Курс за обучение по Python Security

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.

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.

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 обучение, водено от инструктор на живо, започва с дискусия за BDD и как рамката Behave може да се използва за извършване на BDD тестване за уеб приложения. Участниците имат достатъчно възможности да взаимодействат с инструктора и колегите си, докато прилагат концепциите и тактиките, научени в тази практическа лабораторна среда.

До края на това обучение участниците ще имат твърдо разбиране за BDD и Behave, както и необходимата практика за прилагане на тези техники и инструменти в тестови сценарии в реалния свят.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците комбинират силата на Python с Selenium, за да автоматизират тестването на примерно уеб приложение. Чрез комбиниране на теория с практика в лабораторна среда на живо, участниците ще придобият знанията и практиката, необходими за автоматизиране на техните собствени проекти за уеб тестване с помощта на Python и Selenium.

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 .

Това водено от инструктор обучение на живо в България се основава на популярната книга „Automate the Boring Stuff with Python“ от Ал Суейгарт. Той е насочен към начинаещи и обхваща основни Python концепции за програмиране чрез практически упражнения и дискусии. Фокусът е върху това да се научите да пишете код, за да увеличите драстично производителността в офиса.

До края на това обучение участниците ще знаят как да програмират на Python и да прилагат това ново умение за:

• Автоматизиране на задачи чрез писане на прости Python програми.
• Писане на програми, които могат да разпознават текстови модели с помощта на "регулярни изрази".
• Програмно генериране и актуализиране на Excel електронни таблици.
• Парсване на PDF и Word документи.
• Обхождане на уебсайтове и извличане на информация от онлайн източници.
• Писане на програми, които изпращат имейл известия.
• Използване на инструментите за дебъгване на Python за бързо отстраняване на грешки.
• Програмно управление на мишката и клавиатурата, за да кликат и пишат вместо вас.

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.

В това водено от инструктор обучение на живо в България, участниците ще научат най-подходящите и авангардни техники за машинно обучение в Python, докато създават серия от демонстрационни приложения, включващи изображения, музика, текст и финансови данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете алгоритми и техники за машинно обучение за решаване на сложни проблеми.
• Прилагайте задълбочено обучение и полу-контролирано обучение към приложения, включващи изображения, музика, текст и финансови данни.
• Разширете Python алгоритмите до техния максимален потенциал.
• Използвайте библиотеки и пакети като NumPy и Theano.

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 това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно), участниците ще се научат как да използват Python skope-rules за автоматично генериране на правила въз основа на съществуващи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте skope-правила, за да извлечете правила от наличните данни.
• Прилагайте правила за обхват, за да извършите класификация, особено полезно при контролирано откриване на аномалии или дисбалансирана класификация.
• Генерирайте правила за класифициране на нови входящи данни.
• Подходящи правила за справяне с проблеми в реалния свят при откриване на измами, предсказуема поддръжка, откриване на проникване, одобрение на застрахователни приложения и др.

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.

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.

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.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

Настройте необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB. Разберете ключовите концепции, функции и предимства на стека FARM. Научете как да създавате REST API с FastAPI. Научете как да проектирате интерактивни приложения с React. Разработвайте, тествайте и внедрявайте приложения (преден и заден край) с помощта на FARM стека.