Python Training Courses

Анализът на данни е наука за анализиране на необработени данни, за да се получат прозрения и тенденции. Tableau е водещ инструмент за бизнес разузнаване и визуализация на данни, докато SQL е най-често използваният език за заявки към бази данни. Заедно с два от най-популярните програмни езици за наука за данни, Python и R, Tableau и SQL предоставят стабилно решение от край до край, което може да помогне за ефективното визуализиране и анализиране на данните.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни и всеки, който се интересува да научи как да използва и интегрира Tableau, Python, R и SQL за визуализация и анализ на данни.До края на това обучение участниците ще могат:

Извършете анализ на данни, като използвате Python, R и SQL. Създавайте прозрения чрез визуализация на данни с Tableau. Вземете управлявани от данни решения за бизнес операции.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

Python е скалиращ, гъвкав и широко използван език за програмиране за компютърна наука и машинно обучение. Spark е двигател за обработка на данни, използван за търсене, анализ и трансформация на големи данни, докато Hadoop е софтуерна библиотека рамка за съхранение и обработка на данни в голям мащаб. Това обучение, ръководено от инструктори, е насочено към разработчици, които искат да използват и интегрират Spark, Hadoop, и Python за обработка, анализ и трансформация на големи и сложни набори от данни. В края на обучението участниците ще могат да:

Създайте необходимата среда, за да започнете обработката на големи данни с Spark, Hadoop, и Python. Разберете характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop. Научете как да интегрирате Spark, Hadoop, и Python за обработка на големи данни. Разгледайте инструментите в екосистемата Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume). Създайте съвместни системи за филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google. Използвайте Apache Mahout, за да скалирате алгоритмите за машинно обучение.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Python е най-популярният език за програмиране за компютърна наука и машинно обучение. SQL е най-често използваният инструмент за управление на бази данни, докато Tableau е водещ инструмент за бизнес интелигентност и визуализация на данни. Комбинирането SQL, Python, и Tableau осигурява мощно, крайно-на-крайно решение за анализ на данни. Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени и разработчици на данни, които искат да използват и интегрират SQL, Python, и Tableau за извършване на сложен анализ на данни, обработка и визуализация. В края на обучението участниците ще могат да:

Създайте необходимата среда за извършване на анализ на данни с SQL, Python, и Tableau. Разберете ключовите концепции на софтуерната интеграция (данни, сървъри, клиенти, АПИ, крайни точки и т.н.) Направете почистване на основите на Python и SQL. Извършване на техники за предварително обработване на данни в Python. Научете как да се свържете Python и SQL за анализ на данни. Създаване на прозрачни визуализации на данни и графики с Tableau.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
• Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
• Learn how to build REST APIs with FastAPI.
• Learn how to design interactive applications with React.
• Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.

This course is designed for those wishing to learn the Python programming language. The emphasis is on the Python language, the core libraries, as well as on the selection of the best and most useful libraries developed by the Python community. Python drives businesses and is used by scientists all over the world – it is one of the most popular programming languages. The course can be delivered using the latest Python version 3.x with practical exercises making use of the full power. This course can be delivered on any operating system (all flavours of UNIX, including Linux and Mac OS X, as well as Microsoft Windows). The practical exercises constitute about 70% of the course time, and around 30% are demonstrations and presentations. Discussions and questions can be asked throughout the course. Note: the training can be tailored to specific needs upon prior request ahead of the proposed course date.

In this instructor-led, live training in България, participants will learn advanced Python programming techniques, including how to apply this versatile language to solve problems in areas such as distributed applications, data analysis and visualization, UI programming and maintenance scripting.

In this instructor-led, live training in България, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises. By the end of this training, participants will be able to:

• Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
• Work on exercises that mimic real world cases.
• Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.

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

Курсът ще помогне на участниците да се подготвят за разработване на уеб приложения, като използват Python Programming с Data Analytics. Такова визуализиране на данни е чудесен инструмент за Топ Management в вземането на решения.

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.

This instructor-led, live training in България is based on the popular book, "Automate the Boring Stuff with Python", by Al Sweigart. It is aimed at beginners and covers essential Python programming concepts through practical, hands-on exercises and discussions. The focus is on learning to write code to dramatically increase office productivity. By the end of this training, participants will know how to program in Python and apply this new skill for:

• Automating tasks by writing simple Python programs.
• Writing programs that can do text pattern recognition with "regular expressions".
• Programmatically generating and updating Excel spreadsheets.
• Parsing PDFs and Word documents.
• Crawling web sites and pulling information from online sources.
• Writing programs that send out email notifications.
• Use Python's debugging tools to quickly resolve bugs.
• Programmatically controlling the mouse and keyboard to click and type for you.

In this instructor-led, live training in България, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data. By the end of this training, participants will be able to:

• Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
• Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
• Push Python algorithms to their maximum potential.
• Use libraries and packages such as NumPy and Theano.

Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data.

In this instructor-led, live training in България, participants will learn how to use PyTest to write short, maintainable tests that are elegant, expressive and readable.  By the end of this training, participants will be able to:

• Write readable and maintainable tests without the need for boilerplate code.
• Use the fixture model to write small tests.
• Scale tests up to complex functional testing for applications, packages, and libraries.
• Understand and apply PyTest features such as hooks, assert rewriting and plug-ins.
• Reduce test times by running tests in parallel and across multiple processors.
• Run tests in a continuous integration environment, together with other utilities such as tox, mock, coverage, unittest, doctest and Selenium.
• Use Python to test non-Python applications.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
• Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
• Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.

The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results. Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.

Този курс въвежда лингвисти или програмисти за NLP в Python. По време на този курс ще използваме най-вече nltk.org (Natural Language Tool Kit), но също така ще използваме други библиотеки, които са релевантни и полезни за NLP. В момента можем да извършим този курс в Python 2.x или Python 3.x. Примери са на английски или мандарински (普通话). Други езици също могат да бъдат предоставени, ако са договорени преди резервацията.

Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of the Python programming language
• Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
• Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
• Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
• Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application

Audience

• Developers
• Analysts
• Quants

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.

A geographic information system (GIS) is a system designed to capture, store, manipulate, analyze, manage, and present spatial or geographic data. The acronym GIS is sometimes used for geographic information science (GIScience) to refer to the academic discipline that studies geographic information systems and is a large domain within the broader academic discipline of geoinformatics. The use of Python with GIS has substantially increased over the last two decades, particularly with the introduction of Python 2.0 series in 2000, which included many new programming features that made the language much easier to deploy. Since that time, Python has not only been utilized within commercial GIS such as products by Esri but also open source platforms, including as part of QGIS and GRASS. In fact, Python today is by far the most widely used language by GIS users and programmers. This program covers the usage of Python and its advance libraries like geopandas, pysal, bokeh and osmnx to implement your own GIS features. The program also covers introductory modules around ArcGIS API, and QGIS toolboox.

This is a 5 day introduction to Data Science and Artificial Intelligence (AI). The course is delivered with examples and exercises using Python 

Това е 4-дневен курс, който въвежда AI и прилагането му с помощта на Python програмния език. Има възможност да имате допълнителен ден, за да предприемете проект за ИИ при завършване на този курс. 

In this instructor-led, live training in България participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.

In this instructor-led, live training in България (onsite or remote), participants will learn how to combine the capabilities of Python and Excel. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure packages for integrating Python and Excel.
• Read, write, and manipulate Excel files using Python.
• Call Python functions from Excel.

In this instructor-led, live training in България, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.  Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.

This instructor-led, live training in България 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. By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at persons who wish to program a visually attractive software application using Python and the Qt UI framework. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes all needed libraries, packages and frameworks.
• Create a desktop or server application whose user interface functions smoothly and is visually appealing.
• Implement various UI elements and effects, including widgets, charts, layers, etc. to achieve maximum effect in usability.
• Implement good UI design and code organization during the design and development phase.
• Test and debug the application.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure a Python development environment.
• Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
• Use Python to obtain insights from various datasets. 
• Convert existing Matlab applications to Python. 
• Integrate Matlab and Python applications.

Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility. In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
• Understand the OOP syntax in Python
• Write their own object-oriented program in Python

Audience

• Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
• Developers interested in learning OOP in Python
• Python programmers interested in learning OOP

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Машинното обучение е отрасъл на изкуствения интелект, в който компютрите имат способността да учат, без да бъдат изрично програмирани. Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което използва методи, базирани на представления и структури на данни за учене, като например невронни мрежи. Python е високо ниво на програмиране език, известен със своята ясна синтеза и четене на кодове. В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да внедряват модели за дълбоко обучение за телекомуникации, като стъпват през създаването на модел за дълбоко обучение кредитен риск. В края на обучението участниците ще могат да:

Разберете основните понятия за дълбоко учене. Научете приложенията и приложенията на дълбокото обучение в телекомуникациите. Използвайте Python, Keras и TensorFlow, за да създадете модели за дълбоко обучение за телекомуникации. Изградете своя собствен модел за предсказване на дълбокото обучение на клиента, като използвате Python.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Компанията ви желае да се запознае с данните, които е събрала през годините. Въпреки това, вие се сблъсквате с безкрайни възможности на инструменти и подходи за това. Има потребителски приятелски УИ инструменти като PowerBi, backend командна линия инструменти като SQL, и разнообразни "data wrangling" програмиране езици като Python и R. Този курс избира най-мощния и гъвкав инструмент за работата: Python. Python е прочетен език за програмиране с сравнително ниска образователна крива. Тя предлага нещо, което повечето други решения не могат: гъвкавост и адаптивност. След първоначалната инвестиция в ученето Python можете да я използвате, за да манипулирате и визуализирате данните си по начини, които биха били трудни и времетрайни в други инструменти. Това обучение, ръководено от инструктори, на живо (онлайн или онлайн) е насочено към хора, които искат да научат достатъчно Python, за да започнат да разширяват числа от данни за продажби, анализ на трафика, взаимодействия с клиентите и т.н. Обучението е предназначено да подобри ученето, задържането и практиката. Чрез комбиниране на различни подходи за учене като онлайн учене, интеракция в класната стая, учене на двойки и програмиране на двойки, това обучение има за цел да максимизира ефекта на всеки урок. Той укрепва научените концепции чрез комбинация от предварително учене, интерактивно учене и след учене, като същевременно включва социален елемент, който прави курса забавен и ангажиращ. Обучението е разделено на три части:

Прекурсът Вътрешният курс След курсовете

Това обучение е различно от чисто онлайн обучение в това, че подчертава жива взаимодействие с треньора. Също така се различава от традиционната класна стая, в която включва офлайн учене и самостоятелна практика. Един уникален аспект на NobleProg обучение е "парно програмиране" подход към обучението. Пара програмиране позволява на двама или повече хора да си сътрудничат за решаване на предизвикателни и предизвикателни проблеми на една и съща машина. Този подход се оказа мощен и ефективен начин за преподаване и учене. NobleProg прави това възможно чрез своята учебна платформа, DaDesktop. DaDesktop осигурява съвместно пространство за участниците и инструкторите да споделят и взаимодействат с други машини в реално време. Видеоконференцията и способността за записване на уроци са само някои от функциите, включени в DaDesktop като част от това обучение. В края на обучението участниците ще могат да:

Инсталиране и конфигуриране на необходимия софтуер, библиотеки и среда за развитие, за да започнете да пишете достатъчно Python код за анализ на данни. Анализиране на данни от източници като Excel, CSV, JSON файлове и бази данни. Изчистете данните, за да подобрите полезността си, преди да ги анализирате. Извършване на прост статистически анализ. Създаване на отчети, които представят желаните данни в правилния формат, от директни числа до графики, до графики и таблици. Получете ценно разбиране от данните, включително тенденциите в изпълнението и проблематичните области, за да направите по-добри бизнес решения.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.