Курс за обучение по Python: Автоматизиране на досадните задачи

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.

Python език за програмиране с високо ниво, известен със своята ясна синтаксис и леснота за четене на кода.

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да използват Python за количествена финансова аналитика.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разбират основите на програмирането с Python
• Използват Python за финансови приложения, включително имплементация на математически техники, стохастици и статистика
• Имплементират финансови алгоритми, използвайки производителен Python

Целева група

• Разработчици
• Количествени аналитици

Формат на курса

• Част лекции, част дискусии, упражнения и много практически упражнения

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.

В Python Machine Learning, функцията за обобщаване на текст е способна да чете входен текст и да генерира текстово резюме. Тази възможност е достъпна от командния ред или като Python API/Библиотека. Едно вълнуващо приложение е бързото създаване на резюмета за ръководители; това е особено полезно за организации, които трябва да преглеждат големи обеми текстови данни преди генерирането на отчети и презентации.

В това обучение, водено от инструктор на живо, участниците ще се научат да използват Python за създаване на просто приложение, което автоматично генерира резюме на входен текст.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да използват инструмент от командния ред, който обобщава текст.
• Да проектират и създадат код за обобщаване на текст, използвайки Python библиотеки.
• Да оценят три Python библиотеки за обобщаване: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Публика

• Разработчици
• Учени по данни

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика