keretrendszerek telepítésére és konfigurálására.
A megfelelő fejlesztői környezet beállítására a kódolási folyamat optimalizálásához.
A szükséges kód írására az alkalmazás végfelhasználói által elvárt alapvető funkcionalitás (űrlapok, adatbázis-lekérdezések, számítások stb.) engedélyezéséhez.
A Django és Flask például számos népszerű keretrendszer közül választani, hogy automatizálják az ismétlődő feladatokat és csökkentsék a fejlesztési időt.
A Computer Vision egy olyan terület, amely a digitális médiából történő automatikus információk kinyerésével, elemzésével és értelmezésével foglalkozik. A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres világos szintaxisáról és kódolvashatóságáról.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megismerik a Computer Vision alapjait, miközben lépésről lépésre létrehoznak egy sor egyszerű Computer Vision alkalmazást Python használatával.
Ez a kurzus bemutatja a hallgatóknak a Python nyelvet. A kurzus elvégzését követően a hallgatók képesek lesznek nem triviális Python programokat írni, amelyek különböző témakörökkel foglalkoznak. A témakörök közé tartozik a nyelv összetevői, munka egy professzionális IDE-vel, vezérlési szerkezetek, sztringek, I/O, gyűjtemények, osztályok, modulok és reguláris kifejezések. A kurzus számos gyakorlati laborral, megoldásokkal és kódpéldákkal kiegészül.
A kurzus elvégzése után a hallgatók képesek lesznek bemutatni a Python biztonsági elveinek ismeretét és megértését.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) fejlesztők és adattudósok számára készült, akik a spaCy-t szeretnék használni nagymennyiségű szöveg feldolgozására, minták keresésére és betekintések nyerésére.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
A spaCy telepítése és konfigurálása.
A spaCy megközelítésének megértése a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) területén.
Minták kinyerése és üzleti betekintések nyerése nagyméretű adatforrásokból.
A spaCy könyvtár integrálása meglévő webes és örökölt alkalmazásokkal.
A spaCy üzembe helyezése élő termelési környezetekben az emberi viselkedés előrejelzésére.
A spaCy használata szöveg előfeldolgozására a mély tanuláshoz.
A képzés formátuma
Interaktív előadás és vita.
Sok gyakorlat és gyakorlás.
Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségek
Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
További információkért a spaCy-ról, kérjük, látogasson el ide: https://spacy.io/
A Tableau egy üzleti intelligencia és adatvizualizációs eszköz. A Python egy széles körben használt programozási nyelv, amely számos statisztikai és gépi tanulási technikát támogat. A Tableau adatvizualizációs ereje és a Python gépi tanulási képességei kombinációjával a fejlesztők gyorsan fejlett adatelemzési alkalmazásokat építhetnek különböző üzleti használati esetekre.
Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálhatják a Tableau-t és a Pythont a fejlett elemzések végrehajtásához. A Tableau és Python integrációja a TabPy API-n keresztül történik.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Integrálni a Tableau-t és a Pythont a TabPy API segítségével
A Tableau és Python integrációját használni összetett üzleti forgatókönyvek elemzésére néhány sor Python kóddal
Célközönség
Fejlesztők
Adattudósok
A képzés formátuma
Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka
A Python gépi tanulásban a Szövegösszefoglalás funkció képes beolvasni a bemeneti szöveget és létrehozni egy szöveges összefoglalót. Ez a képesség parancssorból vagy Python API/könyvtárként érhető el. Egy izgalmas alkalmazási terület a gyors ügyvezetői összefoglalók készítése; ez különösen hasznos olyan szervezetek számára, amelyeknek nagy mennyiségű szöveges adatot kell átnézniük jelentések és prezentációk elkészítése előtt.
Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Pythont egy olyan egyszerű alkalmazás létrehozására, amely automatikusan generálja a bemeneti szöveg összefoglalását.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Használni egy parancssori eszközt, amely összefoglalja a szöveget.
Tervezni és létrehozni Szövegösszefoglaló kódot Python könyvtárak segítségével.
Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Célközönség
Fejlesztők
Adattudósok
A képzés formátuma
Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a Modin használatával párhuzamos számításokat szeretnének létrehozni és implementálni a Pandas segítségével a gyorsabb adatelemzés érdekében.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
Beállítani a szükséges környezetet a nagy léptékű Pandas munkafolyamatok fejlesztéséhez a Modin segítségével.
Megérteni a Modin jellemzőit, architektúráját és előnyeit.
Ismerni a Modin, a Dask és a Ray közötti különbségeket.
Gyorsabban végrehajtani Pandas műveleteket a Modin segítségével.
Implementálni a teljes Pandas API-t és funkciókat.
Olvass tovább...
Utoljára frissítve:
Vélemények (18)
A felhasználók száma helyes. Az oktató lelkesen adta át az információkat.
Alberto Rivas - SEG AUTOMOTIVE SPAIN, S.A.U.
Kurzus - Python Programming - 4 days
Gépi fordítás
A gyakorlati feladatok száma, amelyek hasonló adatokat használnak azokhoz, amit projektjeinkben alkalmazunk (minta: műholdas képek raszterformátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
Interaktív gyakorlatok.
Andrei Damian
Kurzus - Python Advanced
Gépi fordítás
Nagyon interaktív sok példával, jól kidolgozott összetettségi fokozatokkal a képzés elejétől a végéig.
Jenny - Andheo
Kurzus - GPU Programming with CUDA and Python
Gépi fordítás
Úgy éreztem, a képző rendkívül tudatos volt, és bizonytalanul válaszolt a kérdésekre, hogy megnyugtassa az egyértelmű felfogást.
Jenna - TCMT
Kurzus - Machine Learning with Python – 2 Days
Gépi fordítás
Nagyon jó előkészítés és szakmai tudás a képzőtől, tökéletes angol nyelvű kommunikáció. A tanfolyam gyakorlatias volt (gyakorlatok + példák felhasználási esetek megosztása).
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Gépi fordítás
Az elmagyarázás
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Kurzus - Machine Learning with Python – 4 Days
Gépi fordítás
Nagyon gyakorlati, bevonó és jól szétosztott szünetek között. Ezért nem éreztem összemúlandónak/választatónak.
Charles Lim - Ministry of Defence, Singapore
Kurzus - Python for Data Analysis
Gépi fordítás
Számos különböző példa és téma került kiszemélyezésre, az alapvető vizsgálatoktól a bejelentkezés-kezelésig és a dinamikus oldal-kezelésig.
Daniele Tagliaferro - Creditsafe Italia Srl
Kurzus - Web Scraping with Python
Gépi fordítás
A képződő rendkívül ismerős volt és nagyon nyitottan vonta be a visszajelzést a tartalom eljárásának üteméről és a megismert témakörökről. sokat tanultam a képzés során, és úgy érzem, most már jól fogalmazhatok képfeldolgozást, valamint néhány technikát ismerek, amelyek segítenek egy jó tanító adatsor létrehozásában egy képalkategórizási probléma esetén.
Anthea King - WesCEF
Kurzus - Computer Vision with Python
Gépi fordítás
A képző tanár segítőkész volt, és valójában nagyon ösztönöző hatású volt arra, hogy felvegyem a kurzust.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Kurzus - Python in Data Science
Gépi fordítás
Témavezetés ismeretek időpontja
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Kurzus - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Gépi fordítás
A tanár a képzést a résztvevők tempójára szabja
Farris Chua
Kurzus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Gépi fordítás
A képző szakmai szaktudós volt, és kitetted módon összekapcsolta a tananyagot az alkalmazásokkal.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurzus - Applied AI from Scratch in Python
Gépi fordítás
A képző rendkívül jó volt! Ha több idő lenne, úgy gondolom, sokkal többet tudhatnánk megtanulni.
Zarim Jei Serrano - Cloudstaff Philippines, Inc.
Kurzus - Python Programming Fundamentals
Gépi fordítás
1:1 nagyon intensív volt, de sokat tanultam.
Karen Dyke - BT
Kurzus - Python: Automate the Boring Stuff
Gépi fordítás
A képző kitűnő volt, mindig készen állt arra, hogy válaszoljon a kérdéseimet és megosztson velem annyi ismeretet, amennyit csak tudott.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurzus - Advanced Python
Gépi fordítás
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Online Python training in Bács-Kiskun, Python training courses in Bács-Kiskun, Weekend Python courses in Bács-Kiskun, Evening Python training in Bács-Kiskun, Python instructor-led in Bács-Kiskun, Python private courses in Bács-Kiskun, Evening Python courses in Bács-Kiskun, Online Python training in Bács-Kiskun, Python boot camp in Bács-Kiskun, Python instructor in Bács-Kiskun, Python instructor-led in Bács-Kiskun, Python one on one training in Bács-Kiskun, Python on-site in Bács-Kiskun, Weekend Python training in Bács-Kiskun, Python coaching in Bács-Kiskun, Python trainer in Bács-Kiskun, Python classes in Bács-Kiskun
