Курс за обучение по GPU Програмиране с CUDA и Python

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори на ниво начинаещи и ИТ специалисти, които желаят да инсталират, конфигурират, управляват и отстраняват проблеми в CUDA среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата, компонентите и възможностите на CUDA.
• Инсталирайте и конфигурирайте CUDA среди.
• Управлявайте и оптимизирайте ресурсите на CUDA.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на често срещани проблеми с CUDA.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Dask с Python екосистемата за изграждане, мащабиране и анализиране на големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте средата, за да започнете да изграждате обработка на големи данни с Dask и Python.
• Разгледайте функциите, библиотеките, инструментите и API, налични в Dask.
• Разберете как Dask ускорява паралелните изчисления в Python.
• Научете как да мащабирате екосистемата на Python (Numpy, SciPy и Pandas) с помощта на Dask.
• Оптимизирайте средата на Dask, за да поддържате висока производителност при работа с големи набори от данни.

Този курс с инструктор, воден в живо време (онлайн или на място), е предназначен за разработчици и аналитици на данни с среден ниво, които искат да подобрят уменията си в анализ и манипулация на данни, използвайки Pandas и NumPy.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Създават разработваща среда, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват напреднали операции за манипулиране, подреждане и филтриране на данни.
• Извършват агрегатни операции и анализират временни редове на данни.
• Визуализират данни, използвайки Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Диагностицират и оптимизират кода си за анализ на данни.

Това обучителен курс с инструктор, провеждан онлайн или на място, е предназначен за разработчици, които искат да използват стека FARM (FastAPI, React и MongoDB), за да създават динамични, високо ефективни и масштабируеми уеб приложения.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Настроят необходимата разработваща среда, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разберат ключовите концепции, особености и предимства на стека FARM.
• Научат как да създават REST API-тата с FastAPI.
• Научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и пускат приложения (предна и задна част) използвайки стека FARM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват FastAPI с Python за изграждане, тестване и внедряване на RESTful API по-лесно и по-бързо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата развойна среда за разработка на API с Python и FastAPI.
• Да създават API по-бързо и по-лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Да научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Да свързват API към база данни, използвайки SQLAlchemy.
• Да внедряват сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Да изграждат контейнерни образи и да внедряват уеб API към облачен сървър.

Целта на този курс е да осигури основна компетентност в прилагането на Machine Learning методи в практиката. Чрез използването на Python програмния език и неговите различни библиотеки, и въз основа на множество практически примери този курс учи как да се използват най-важните строителни блокове на Machine Learning, как да се вземат решения за моделиране на данни, да се тълкуват резултатите от алгоритмите и да се валидират резултатите.

Нашата цел е да ви предоставим уменията да разберете и използвате най-основните инструменти от Machine Learning инструменталната кутия с увереност и да избягвате често срещаните грешки в приложенията Data Science.

Целта на този курс е да осигури обща компетентност в прилагането на методите на машинно обучение на практика. Чрез използването на езика за програмиране Python и неговите различни библиотеки и въз основа на множество практически примери, този курс учи как да използвате най-важните градивни елементи на машинното обучение, как да вземате решения за моделиране на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритми и валидиране на резултатите.

Нашата цел е да ви дадем уменията да разбирате и използвате уверено най-фундаменталните инструменти от Machine Learning инструментариума и да избягвате често срещаните клопки на приложенията на Data Sciences.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

В този курс с инструктор, воден на живо в България, участниците ще научат как да използват Python, за да произвеждат текст на естествен език високо качество, като създават собствената си система за NLG от нула. Ще бъдат разгледани и примерни изследвания, а свързаните концепции ще бъдат приложени в живи лабораторни проекти за генериране на съдържание.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Използват NLG за автоматическо генериране на съдържание за различни индустрии, от журналистика, до имоти, до информация за времето и спортни новини.
• Избират и организират изходно съдържание, планират изречения и подготвят система за автоматично генериране на оригинално съдържание.
• Разбират NLG pipeline и приложат правилните техники на всеки етап.
• Разбират архитектурата на система за Natural Language Generation (NLG).
• Имплементират най-подходящите алгоритми и модели за анализ и подреждане.
• Извличат данни от обществено достъпни източници, както и от курирани бази данни, за да ги използват като материал за генериран текст.
• Заместват ръчни и трудоемки процеси на писане с автоматизирано създаване на съдържание, генерирано от компютър.

В този обучаващ курс с участието на инструктор в България, участниците ще научат най-актуалните и перспективни техники за машинно учение с Python, докато изграждат редица демонстрационни приложения, които включват образи, музика, текст и финансови данни.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират алгоритми и техники за машинно учение за решаване на сложни проблеми.
• Прилагат дълбоко и полу-надзорено обучение към приложения, които включват образи, музика, текст и финансови данни.
• Извлекат максимален потенциал от алгоритмите на Python.
• Използват библиотеки и пакети като NumPy и Theano.

Това обучение, водено от инструктор, в България, се основава на популярната книга "Automate the Boring Stuff with Python" от Al Sweigart. То е предназначено за новачета и покрива основните концепции на програмирането с Python чрез практически упражнения и обсъждания. Фокусът е върху обучаването за писане на код, които драматично увеличава продуктивността в офиса.

По края на това обучение, учениците ще знаят как да програмират с Python и да прилагат този нов ум Ion за:

• Автоматизиране на задачи чрез писане на прости програми на Python.
• Писане на програми, които извършват разпознаване на текстови модели с "регуларни изрази".
• Програмно генериране и актуализиране на таблици в Excel.
• Разбиране на PDF и документи Word.
• Обработка на уеб сайтове и извличане на информация от онлайн източници.
• Писане на програми, които изпращат имейл уведомления.
• Използване на инструментите за грешки в Python, за да бързо решавате грешки.
• Програмно контролиране на мишката и клавиатурата, за да кличате и пишете вместо вас.

Python език за програмиране, който е спечелил огромна популярност в финансовия сектор. Приет от най-големите инвестиционни банки и хеджфондове, той се използва за създаването на широко разнообразие от финансови приложения, от основни търговски програми до системи за управление на риск.

В този курс, воден от инструктор, участниците ще научат как да използват Python за разработка на практични приложения за решаване на различни специфични проблеми, свързани с финанси.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на езика за програмиране Python
• Изтеглят, инсталират и поддържат най-добрите инструменти за разработка на финансови приложения в Python
• Избират и използват най-подходящите пакети и техники за програмиране на Python за организиране, визуализация и анализ на финансови данни от различни източници (CSV, Excel, бази данни, уеб и др.)
• Създават приложения, които решават проблеми, свързани с разпределение на активи, анализ на риск, оценка на инвестиционна дейност и други
• Диагностицират, интегрират, развойват и оптимизират приложение на Python

Целева аудитория

• Разработчици
• Аналитици
• Квантови аналитици

Формат на курса

• Част лекции, част обсъждане, упражнения и много практики

Забележка

• Този курс има за цел да предостави решения на някои от основните проблеми, с които се сблъскват финансовите професионалисти. Ако имате специфична тема, инструмент или техника, която искате да добавите или разгледате по-подробно, моля свържете се с нас, за да уредим.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат усъвършенствани Python техники за програмиране, включително как да прилагат този многофункционален език за решаване на проблеми в области като разпределени приложения, анализ на данни и визуализация, програмиране на UI и скриптове за поддръжка .

Този курс е предназначен за тези, които желаят да научат Python езика за програмиране. Акцентът е върху Python езика, основните библиотеки, както и върху подбора на най-добрите и полезни библиотеки, разработени от Python общността. Python движи бизнеса и се използва от учени по целия свят – това е един от най-популярните езици за програмиране.

Курсът може да бъде проведен с използването на най-новата версия Python 3.x с практически упражнения, които разкриват пълния му потенциал. Той може да бъде доставен на всяка операционна система (всички разновидности на UNIX, включително Linux и Mac OS X, както и Microsoft Windows).

Практическите упражнения съставляват около 70% от времето на курса, а около 30% са демонстрации и презентации. По време на курса могат да се задават дискусии и въпроси.

Забележка: обучението може да бъде съобразено с конкретни нужди при предварителна заявка преди предложената дата на курса.

Selenium е откроен framework за автоматизация на тестване на уеб приложения в различни браузъри. С Selenium 4 има на разположение подобрени WebDriver API, местни относителни локатори и подобрена поддръжка на grid. Python предлага простота и силна интеграция с тестови framework-ове като Pytest, което го прави мощна опция за разработване на скалируеми и поддържими автоматизирани тестови наборове.

Този инструкторски, live тренинг (онлайн или онсайт) е насочен към тестери и разработчици на ниско и средно ниво, които искат да използват Selenium с Python за автоматизация на тестване на уеб приложения в реални среди.

Към края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Selenium с Python в тестова среда.
• Създават робистни тестови автоматизирани скриптове с использование на Selenium WebDriver и Pytest.
• Прилагат Page Object Model (POM) за поддържими тестови framework-ове.
• Изпълняват тестове в различни браузъри с использование на Selenium Grid.
• Интегрират автоматизирани тестове в CI/CD pipeline-ове.
• Диагностицират общие проблеми и прилагат добри практики за стабилност на автоматизацията.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчна реализация в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запращане на персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да се договорим.