Python oktatás Borsod-Abaúj-Zemplén

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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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.
• Ismétlődő adatfeldolgozási folyamatok automatizálására Python szkriptekkel.
• Egyszerű szkriptek csomagolására futtatható állományokká és projektmenedzsment legjobb gyakorlatainak követésére.

A képzés formátuma

• Interaktív kódolási bemutatók és rövid előadások.
• Gyakorlati feladatok irányított kódpéldákkal.
• Gyakorlati miniprojektek valós feladatok automatizálásához.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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.
• ROS alkalmazások hibaelhárítása és hibakeresése.

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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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.

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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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 Borsod-Abaúj-Zemplénben 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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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.

Bevezet az adattudomány és a mesterséges intelligencia gyakorlati megközelítésébe Python segítségével – felvértezi a szakembereket az adatok feltárásához, gépi tanulási modellek építéséhez és üzleti környezetben alkalmazható AI-alapú alkalmazások üzembe helyezéséhez; A CRISP-DM munkafolyamatokat, statisztikai elemzést, felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, mélytanulást Tensorflow segítségével, természetes nyelvfeldolgozást, nagy adatokat Sparkkal és adatalapú történetmesélést tárgyal; Ideális kezdők számára, akik Python adattudományi tanúsítványt és karrierre kész elemzési képzést keresnek.

Az Alkalmazott mesterséges intelligencia a nulláról Pythonban programozókat és adatelemzőket alapvető technikákkal lát el a gépi tanulási megoldások építéséhez a semmiből, Python használatával. A kurzus áttekinti a felügyelt tanulás alapelveit, beleértve az osztályozást és a regressziót, a felügyelet nélküli tanulás klaszterezését és anomália észlelését, valamint a fejlett neurális hálózati architektúrákat. Megvizsgálja a scikit-learn, Apache Spark MLlib és Jupyter notebookok használatának bevált módszereit a gyakorlati AI fejlesztéshez. Segít a szakembereknek gyakorlati gépi tanulási modellek implementálásában, az algoritmusok korlátainak értékelésében, valamint alkalmazott projektek végrehajtásában a valós problémák megoldásához.

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.
• Automatizált tesztek integrálása CI/CD folyamatokba.
• Gyakori hibák elhárítása és ajánlott eljárások alkalmazása az automatizálás stabilitása érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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.
• Matlab és Python alkalmazások integrálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik éppen annyit szeretnének megtanulni a Pythonból, hogy elkezdhessék elemezni az értékesítési adatokat, forgalmi elemzéseket, vevői interakciókat 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.
• Elemzéseket készíteni olyan forrásokból, mint az Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok.
• Az adatok tisztítása annak használhatóságának javítása érdekében az elemzés előtt.
• Egyszerű statisztikai elemzések végrehajtása.
• Jelentések készítése, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyszerű számoktól kezdve adatvizualizációkon keresztül.
• 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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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.

Kurzus Áttekintés

Ez a gyakorlati képzés azoknak a szakembereknek készült, akik már rendelkeznek adatmérnöki háttérrel, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a mesterséges intelligenciában, a Pythonban és a nagy nyelvi modellekben. A kurzus a valós alkalmazásokra összpontosít, beleértve a modellek használatát, a prompt mérnökséget és az AI-alapú megoldások készítését. A résztvevők lépésről lépésre haladnak a gyakorlatok során, amelyek az alapfogalmaktól az üzembe helyezhető AI-munkafolyamatok kialakításáig vezetnek. 

Képzés Formátuma

• Személyes osztálytermi képzés

 • Oktató által vezetett órák gyakorlati feladatokkal  

• Interaktív viták és valós esettanulmányok

 • Napi gyakorlati feladatok

Kurzus Céljai

• A modern alkalmazásokhoz kapcsolódó AI és gépi tanulási alapfogalmak megértése

 • Python készségek fejlesztése AI-fejlesztéshez és adatmunkafolyamatokhoz  

• A nagy nyelvi modellek működésének és hatékony használatának megismerése  

• Promptok tervezése és optimalizálása megbízható kimenetek érdekében  

• Végponttól végpontig tartó AI-megoldások készítése API-k és keretrendszerek segítségével

 • AI integrálása adatmérnöki folyamatokba  

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-ben (online vagy helyszínen) üzleti szakemberek és adatelemzők számára készült, akik középhaladó Python-ismeretekkel rendelkeznek, és szeretnék a Pythont használni munkafolyamatok automatizálására, üzleti adatok elemzésére és dinamikus Excel-alapú jelentések készítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-ben (online vagy helyszíni) azoknak a behatástesztelőknek szól, akik Python segítségével szeretnének behatástesztelést végezni hálózatokon a Kali Linuxban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python programokat készíteni hálózati sebezhetőségek felkutatására.
• Felfedezni és használni a Kali web shell-eket és shellcode-okat exploitokban.
• Különböző Kali eszközök alkalmazása a behatástesztelés során.
• Rendszerek kihasználása Python segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű felhasználóknak szól.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres világos szintaxisáról és kódolvashatóságáról.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Pythont kvantitatív pénzügyekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozás alapjait
• Pythont használni pénzügyi alkalmazásokhoz, beleértve matematikai technikák, sztochasztikus módszerek és statisztika implementálását
• Pénzügyi algoritmusok implementálása a Python teljesítményének kihasználásával

Célközönség

• Fejlesztők
• Kvantitatív elemzők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

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.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Computer Vision alapjait
• Python használatával Computer Vision feladatokat megvalósítani
• Saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszereket készíteni

Célközönség

• A Computer Vision iránt érdeklődő Python programozók

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Ez a gyakorlati kurzus azoknak a Unix és shell felhasználóknak készült, akik Python segítségével szeretnék fejleszteni automatizálási képességeiket. Míg a shell szkriptelés továbbra is hatékony egyszerű feladatokhoz, a Python jelentősen nagyobb rugalmasságot, olvashatóságot és skálázhatóságot biztosít komplex automatizálási, rendszeradminisztrációs és DevOps munkafolyamatokhoz.

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