Python oktatás Budapest

A Python a magaszcálatos mesterséges intelligencia (AI) ügynökök fejlesztésének és orchestrálásának alapvető programozási nyelve. Ez a kurzus gyakorlati megoldásokat mutat be modern SDK-k és keretrendszerek, mint például a LangChain és az AutoGen használatával a ügynökök létrehozásához, összekapcsolásához és felügyeletéhez.

Ez a tanár által vezetett élő képzés (online vagy személyesen) közepes szintű háttérprogramozók, platform-mérnökök és gépi tanulási mérnökök számára készült, akik Python eszközökkel és API-kkal szeretnének önálló ügynököket implementálni és orchestrálni.

Ez a képzés befejeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálják és beállítják az agens rendszerek Python-alapú környezetét.
• Népszerű ügynök SDK-kat, mint a LangChain és az AutoGen használni a működőképességet biztosító ügynökök létrehozásához.
• Eszközöket és API-kat integrálva bővítik az ügynökök képességeit.
• Többügynök munkafolyamatokat és kommunikációs mintázatokat orchestrálnak.
• A legjobb gyakorlatokat alkalmazzák az agens kódalapok hibakeresésére, tesztelésére és karbantartására.

Kurzus formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Gyakorlati programozási feladatok és élő bemutatók.
• Praktikus projektek az agens munkafolyamatok teljes körű megvalósításához.

Kurzus személyre szabása

• A kurzus személyre szabott képzésének megrendelése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Ez a kurzus tanulmányos műszaki technikákat oktat az agens (autonóm) rendszerek tervezéséhez, építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez Python használatával. A kurzus tartalmazza az agens ciklusát, eszközt integrálást, memóriát és állapotkezelést, orkestrációs mintákat, biztonsági kontrollokat és a termelési környezetben való alkalmazás szempontjait.

Ez az intruktor vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középfokú és haladó ML mérnököknek, AI fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szánt, akik termékeny, gyártásra kész autonóm agenseket szeretnének létrehozni Python használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és megvalósítani az agens ciklusát és a döntéshozatali folyamatokat.
• Külső eszközökkel és API-kkal bővíteni az agensek képességeit.
• Rövid- és hosszútávú memóriai architektúrákat megvalósítani az agensek számára.
• Koordinálni többlépéses orkestrációt és agens összetevőket.
• Alkalmazni biztonsági, hozzáférés-vezérlési és megfigyelhetőség legjobb gyakorlatait a terjesztett agensekre.

Kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Személyre szabott gyakorlatok agensek Python és népszerű SDK-k használatával.
• Projekt alapú gyakorlatok, amelyek telepíthető prototipusokat termelnek.

Kurzus személyre szabási lehetőségek

• A képzés személyre szabására vonatkozó kérést nyújtson be velünk a rendezéshez.

Artificial Intelligence with Python az olyan intelligens rendszerek fejlesztését jelenti, amelyeket Python kiterjedt AI és gépi tanulás könyvtárakkal ellátott ekoszisztémája tesz lehetővé.

Ez az oktatóvezetett élő tréning (online vagy helyszínen) az intermediate szintű Python programozóknak szól, akik AI megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és telepíteni Python használatával.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python mag AI könyvtárak segítségével AI algoritmusokat valósítani.
• Felügyelt, fel nem ügyelt és erősítési tanulás modelljeivel dolgozni.
• AI megoldásokat integrálni létező alkalmazásokba és munkafolyamatokba.
• Modell teljesítményt értékelni és pontosságnak és hatékonyságnak optimalizálni.

A tréning formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
• Kezdő szintű implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A tréning testreszabási lehetőségei

• A tréning testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megegyezzünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű Python fejlesztőknek szól, akik szeretnék bővíteni Python fejlesztési tapasztalataikat az AWS Cloud9 használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja az AWS Cloud9-et a Python fejlesztéshez.
• Ismerje meg az AWS Cloud9 IDE felületét és szolgáltatásait.
• Python alkalmazás írása, hibakeresése és üzembe helyezése az AWS Cloud9 szolgáltatásban.
• Együttműködjön más fejlesztőkkel az AWS Cloud9 platform használatával.
• Integrálja az AWS Cloud9-et más AWS-szolgáltatásokkal a fejlett telepítésekhez.

Azt tanítói vezérelte, élő kijelzős tanfolyamot Budapest-ban (online vagy helyszínen) szakértő szintű adatanalitikusok számára szánjuk, akik szeretnék kihasználni Python adatanalízis képességeit a Power BI-ben, ezzel javítva az adatok elemzési és vizualizálási képességüket.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulni, hogyan integrálhatjuk Python-t a Power BI-be adatok elemzésére.
• Python skriptek használatával töltünk be, tisztítunk és előfeldolgozzuk az adatokat a Power BI környezetben.
• Javítjuk az adatok vizualizálási képességeit Python segítségével készített sajátos és interaktív vizualizációk létrehozásával.
• Haladott adatanalízis készségeket szereznek Python használatával.

A Python egy sokoldalú programozási nyelv, amelyet szeles körben alkalmaznak az adatai manipulálására, automatizálására és elemzésére. A Pandas és Polars könyvtárak erőteljes, gyakorlati eszközöket nyújtanak a táblázatos adatok nagy mennyiségű feldolgozásához.

Ez az általom közvetített, élőképes képzés (online vagy helyszíni) alap- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik a Python használatával szeretnének napirendi adatelemzést, fájlkezelést és folyamat automatizálást végezni Pandasssal és Polars-sal.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Python használatával CSV és Excel fájlok olvasásra, átalakításra és írásra.
• A Pandas-sal és Polars-sal elterjedt adatkezelési és átalakítási feladatok elvégzésére.
• Python szkriptekkel ismétlődő adatfolyamatok automatizálására.
• Egyszerű szkriptek csomagolása futtatható fájlokká és a projektek legjobb gyakorlatainak követése.

A képzés formátuma

• Kötelező kódolási bemutatók és rövid előadások.
• Gyakorlati gyakorlatok vezetett kód példák segítségével.
• Gyakorlati miniprojektek valós feladatok automatizálásához.

Képzés személyre szabása

• Ez a képzés személyre szabott változatának kérése érdekében lépjen kapcsolatba velünk a rendezésért.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) olyan tapasztalt fejlesztőknek szánt, akik meg szeretnék ismerni Python programozás alapjait és alkalmazásait a kiberbiztonságban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python programozást használni védelmi kiberbiztonsági célokra.
• Étikus támadó technikákat és digitális forenzikai feladatokat végrehajtani Python segítségével.
• Felismerni az offenzív kiberbiztonság és a hibák bejelentésének köré tartozó jogi és etikai kérdéseket.

Ez az intenzív gyakorlati kurzus bemutatja a haladó Python technikákat, a legjobb fejlesztési eljárásokat és a gyakran használt tervezési mintákat a fenntartható, teszthető és nagy teljesítményű Python alkalmazások készítése céljából. hangsúlyt fektet a modern eszközök, tipusok, párhuzamosság modelljei, architektúri minták és üzemkészségi munkafolyamatok használatára.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a középhaladó és haladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik szeretnék olyan professionális gyakorlatokat és mintákat alkalmazni, amelyek segítenek a termelési minőségű Python rendszerek készítésében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Python tipusok, adattárgyak és típusellenőrzés alkalmazásával növelni a kód megbízhatóságát.
• Tervezési minták és architektúri elvek használatával robust alkalmazásokat építeni.
• Helyes párhuzamosság és szinkronizálás implementálása az asyncio és a többprocesszoros technológiák segítségével.
• Jól tesztelt kód létrehozása a pytest, a tulajdonság alapú tesztelés és CI folyamatok használatával.
• A Python alkalmazások profilozása, optimalizálása és megerősítése termelési környezetben.
• A modern eszközök és konténerek használatával csomagolni, elosztani és üzembe helyezni a Python projektet.

Képzés formátuma

• Interaktív előadások és rövid bemutatók.
• Nap mintán készülő gyakorlati laborok és programozási gyakorlatok.
• Kulcsfontosságú mini-projekt, amely integrálja a mintákat, tesztelést és üzembe helyezést.

Képzés testreszabási opciók

• A testreszabott képzés vagy fókusz terület (adat, web vagy infrastruktúra) kérése esetén vegye fel velünk a kapcsolatot az elrendezéshez.

Ez oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
• Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
• Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
• Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.

Ez az instruktor vezetésű élő képzés (online vagy helyszíni) fejlesztők számára készült, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stack segítségével dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a FastAPI, React és MongoDB integrált fejlesztői környezetet.
• Megérteni a FARM stack alapvető fogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtudni, hogyan építsenek REST API-kat FastAPI-val.
• Megtudni, hogyan tervezzenek interaktív alkalmazásokat a Reacttal.
• Készíteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (front-end és back-end) a FARM stack segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) kezdő-középszintű és potenciálisan haladó szintű robotikai fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell ROS-et használni mobil robotok programozására a [0 ].

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja ROS, Python és egy mobil robot platformot.
• Hozzon létre és futtasson ROS csomópontokat, témákat, szolgáltatásokat és műveleteket a Python használatával.
• Használja ROS eszközöket és segédprogramokat az ROS alkalmazások figyelésére és hibakeresésére.
• Használjon ROS csomagokat és könyvtárakat a mobil robotok általános feladataihoz.
• Integrálja az ROS-et más keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Hibaelhárítás és hibakeresés ROS alkalmazásokban.

A kurzus azoknak szól, akik meg akarnák tanulni a Python programozási nyelvet. A hangsúly a Python nyelvre, a magkönyvtárakra, valamint a Python közösség által fejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztására kerül. A Python üzleteket hajt és tudósok használják világszerte – az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.

A kurzust a legújabb Python 3.x verzióval lehet elvégezni, gyakorlati feladatokkal, amelyek kihasználják teljes erejét. Ez a kurzus bármilyen operációs rendszeren lehetséges (UNIX összes változata, beleértve a Linux és Mac OS X, valamint a Microsoft Windows).

A gyakorlati feladatok körülbelül 70%-át teszik ki a kurzus időtartamának, körülbelül 30% pedig bemutatók és prezentációk. A kurzus során bármikor lehet vitákat folytatni és kérdéseket feltenni.

Megjegyzés: a képzés előre bejelentett kérelme alapján igény szerint alakítható.

Ez az oktatók által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) a fejlesztők számára készült, akik haladó Python programozási technikákat szeretnének megtanulni, beleértve ezen sokoldalú nyelv alkalmazását terjesztett alkalmazásokban, adatelemzésben és vizualizációban, felhasználói felület fejlesztésében és karbantartó parancsfájlok írásában.

Ez a tanfolyam azoknak készült, akik a Python programozási nyelvet szeretnék megtanulni. A hangsúly a Python nyelven, az alapvető könyvtárakon van, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztásán. A Python ösztönzi a vállalkozásokat, és a tudósok világszerte használják – ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.

A képzési kurzus segítséget nyújt a résztvevőknek a Python Programozással történő Webalkalmazás-fejlesztésre és Adat-Analitika használatára való felkészülésében. Ilyen adatvizualizáció kiváló eszköz a Legfelső Vezetésnek a 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 a tanárvezetett, élő képzés Budapest területen az Al Sweigart által írt népszerű könyv, "Automate the Boring Stuff with Python" alapján zajlik. Kezdőkre szóló, és a létesítményes Python programozási alapelveket gyakorlati, kézi feladatokon és vitákön keresztül bemutatja. Az összpontosítás az, hogy tanuljanak olyan kódolást, ami jelentősen növeli a hivatali munkaeffektivitást.

A képzés végére a résztvevők tudni fogják, hogyan programoznak Pythonban és hogyan alkalmazzák ezt az új készséget:

• Feladatok automatizálása egyszerű Python programok írásával.
• Programok írása, amelyek szövegmintázatokat ismernek fel a „reguláris kifejezésekkel”.
• Folyamatban lévő és frissített Excel munkafüzetek generálása programozás segítségével.
• PDF és Word dokumentumok elemzése.
• Weboldalak böngészése és információk hozzáadása online forrásokból.
• Email értesítések küldő programok írása.
• A Python hibaelhárító eszközeit gyorsan feloldó hibák megoldása.
• Eger- és billentyűzetkontroll automatizálása a kattintások és beírások végrehajtásához.

A tan oktatóvezetésű, élő képzésen Budapest-ban a résztvevők a legrelevánsabb és legmodernebb gépi tanulási technikákkal fogják megismerkedni Python-ban, miközben egy sorozat demóalkalmazást építenek fel, amely képeket, zenét, szövegeket és pénzügyi adatokkal foglalkozik.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási algoritmusokat és technikákat valósítsanak meg bonyolult problémák megoldására.
• Mélytanulást és félfelügyelt tanulást alkalmazzanak képek, zene, szöveg és pénzügyi adatokkal kapcsolatos alkalmazásokhoz.
• A Python algoritmusokat maximalizálják.
• Használják a NumPy és Theano könyvtárakat és csomagokat.

Azon oktatóvezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) célközönsége az a középhőmérsékű Python fejlesztők és adattudósok, akik kíváncsiak arra, hogy javítsák adatelemzési és adatmanipulációs képességeiket Pandas-vel és NumPy-val.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python-t, Pandas-t és NumPy-t tartalmazó fejlesztői környezetet állítanak be.
• Pandas-vel és NumPy-val adatelemző alkalmazást hozzanak létre.
• Elvégezzenek előrehaladott adatszabályozási, rendezési és szűrési műveleteket.
• Végrehajtanak összegzési műveleteket és elemznek idősorozat-adatokat.
• Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével adatok megjelenítését végrehajtanak.
• Hibák keresését és optimalizálják adatelemző kódjukat.

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.

Python egy programozási nyelv, amely óriási népszerűségre tett szert a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és a fedezeti alapok által elfogadott pénzügyi eszköz széles skáláját építik fel, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Python ot gyakorlati alkalmazások kifejlesztésére számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait
• Letölteni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztőeszközöket pénzügyi alkalmazások létrehozásához a Python -ben
• Kiválasztani és használni a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat a pénzügyi adatok rendszerezéséhez, vizualizálásához és elemzéséhez különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web, stb.)
• Alkalmazásokat létrehozni, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel és még sok más kapcsolatos problémákat
• Hibaelhárítani, integrálni, üzembe helyezni és optimalizálni egy Python alkalmazást

Közönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantitatív elemzők

A tantárgy formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

jegyzet

• Ez a képzés megoldást nyújt a pénzügyi szakemberek által felmerülő alapvető problémákra. Ha azonban van egy konkrét témája, eszköze vagy technikája, amelyet szeretne kiegészíteni vagy részletesebben kifejteni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Ez egy 5 napos bevezetés az Adat tudományba és a Műszaki intelligencia (AI) területére.

A kurzust példákkal és gyakorlatokkal mutatják be Python használatával.

Ez egy 4 napos tanfolyam, amely bemutatja az AI-t és annak Python programozási nyelvet használó alkalmazását. Lehetőség van arra, hogy a kurzus befejeztével további nap álljon rendelkezésre egy mesterséges intelligencia projekt elvégzésére.

A Selenium nyílt forráskódú keretrendszer a különböző böngészőkön átnyúló webalkalmazás-tesztautomatizáláshoz. A Selenium 4-gyel erősebb WebDriver API-k, nativ relatív lokátorok és javított hálózati támogatás áll rendelkezésre. A Python egyszerűsége és erős integrációja tesztkeretrendszerekkel, mint például a Pytest, erőteljes választással teszi a skalázható és karbantartható tesztautomatizálási szuitek fejlesztésére.

Ez az oktatóvezetett, élőképzés (online vagy helyszínen) kezdő- és középfokú tesztelők és fejlesztők számára van szánva, akik Selenium-t akarnak Python-nal használni a valós világbeli környezetekben történő webalkalmazás-tesztautomatizáláshoz.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Selenium telepítése és konfigurálása Python-nal a tesztkörnyezetben.
• Robusztus tesztautomatizálási szkript készítése Selenium WebDriverrel és Pytesttel.
• Page Object Model (POM) alkalmazása karbantartható tesztkeretrendszerekhez.
• Tesztek futtatása több böngészőn Selenium Griddel.
• Automatizált tesztek integrálása CI/CD csövekkel.
• Gyakori problémák megszüntetése és automatizálás stabilitásához alkalmazott legjobb gyakorlatok.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőképzések végrehajtása egy élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ezt a képzést testreszabott formában kérhetik, vegyék fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.

Ebben az oktatási programban, a képzésvezető által vezetett élő képzésen (helyszíni vagy távoktatás), a résztvevők megtanulják, hogyan egyesíthetik Python és Excel képességeit.

Az oktatás végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python és Excel integrációs csomagok telepítésére és beállítására.
• Excel fájlok olvasására, írására és manipulálására Python segítségével.
• Python függvények meghívására az Excelből.

Ez az interaktív, elnökelt tanfolyam Budapest (online vagy helyszíni) a Matlab felhasználók számára készült, akik szeretnének megismerkedni a Pythonnal, illetve átkerülni neki az adatelemzéshez és vizualizációhoz.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egy Python fejlesztői környezet telepítésére és konfigurálására.
• A Matlab és Python szintaxisának különbségeit és hasonlóságait megérteni.
• A Python használatával értelmegetni különböző adathalmazokat.
• Meglévő Matlab alkalmazásokat átalakítani a Pythonnal.
• Matlab és Python alkalmazások integrálása.

Ez az oktató által vezetett élő tanfolyag Budapest (online vagy helyszíni) a személyekre vonatkozik, akik szeretnének elég Pythonot megtanulni, hogy megkezdjék a számlálásokat értékesítési adatból, forgalom elemzésből, ügyfélinterakciókból stb.

A tanfolyag végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani azokat a szoftvereket, könyvtárakat és fejlesztői környezetet, amelyek lehetővé teszik a Python kód írását az adatelemzés céljából.
• Elemződni az Excel, CSV, JSON fájlokból és adatbázisokból származó adatokon.
• Tisztítani az adatokat a hasznosabb formátumra előkészítéséhez elemzést követően.
• Végrehajtani egyszerű statisztikai elemzéseket.
• Készíteni jelentéseket, amelyek a kívánt adatokat az ideális formában mutatják, számokról grafikonokig és rajzokig.
• Értékes bepillantást nyerni az adatokból, beleértve a teljesítmény tendenciáit és problématerületeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők haladó Python programozási technikákat tanulnak meg, beleértve annak alkalmazását is, hogyan használják ezt a sokoldalú nyelvet különböző területeken, mint például a decentralizált alkalmazásokban, az adatelemzésben és visualizációjában, a felhasználói felület programozásában és karbantartási szkriptek írásában.

Képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Eélő labor környezetben való gyakorlás.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha szeretne hozzáadni, eltávolítani vagy testre szabni a képzés bármely részét vagy témakörét, kérjük lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az interaktív, élő képzés Budapest (online vagy személyesen) a programozókra vonatkozik, akik Python segítségével szeretnének automatizálni több weboldalról történő adatszedést és ezen adatok feldolgozását.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python és az összes kapcsolódó csomag telepítésére és beállítására.
• Több különböző weboldalról adatokat lekérni és feldolgozni.
• Eszmélyezni, hogy hogyan működnek a weboldalak és hogyan van az HTML szerkezete meghatározva.
• Komplex hálózati rágókat kialakítani a web megkódolásához.
• A Selenium használatával AJAX-alapú weboldalakat helyesen megkövethetni.

Ez az iránytató által vezetett élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) data scientisteknek és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-et szeretnék használni a Python-egyérből nagy adathalmazokat építeni, skálázni és elemezni.

E képzés végére az résztvevők képesek lesznek:

• Környezet beállítása nagy adathalmazok feldolgozásának megkezdéséhez a Dask és Python használatával.
• A Dask rendelkezésének, könyvtárának, eszközeinek és API-jainak ismerete.
• Értékelje meg, hogyan gyorsítja a Dask a Python párhuzamos számításait.
• Megismerik, hogyan skálázható a Python-ekoszisztéma (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• A Dask környezet optimalizálása a nagy adathalmazok kezelése során magas teljesítmény fenntartásához.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon algoritmusokat az értékpapírok speciális lépésekben történő gyors vásárlásához és eladásához.
• Csökkentse a kereskedéssel kapcsolatos költségeket az algoritmikus kereskedés segítségével.
• A részvényárak automatikus nyomon követése és a kereskedések lebonyolítása.

A chatbotok számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat beszélgetési felületeken keresztül. A chatbotok segítenek a cégek műveleti hatékonyságának maximalizálásában, enyhítve és gyorsítva a felhasználói interakciókat.

Ebben az instruktorvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan építhetnek chatbotokat Pythonban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbotok kialakításának alapjait
• Chatbotokat építeni, tesztelni, telepíteni és hibaelhárítani Python segítségével

Célközönség

• Fejlesztők

A képzés formája

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

Megjegyzés

• Egy személyre szabott képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.

Ez az oktató vezetésű élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek szól, akik CUDA-t szeretnének használni Python-alkalmazások létrehozására, amelyek párhuzamosan futnak a NVIDIA GPU-kon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Numba fordítóval gyorsíthatják meg a Python-alkalmazásokat, amelyek futnak a NVIDIA GPU-kon.
• Készíthetnek, lefordíthatnak és indíthassanak egyéni CUDA magokat.
• Kezelhetik a GPU memóriát.
• Az alkalmazásokat CPU-alapú alkalmazásokból GPU-gyorsított alkalmazásokká alakíthatják át.

Ez a tanárvezetett élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) programozók számára készült, akik gyorsabban és egyszerűbben szeretnének RESTful API-kat létrehozni, tesztelni és üzembe helyezni a Python FastAPI használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni a szükséges fejlesztői környezetet API-k Python és FastAPI használatára.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készíthetnek adattipusokat és sémastruktúrákat a Pydantic és az OpenAPI alapján.
• Csatlakoztatni API-kat adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
• Biztonsági és hitelesítési funkciókat implementálni API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tároló images-t készíteni és webes API-kat üzembe helyezni felhőszerveren.

Ez az oktatón által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) adatacientisták számára készült, akik TensorFlow segítségével szeretnének potenciális furd adatokat elemezni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Furd észlelési modellt létrehozni Pythonban és TensorFlow segítségével.
• Lineáris regressziókat és lineáris regressziós modelleket készíteni a furd előrejelzéséhez.
• Mesterséges intelligencia alkalmazást fejleszteni a furd adatok elemzésére.

Ez az oktató közvetlen ellenőrzés alatt történő, élőképes képzés Budapest (online vagy helyszíni) a hálózati mérnökökre vonatkozik, akik kívánják fenntartani, kezelni és tervezni a számítógépes hálózatokat Python segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni és kihasználni a Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet és pyntc modulokat a hálózati automatizáshoz Pythonnal.
• Megmásztani a többszálon- és többfolyamatú működést a hálózati automatizálásban.
• Használni a GNS3-t és Python-t a hálózatprogramozáshoz.

Ebben az oktatóvezetett élő képzésen Budapest-ben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Python-t, hogy saját NLG rendszert építsenek fel és minőségi természetes nyelvű szöveget hozzanak létre. A tanfolyam során vizsgálnak is esettanulmányokat és a megfelelő koncepciókat alkalmazzák élő laborprojektekben a tartalomgeneráláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• NLG segítségével automatizált tartalomgenerálásra különböző iparágakban, újságírásban, ingatlanpiacon, időjárás- és sportriportolásban.
• Forrásanyag kiválasztására és rendezésére, mondatok tervezésére, és a rendszer előkészítésére a saját tartalom generálására.
• Az NLG folyamatlancot megértése és a megfelelő technikák alkalmazása minden lépésen.
• Az Natural Language Generation (NLG) rendszer architektúrájának megértése.
• A legalkalmasabb algoritmusok és modellek alkalmazása az elemzéshez és a rendezéshez.
• Nyilvános forrásokból és kurátorált adatbázisokból való adatok begyűjtése a generált szöveg alapanyagaként.
• A kézi és munkaigényes írási folyamatok kiváltására számítógép által generált, automatizált tartalomkészítés.

Ez az interakció alapú, élő képzés Budapest (online vagy terhelésen) a penetração-tesztelőknek készült, akik Python segítségével tesztenek hálózatokon a Kali Linuxban.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python programokat készítenek, amelyek hálózati biztonsági réseket keresnek.
• Felfedezik és használják a Kali web shell-jeit és a shellcode-ot az exploitokban.
• Versenytársi Kali eszközöket alkalmaznak a penetração-tesztelésre.
• Szisztémákat exploitálnak Python kóddal.

Ez oktatóvezetett élő kézszabályos képzés (online vagy helyszínen) az előhaladott szintű felhasználóknak szánva.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőkézű implementálás élő labor környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabott képzésének kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Ez az oktatási program (online vagy személyes formában) a fejlesztőknek készült, akik Python-t szeretnének alkalmazni szerveroldali nyelvként webalkalmazás létrehozásához. Sokféle technika és keretrendszert vizsgálnak meg, hogy megtalálják a legmegfelelőbb megoldást adott problémára.

A képzés végére a résztvevők:

• Python-csomagokat és keretrendszereket telepítenek és beállítanak.
• A megfelelő fejlesztői környezetet állítják be, hogy optimalizálják a programozási folyamatot.
• Ilyen funkciókat írnak be, amelyeket az alkalmazás végfelhasználói várnak (például űrlapok, adatbázis-lekérdezések, számítások stb.).
• A legnépszerűbb keretrendszerek közül (pl. Django és Flask) kiválasztanak, hogy automatizálják a szokványos feladatokat és csökkentsék a fejlesztési időt.

A Python egy magas szintű programozási nyelv, amelyért a tisztesség és kódolási olvashatóság ismert.

Ebben az oktatónál vezetett, élőképes képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használható a Python a kvantitatív pénzügyekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozás alapjait
• Python használatát pénzügyi alkalmazásokhoz, beleértve matematikai technikák, sztochasztika és statisztika implementálását is
• Pythont teljesítményképes finanszsi algoritmusok implementálásához használni

Célközönség

• Fejlesztők
• Kvantitatív elemzők

A tanfolyam formája

• Részben előadás, részben vitafolyamat, gyakorlatok és intenzív gyakorlás

A Számítógépes Látás olyan terület, amely a digitális média tartalmából automatikusan kivonja, elemezi és megérti az hasznos információkat. A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres világos szintaxisa és olvasható kóddal.

Ez a tanárvezetett élő képzés során a résztvevők megtanulják a Számítógépes Látás alapjait, ahogy egyszerű Számítógépes Látási alkalmazásokat készítenek Python használatával.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Számítógépes Látás alapjait
• Python használatával Számítógépes Látási feladatokat megoldani
• Személ- és objektumfelismerő, valamint mozgásérzékelő rendszereket készíteni

Célcsoport

• Python programozók, akik érdeklődnek a Számítógépes Látás iránt

Képzés formája

• Részben előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és súlyos tevékenységi gyakorlás

Ez a kurzus bevezet a hallgatót a Python nyelvbe. E kurzus elvégzése után a hallgató képes lesz olyan nem triviális Python programokat írni, amelyek különböző tárgykörökön belül működnek. A témák közé tartoznak a nyelv alkotóelemei, munkavégzés egy profi IDE-ben, vezérlési szerkezetek, szövegláncok, I/O, gyűjtemények, osztályok, modulok és reguláris kifejezések. A kurzust sok gyakorlati labor, megoldás és kódpélda kíséri.

A kurzus elvégzése után a hallgatók képesek lesznek bizonyítani a Python biztonsági elvek ismeretét és megértését.         
 

Ez az oktató, élő képzés (online vagy terheltségtelen helyszínen) fejlesztők és adattudósok számára készült, akik a spaCy használatával szeretnének nagy mennyiségű szöveget feldolgozni minták felismarására és bevezetési következtetésekhez jutni.

A képzés végén a résztvevők:

• Telepíteni és konfigurálni tudják a spaCy-t.
• Megértik, milyen megközelítést használ a spaCy a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) terén.
• Mintákat vonhatnak le és üzleti következtetésekhez juthatnak nagymértékű adatforrásokból.
• Integrierhetik a spaCy könyvtárat meglévő webes és örökölt alkalmazásokkal.
• Beszélni tudnak éles környezetben a spaCy-t az emberi viselkedés előrejelzésére.
• Használhatják a spaCy-ot mély tanulási (Deep Learning) feladatok számára történő szöveg előkészítéséhez.

A képzés formátuma

• Kétkoldós előadás és vita.
• Nagyon sok gyakorlat és gyakorlás.
• Előállítás élő labor környezetben.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• Egyéni képzés kérése a további részletekért, kérjük lépjek kapcsolatba velünk.
• További információ a spaCy-ről: https://spacy.io/

A Tableau egy üzleti intelligencia és adatelemző eszköz. A Python egy széles körben használt programozási nyelv, amely támogatja a statisztikai és gépi tanulás technikáit. A Tableau adatelemző képességei és a Python gépi tanulási funkciói együtt működve segítenek a fejlesztőknek gyorsan haladó adatelemző alkalmazásokat építeni különböző üzleti felhasználási esetekhez.

Ebben az oktató programban, amely egy tanár segítségével megtörténik, a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Tableau-t és Python-t kombinálni haladó elemzések végrehajtásához. A Tableau és Python integrációja a TabPy API segítségével történik.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálni a Tableau-t és a Pythont a TabPy API használatával
• Használni a Tableau és Python integrációját összetett üzleti helyzetek elemzésére néhány Python kódsorral

Célcsoport

• Fejlesztők
• Adatelemzők

Képzés formája

• Rész előadás, rész beszélgetés, gyakorlatok és sok gyakorló alkalmazás

A Python Machine Learning szövegszűrési funkció képes beolvasni a bemeneti szöveget és szöveges összefoglalót létrehozni. Ez a képesség a parancssorból vagy Python API/Könyvtárként érhető el. Egy izgalmas alkalmazási lehetőség a vezetői összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos olyan szervezetek számára, amelyeknek nagy mennyiségű szöveges adatot kell áttekinteniük jelentések és prezentációk készítése előtt.

Ebben az oktató vezetésével zajló, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell a Python-ot használni egy egyszerű alkalmazás létrehozásához, amely automatikusan összefoglalja a bemeneti szöveget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szöveges összefoglaló létrehozására szolgáló parancssori eszköz használata.
• Python könyvtárak segítségével a Text Summarization kód tervezése és létrehozása.
• Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.