Python oktatás Budapest

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szakértői szintű adatelemzőknek szól, akik ki szeretnék használni Python adatelemzési képességeit a Power BI-n belül, javítva az adatok hatékony elemzésére és megjelenítésére való képességüket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg, hogyan integrálható az Python a Power BI-ba adatelemzés céljából. Használjon Python parancsfájlokat adatok betöltéséhez, tisztításához és előfeldolgozásához a Power BI környezetben. Növelje az adatvizualizációs képességeket egyéni és interaktív vizualizációk létrehozásával a Python segítségével. Sajátítson el haladó adatelemzési készségeket a Python segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) tapasztalt fejlesztőknek szól, akik átfogó ismereteket szeretnének szerezni a Python programozásról és annak kiberbiztonsági alkalmazásairól.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Használja a Python programozást a védekező kiberbiztonsághoz. Értse és használja a Python-t etikai offenzív technikákhoz és digitális kriminalisztikai feladatokhoz. Ismerje fel a támadó kiberbiztonság és a sebezhetőség felfedésével kapcsolatos jogi és etikai megfontolásokat.

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 oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stacket szeretnék használni dinamikus, nagy teljesítményű és méretezhető webalkalmazások létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a React-t és a MongoDB-t. Ismerje meg a FARM verem legfontosabb fogalmait, jellemzőit és előnyeit. Ismerje meg, hogyan hozhat létre REST API-kat a FastAPI segítségével. Ismerje meg, hogyan tervezhet interaktív alkalmazásokat a React segítségével. Alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése (front end és back end) a FARM verem 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.

Ez a kurzus azok számára készült, akik meg szeretnék tanulni a Python programozási nyelvet. A hangsúly a Python nyelvén, a központi könyvtárakon, valamint a Python közösség által kifejlesztett legjobb és leghasznosabb könyvtárak kiválasztásán van. Python vezeti a vállalkozásokat, és világszerte a tudósok használják - ez az egyik legnépszerűbb programozási nyelv.

A kurzus a legújabb Python 3.x verzióval valósítható meg, gyakorlati feladatokkal, amelyek kiaknázolják a teljes potenciált. A kurzus bármilyen operációs rendszeren (az összes UNIX-változatban, beleértve a Linux-at és a Mac OS X-et, valamint a Microsoft Windowst) megtartható.

A gyakorlati gyakorlatok a tanfolyam időtartamának mintegy 70% -át teszik ki, és mintegy 30% -a demonstrációk és előadások. A megbeszélések és kérdések a tanfolyam egész folyamán kérhetők.

Megjegyzés: a képzést a tervezett kurzus időpontját megelőzően előzetes kérésre a speciális igényekhez lehet igazítani.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-ban a résztvevők haladó Python programozási technikákat sajátítanak el, beleértve e sokoldalú nyelv alkalmazását olyan területeken problémák megoldására, mint az elosztott alkalmazások, adatelemzés és vizualizáció, felhasználói felület programozás és karbantartási szkriptek. .

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 tanfolyam segít a résztvevőknek felkészülni a Web Application Development használatával Python Programming a Data Analytics. Az ilyen adatok vizualizálása nagyszerű eszköz a Top Management döntéshozatalban.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy alapvető készségeket biztosítson az Machine Learning módszerek alkalmazásában a gyakorlatban. A Python programozási nyelv és a különböző könyvtárak használatával, és számos gyakorlati példa alapján ez a kurzus tanítja, hogyan kell használni a legfontosabb építési blokkokat Machine Learning, hogyan kell adatmodellezési döntéseket hozni, értelmezni az algoritmusok kimenetelét és érvényesíteni az eredményeket.

Célunk, hogy megadjuk Önnek a készségeket, hogy megértse és használja a legalapvetőbb eszközöket a Machine Learning szerszámdobozban bizalommal, és elkerüljék a közönséges csapások a Data Science alkalmazások.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban Al Sweigart "Automatize the Boring Stuff with Python" című népszerű könyvén alapul. Kezdőknek szól, és alapvető Python programozási koncepciókat fed le gyakorlati, gyakorlati gyakorlatokon és beszélgetéseken keresztül. A hangsúly a kódírás megtanulásán van az irodai termelékenység drámai növelése érdekében.

A képzés végére a résztvevők tudni fogják, hogyan kell programozni Python-ben, és hogyan kell alkalmazni ezt az új készséget:

• Egyszerű Python programok írásával feladatok automatizálása.
• Programok írása "reguláris kifejezésekkel" szövegmintázat felismerésére.
• Excel táblázatok programozott létrehozása és frissítése.
• PDF-ek és Word dokumentumok elemzése.
• Weboldalak átkutatása és információk kinyerése online forrásokból.
• Programok írása e-mail értesítések küldésére.
• Python hibakereső eszközeinek használata a hibák gyors elhárítására.
• Egér és billentyűzet programozott vezérlése a kattintások és gépelés automatizálására.

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.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a PyTestet rövid, karbantartható, elegáns, kifejező és olvasható tesztek írásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Írjon olvasható és karbantartható teszteket anélkül, hogy szükség lenne a rendszerkódra.
• Kis tesztek írásához használja a fixture modellt.
• A teszteket az alkalmazások, csomagok és könyvtárak komplex funkcionális teszteléséig méretezheti.
• A PyTest olyan funkcióinak megértése és alkalmazása, mint a hoook, az érvényesítés átírása és a beépülő modulok.
• Csökkentse a tesztelési időt a tesztek párhuzamos és több processzoron történő futtatásával.
• Futtasson teszteket folyamatos integrációs környezetben, más segédprogramokkal együtt, mint például a tox, a mock, a coverage, a unittest, a doctest és a Selenium.
• A Python használatával tesztelheti a nem Python-alkalmazásokat.

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 ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

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

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a Budapest programban a résztvevők a Python erejét az Selenium-vel kombinálják, hogy automatizálják egy webes minta alkalmazás tesztelését. Az elmélet és a gyakorlat élő laborkörnyezetben való kombinálásával a résztvevők megszerezhetik a saját webes tesztelési projektjeik Python és Selenium használatával történő automatizálásához szükséges ismereteket és gyakorlatokat.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálják az Python és az Excel képességeit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a csomagokat az Python és az Excel integrálásához.
• Excel-fájlok olvasása, írása és kezelése az Python használatával.
• Hívjon Python függvényeket az Excelből.

This instructor-led, live training in Budapest begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.

A képzés végére a résztvevők alaposan ismerik a BDD-t és a Behave-t, valamint a szükséges gyakorlatot ahhoz, hogy ezeket a technikákat és eszközöket valós tesztforgatókönyvekben alkalmazzák.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a Matlab-felhasználóknak szól, akik szeretnének felfedezni és/vagy áttérni a Python-ra adatelemzés és vizualizáció céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni egy Python fejlesztői környezetet.
• Megérteni a Matlab és a Python szintaxis közötti különbségeket és hasonlóságokat.
• A Python használatával betekintést nyerni különböző adathalmazokból. 
• A meglévő Matlab alkalmazásokat átalakítani Python-re. 
• Integrálni a Matlab és a Python alkalmazásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a személyeknek szól, akik csak annyit Python szeretnének tanulni, hogy az értékesítési adatokból, a forgalomelemzésből, az ügyfelek interakcióiból stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsék és konfigurálják a szükséges szoftvereket, könyvtárakat és fejlesztői környezetet az adat elemzéshez szükséges kód írásának megkezdéséhez.
• Elemzésre alkalmas adatokat szerezzenek be olyan forrásokból, mint a Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok.
• Az elemzés elősegítése érdekében tisztítsák az adatokat.
• Egyszerű statisztikai elemzéseket végezzenek.
• Jelentéseket készítsenek, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, a nyers számoktól az adatvizualizációkig.
• Értékes betekintést nyerjenek az adatokból, beleértve a teljesítmény trendjeit és a problémás területeket.

Ebben az oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megtanulják a fejlett Python programozási technikák, beleértve azt is, hogyan kell alkalmazni ezt a sokoldalú nyelvet problémák megoldására olyan területeken, mint a megosztott alkalmazások, adatelemzés és vizualizáció, UI programozási és karbantartási parancsfájlkezelés.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vitafórum.
• Rengeteg gyakorlat és feladat.
• Gyakorlati implementáció egy élő labor környezetben.

Tanfolyami testreszabási beállítások

• Ha szeretné hozzáadni, eltávolítani vagy testre szabni a kurzus bármelyik részét vagy témáját, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a Python segítségével automatizálni számos webhely feltérképezésének folyamatát, hogy feldolgozás és elemzés céljából adatokat nyerjenek ki.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsék és konfigurálják a Python-et és az összes szükséges csomagot.
• Kinyerjék és feldolgozzák az adatokát számos különböző webhelyről.
• Megértsék, hogyan működnek a weboldalak és hogyan van felépítve a HTML-uk.
• Olyan pókhálókat hozzanak létre, amelyek nagyméretű weboldalak feltérképezésére alkalmasak.
• Használják a Selenium-et AJAX-alapú weboldalak feltérképezésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-ot a Python ökoszisztémával kívánják használni nagy adatkészletek létrehozására, méretezésére és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a környezetet a nagy adatfeldolgozás felépítéséhez a Dask és Python segítségével.
• Fedezze fel a Dask szolgáltatásban elérhető szolgáltatásokat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Ismerje meg, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számítást Pythonban.
• Ismerje meg, hogyan méretezheti a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálja a Dask környezetet, hogy megőrizze a nagy teljesítményt a nagy adatkészletek kezelésében.

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 olyan számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat csevegőfelületeken keresztül. A ChatBotok segítenek a szervezeteknek maximalizálni működési hatékonyságukat azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet chatbotokat építeni Python .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbotok építésének alapjait
• Építeni, tesztelni, üzembe helyezni és hibakeresést végezni különböző chatbotokon a Python használatával

Közönség

• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

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

jegyzet

• A tanfolyam testreszabott képzésének igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam a Budapest-ban (online vagy elhárítva) középső szintű fejlesztők számára, akik szeretnének CUDA használatát felmerni az Python alkalmazások létrehozására és párhuzamos futtatásukra NVIDIA GPU-gyalog.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használják a Numba fordítót a NVIDIA GPU-okon futó alkalmazások felgyorsítására.
• Hozzanak létre, fordítsanak le és indítsanak el egyedi CUDA kernel-eket.
• Kezeljék a GPU memóriát.
• Konvertáljanak egy CPU-alapú alkalmazást GPU-gyorsítású alkalmazássá.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés arra irányul, hogy a data analitikusok és data tudósok olyan továbbfejlett data analitikai technikákat alkossanak meg a data bányászathoz Python használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni a data bányászat fontos területeit, beleértve az asszociációs szabályok bányászását, szövegek érzelemanalízisét, automatikus szövegszáműzést és data anomáliák detektálását.
• Összehasonlítanak és megvalósítanak különböző stratégiákat valós világbeli data bányászati problémák megoldására.
• Megértik és értelmezik az eredményeket.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlati megvalósítás.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• A kurzus testreszabott képzésének megkérésére kérjük, lépjenek kapcsolatba velünk, hogy rendezzük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FastAPI-t Python-vel szeretnék használni a RESTful API-k egyszerűbb és gyorsabb létrehozásához, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet az API-k fejlesztéséhez Python-gyel és FastAPI-gyel.
• Gyorsabban és egyszerűbben API-kat létrehozni a FastAPI könyvtár segítségével.
• Megtanulni adatmodelleket és sémákat létrehozni a Pydantic és az OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
• Biztonságot és hitelesítést implementálni az API-kban a FastAPI eszközök segítségével.
• Konténerképeket létrehozni és web API-kat üzembe helyezni egy felhő szerverre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik az TensorFlow segítségével kívánják elemezni a lehetséges csalási adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Létrehozni egy csalásészlelő modellt a Python-ben és a TensorFlow-ben.
• Lineáris regressziókat és lineáris regressziós modelleket építeni a csalás előrejelzésére.
• Egy teljes körű, végponttól végpontig terjedő mesterséges intelligencia alkalmazást fejleszteni a csalási adatok elemzésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a hálózati mérnököknek szól, akik a Python segítségével szeretnének számítógépes hálózatokat karbantartani, kezelni és tervezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet és pyntc optimalizálása és kihasználása a hálózati automatizáláshoz a Python segítségével.
• Sajátítsa el a többszálú és több feldolgozást a hálózati automatizálásban.
• Használja a GNS3-at és a Python-t a hálózati programozáshoz.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) azoknak a penetrációs tesztelőknek szól, akik a Python segítségével szeretnének behatolni Kali Linux teszthálózataiba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre Python programot a hálózati sebezhetőségek keresésére.
• Fedezze fel és használja a Kali webhéjakat és shellkódot a kizsákmányolásokban.
• Alkalmazzon különféle Kali-eszközöket a behatolási teszteléshez.
• Használja ki a rendszereket a Python segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű felhasználókat céloz meg.

A tanfolyam formátuma

Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest nyelven (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Python-t szerveroldali nyelvként szeretnék használni webalkalmazások létrehozásához. Különféle technikákat és kereteket vizsgálnak meg, hogy megtalálják az adott problémára legmegfelelőbbet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Python csomagokat és keretrendszereket.
• Beállítani a megfelelő fejlesztői környezetet a kódolási folyamat optimalizálása érdekében.
• Megírni a kódot, amely az alkalmazás végfelhasználói által elvárt gyakori funkciókat teszi lehetővé (űrlapok, adatbázis lekérdezések, számítások stb.).
• Kiválasztani a számos népszerű keretrendszer közül, mint például a Django és a Flask, hogy automatizálják a redundáns feladatokat és csökkentsék a fejlesztési időt.

Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Python ot mennyiségi finanszírozáshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Python programozás alapjait
• Használja a Python ot pénzügyi alkalmazásokhoz, beleértve matematikai technikák, sztochasztikák és statisztikák végrehajtását
• Pénzügyi algoritmusok végrehajtása a Python teljesítmény használatával

Közönség

• Fejlesztők
• Mennyiségi elemzők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális média hasznos információinak automatikus kinyerését, elemzését és megértését. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben a Python használatával létrehoznak egy egyszerű Computer Vision alkalmazást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Computer Vision alapjait
• A Python-at használják a Computer Vision feladatok megvalósítására
• Készítenek saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszereket

Közönség

• Python programozók, akik érdeklődnek a Computer Vision iránt

A tantárgy formátuma

• Előadás, megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati foglalkozások

Ez a tanfolyam bemutatja a hallgatót a Python nyelvhez. Az osztály befejezése után a hallgató képes lesz a nem triviális Python programokat írni, amelyek a témák széles tartományával foglalkoznak. A témák között szerepelnek a nyelvi elemek, a professzionális IDE-vel való munka, a vezérlőáram-konstrukciók, a karakterláncok, az I / O, a gyűjtemények, osztályok, modulok és a reguláris kifejezések. A tanfolyam számos gyakorlati laboratóriummal, megoldásokkal és kódpéldákkal egészül ki.

A kurzus elvégzése után a hallgatók képesek lesznek a Python biztonsági alapelveinek ismeretét és megértését demonstrálni.

Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a spaCy használatával nagyon nagy mennyiségű szöveget akarnak feldolgozni minták keresése és betekintés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsék és konfigurálják a spaCy-t.
• Megértsék a spaCy megközelítését a Natural Language Processing (NLP)-hez.
• Kivonjanak mintákat és üzleti betekintéseket nagy mennyiségű adatforrásból.
• Integrálják a spaCy könyvtárat a meglévő webes és régebbi alkalmazásokba.
• Telepítsék a spaCy-t éles környezetbe az emberi viselkedés előrejelzése érdekében.
• Használják a spaCy-t szöveg előfeldolgozására a Deep Learning-höz.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Rengeteg gyakorlat és feladat.
• Gyakorlati implementáció egy élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne igényelni erre a tanfolyamra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.
• Ha többet szeretne megtudni a spaCy-ról, kérjük, látogasson el a következő weboldalra: https://spacy.io/

Tableau egy üzleti intelligencia és adatmegjelenítő eszköz. Python egy széles körben használt programozási nyelv, amely támogatja a statisztikai és gépi tanulási technikák sokféle változatát. Tableau adatmegjelenítő képessége és a Python gépi tanulási képességei együttesen elősegítik a fejlesztőknek, hogy gyorsan fejlesszenek fejlett adatanalitikai alkalmazásokat különböző üzleti felhasználási esetekre.

Ebben az oktató vezetésével zajló, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálják a Tableau-at és a Python-ot a fejlett elemzések elvégzéséhez. A Tableau és a Python integrációja a TabPy API-n keresztül történik.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálni a Tableau-at és a Python-ot a TabPy API segítségével
• Felhasználni a Tableau és a Python integrációját komplex üzleti forgatókönyvek elemzésére néhány sornyi Python kóddal

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tantárgy formátuma

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

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.