Курс за обучение по Python за бизнес анализ и автоматизация

Този интензивен, практически курс обхваща напреднали техники в Python, инженерни добри практики и често използвани шаблони за проектиране за изграждане на поддържаеми, тестваеми и високопроизводителни Python приложения. Той набляга на съвременни инструменти, типизация, модели на конкурентност, архитектурни модели и работни потоци, готови за внедряване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python разработчици от средно до напреднало ниво, които желаят да възприемат професионални практики и модели за Python системи от производствен клас.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат типизация в Python, класове от данни и проверка на типове, за да повишат надеждността на кода.
• Използват шаблони за проектиране и архитектурни принципи за структуриране на устойчиви приложения.
• Реализират правилно конкурентност и паралелизъм, използвайки asyncio и multiprocessing.
• Изграждат добре тестван код с pytest, тестване на свойства и CI пайплайни.
• Профилират, оптимизират и защитават Python приложения за производствена среда.
• Пакетират, разпространяват и внедряват Python проекти, използвайки съвременни инструменти и контейнери.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и кратки демонстрации.
• Практически лабораторни упражнения и задачи по кодиране всеки ден.
• Обобщаващ мини-проект, интегриращ модели, тестване и внедряване.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение или фокусна област (данни, уеб или инфраструктура), моля, свържете се с нас за уговаряне.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и внедряване на агентни (автономни) системи с помощта на Python. Той обхваща агентния цикъл, интеграции на инструменти, управление на памет и състояние, оркестрационни модели, контроли за безопасност и продукционни съображения.

Това обучение, водено от инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери на средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат стабилни, готови за продукция автономни агенти с помощта на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агентния цикъл и работни потоци за вземане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширят възможностите на агента.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет за агенти.
• Координират многостъпкови оркестрации и композитност на агенти.
• Прилагат най-добри практики за безопасност, контрол на достъпа и наблюдаемост за внедрени агенти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Базирани на проекти упражнения, които създават прототипи, готови за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Навлиза в практическите подходи към науката за данни и изкуствения интелект с помощта на Python — подготвя специалистите с умения за изследване на данни, изграждане на модели за машинно обучение и внедряване на задвижвани от ИИ приложения в бизнес контекст; Обхваща работни процеси по CRISP-DM, статистически анализ, обучение с и без учител, дълбоко обучение с Tensorflow, обработка на естествен език, големи данни със Spark и разказване на истории, основано на данни; Идеален за начинаещи, търсещи сертификация по наука за данни с Python и обучение по аналитика, ориентирано към кариерата.

Изкуственият интелект с Python представлява разработка на интелигентни системи, използвайки богатата екосистема от библиотеки за ИИ и машинно обучение на Python.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python програмисти на средно ниво, които желаят да проектират, внедряват и пускат в експлоатация ИИ решения с Python.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да внедряват ИИ алгоритми, използвайки основните ИИ библиотеки на Python.
• Да работят с модели за обучение с учител, без учител и с подсилване.
• Да интегрират ИИ решения в съществуващи приложения и работни процеси.
• Да оценяват производителността на моделите и да ги оптимизират за точност и ефективност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на живо в лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Курсът „Приложен изкуствен интелект от нулата с Python“ предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща ключови принципи на контролираното обучение (класификация и регресия), неконтролираното обучение (клъстеризация и откриване на аномалии) и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с инструменти като scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическа разработка на изкуствен интелект. Помага на специалистите да внедряват практични модели за машинно обучение, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да завършват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към Python разработчици на средно ниво, които желаят да подобрят опита си в разработката на Python чрез AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят и конфигурират AWS Cloud9 за разработка с Python.
• Да разбират интерфейса и функционалностите на AWS Cloud9 IDE.
• Да пишат, дебъгват и внедряват Python приложения в AWS Cloud9.
• Да си сътрудничат с други разработчици чрез платформата AWS Cloud9.
• Да интегрират AWS Cloud9 с други AWS услуги за усъвършенствани внедрявания.

Общ преглед на курса

Това практическо обучение е предназначено за професионалисти с опит в инженерството на данни, които искат да изградят практически умения в областта на изкуствения интелект, Python и големите езикови модели. Курсът се фокусира върху реални приложения, като обхваща използването на модели, инженеринг на промптове и създаване на решения, задвижвани от ИИ. Участниците ще преминат през постепенни упражнения, които преминават от основни концепции до изграждане на готови за внедряване ИИ работни потоци.

Формат на обучението

• Присъствено обучение в класна стая

• Сесии, водени от инструктор, с насочвана практика

• Интерактивни дискусии и казуси от реалния свят

• Ежедневни практически упражнения

Цели на курса

• Разбиране на основни концепции за ИИ и машинно обучение, приложими за съвременни приложения

• Усъвършенстване на уменията за Python за разработка на ИИ и работни потоци с данни

• Научаване как работят големите езикови модели и как да се използват ефективно

• Проектиране и оптимизиране на промптове за надеждни резултати

• Изграждане на цялостни ИИ решения с помощта на API и рамки

• Интегриране на ИИ в конвейери за инженеринг на данни

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за Python разработчици и анализатори на данни на средно ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си за анализ и манипулиране на данни с помощта на Pandas и NumPy.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Настройват среда за разработка, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват усъвършенствани операции по преобразуване, сортиране и филтриране на данни.
• Провеждат агрегиращи операции и анализират времеви редове от данни.
• Визуализират данни с помощта на Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Дебъгват и оптимизират своя код за анализ на данни.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да използват FARM (FastAPI, React и MongoDB) стека за изграждане на динамични, високопроизводителни и мащабируеми уеб приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настройват необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разбират основните концепции, характеристики и предимства на FARM стека.
• Се научат как да изграждат REST API с FastAPI.
• Се научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и внедряват приложения (преден и заден край), използвайки FARM стека.

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

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да създават API с Python и FastAPI.
• Създават API по-бързо и лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Свързват API с база данни чрез SQLAlchemy.
• Внедрят сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Изграждат контейнерни изображения и внедряват уеб API на сървър в облак.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на данни за потенциални измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават модел за откриване на измами с Python и TensorFlow.
• Да изграждат линейни регресии и модели на линейна регресия за прогнозиране на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализ на данни за измами.

Застраховането в дигиталната ера представлява приложен преглед на начините, по които дигиталната трансформация преобразува продуктите, операциите и взаимодействието с клиенти в застрахователната индустрия.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към застрахователни специалисти на средно ниво, които желаят да разберат и приложат дигитални технологии, стратегии, базирани на данни, и иновационни рамки за модернизиране на застрахователните предложения и операции.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Обясняват ролята на ИИ, големите данни, IoT и автоматизацията в съвременните застрахователни работни потоци.
• Идентифицират тенденциите в InsurTech и начина, по който те влияят върху застрахователната екосистема.
• Проектират стратегии, ориентирани към клиента, подпомогнати от дигитални инструменти и анализи на данни.
• Прилагат подходи, базирани на данни, към управлението на риска и вземането на решения.
• Разработват подход за иновации и управление на промяната, подходящ за застрахователите.
• Оценяват казуси от реалния свят и пренасят научените уроци в местни инициативи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Анализ на казуси и групови семинари.
• Практически упражнения и планиране на действия за организациите на участниците.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уговаряне.

Инженерството на изискванията (Requirements Engineering) е ключова дисциплина в разработката на софтуер и системи, фокусирана върху идентифицирането, документирането и управлението на нуждите и ограниченията на заинтересованите страни, за да се гарантира успехът на проекта.

Това обучение, водено от инструктор, на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за практическото инженерство на изискванията, докато се подготвят за сертификационния изпит IREB CPRE – Foundation Level.

След завършване на това обучение, участниците ще могат:

• Да разбират и прилагат ключовите концепции и терминология, дефинирани в учебната програма за IREB CPRE Foundation.
• Да идентифицират и извличат изисквания, използвайки ефективни и съобразени с контекста техники.
• Да моделират, документират и валидират изисквания за проекти от реалния свят.
• Да управляват промени в изискванията, проследимостта и приоритизирането през целия жизнен цикъл на проекта.
• Да използват инструменти и най-добри практики в Инженерството на изискванията, за да подобрят комуникацията и резултатите от проекта.
• Да бъдат напълно подготвени да се явят и преминат сертификационния изпит IREB CPRE – Foundation Level.

Формат на Курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Упражнения, базирани на казуси, и съвместни уъркшопи.
• Сесии за подготовка за изпит и пробни въпроси.

Опции за Персонализиране на Курса

• По заявка могат да бъдат добавени допълнителни модули или специфични за индустрията казуси.

Този курс цели да ви осигури практическа компетентност в прилагането на методите за машинно самообучение. Използвайки езика за програмиране Python и разнообразието от библиотеки, и базирайки се на множество практически примери, курсът ви учи как да работите с най-важните градивни елементи на машинното самообучение, как да взимате решения при моделирането на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритмите и да валидирате тези резултати.

Нашата цел е да ви дадем уменията уверено да разбирате и използвате най-основните инструменти от сферата на машинното самообучение и да избягвате често срещаните капани в приложенията за анализ на данни.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за хора, които желаят да разберат анализа на изискванията и да го провеждат ефективно и точно, използвайки техники за анализ в своите проекти.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• идентифицират различните видове изисквания.
• разбират основните концепции и дейности в рамките на анализа на изискванията.
• са запознати с методологията за анализ на изискванията.
• използват различни техники за анализ на изискванията в своя полза.
• структурират изискванията, за да комуникират ефективно с архитекти и разработчици чрез итеративен процес на събиране на изисквания.