Cursuri de pregatire Python: Automatizarea lucrurilor plictisitoare

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinate data scientists și inginerilor software care doresc să folosească Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Configura mediul pentru a începe construirea procesării datelor massive cu Dask și Python.
• Explora funcțiile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Înțelege cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Afla cum să scala ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
• Optimiza mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Această formare sub supravegherea unui instruire în Moldova (online sau la sediu) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar Python și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Sａ se configureze un mediu de dezvoltare care includｅ Python, Pandas, și NumPy.
• Sã crea o aplicație de analiză a datelor utilizând Pandas și NumPy.
• Sa efectueze operațiuni avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Sa realizeze operațiuni agregate și să analizeze datele serii temporale.
• Sã vizualizeze datele folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Debugează și optimiză codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de instrucțiune (online sau on-site) este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, cu performanță ridicată și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Seteze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Înțeleagă conceptele cheie, funcțiile și beneficiile stivei FARM.
• Învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Dezvolte, testeze și implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Această instruire conducătoare, live în Moldova (online sau onsite), este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Creați API-uri mai repede și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Aflați cum să creați modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Conectați API-urile la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Implementați securitatea și autentificarea în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Creați imagini de container și implementați API-uri web pe un server cloud.

Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele.

Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.

scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.

scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe să dezvolte fluxuri de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Efectuați operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Implementați întregul API și funcțiile Pandas.

În această formare guițată în timp real din Moldova, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a produce text de limbaj natural de calitate ridicată prin construirea unui propriu sistem NLG (Natural Language Generation) de la zero. Se vor examina și studiile de caz, iar conceptele relevante se vor aplica proiectelor de laborator live pentru generarea conținutului.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să utilizeze NLG pentru a genera automat conținut pentru diverse industrii, de la jurnalismul până la imobiliar, până la raportarea vremelor și sporturilor.
• Să selecioneze și organizeze conținutul sursă, să planifice propozițiile și să pregătească un sistem pentru generarea automată a conținutului original.
• Să înțeleagă pipeline-ul NLG și să aplice tehnici adecvate la fiecare etapă.
• Să înțeleagă arhitectura unui sistem Natural Language Generation (NLG).
• Să implementeze algoritmi și modele cele mai potrivite pentru analiză și ordonare.
• Să extrage date din surse de date public disponibile, precum și din baze de date curățate pentru a le folosi ca materiale pentru generarea textului.
• Să înlocuiască procesele manuale și laborioase de scriere cu crearea automatizată de conținut generat de computer.

În acest antrenament dirijat de instrucțiune, live în Moldova, participanții vor învăța cele mai relevante și inovatoare tehnici de machine learning cu Python, pe măsură ce construiesc o serie de aplicații demonstrative implicate cu imagini, muzică, text și date financiare.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi și tehnici de machine learning pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Aplica deep learning și semi-supervised learning la aplicații implicate cu imagini, muzică, text și date financiare.
• Pune algoritmii Python la potențialul lor maxim.
• Folosi biblioteci și pachete precum NumPy și Theano.

Python este un limbaj de programare de nivel înalt, cunoscut pentru sintaxa sa clara și citibilitatea codului.

În această instruire live, condusă de instructor, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru finanțe cuantitative.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele programării cu Python
• Folosi Python pentru aplicații financiare, inclusiv implementarea tehniciilor matematice, stochastice și statistice
• Implementa algoritmi financieri folosind Python de performanță

Audiență

• Dezvoltatori
• Analizi cuantitativi

Formatul cursului

• O parte prelegeri, o parte discuții, exerciții și practică intensivă de hands-on

Python este un limbaj de programare care a câștigat o popularitate uriașă în industria financiară. Adoptat de cele mai mari bănci de investiții și fonduri speculative, este utilizat pentru a construi o gamă largă de aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a dezvolta aplicații practice pentru rezolvarea unui număr de probleme specifice legate de finanțe.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele limbajului de programare Python
• Descărca, instala și menține cele mai bune instrumente de dezvoltare pentru crearea de aplicații financiare în Python
• Selecta și utiliza cele mai potrivite pachete și tehnici de programare Python pentru a organiza, vizualiza și analiza date financiare din diverse surse (CSV, Excel, baze de date, web, etc.)
• Construi aplicații care rezolvă probleme legate de alocarea activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Depana, integra, implementa și optimiza o aplicație Python

Public

• Dezvoltatori
• Analiști
• Quants

Formatul cursului

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensă

Notă

• Această instruire își propune să ofere soluții pentru unele dintre problemele principale cu care se confruntă profesioniștii din domeniul financiar. Cu toate acestea, dacă aveți un subiect, instrument sau tehnică specifică pe care doriți să o adăugați sau să o elaborați mai detaliat, vă rugăm să ne contactați pentru a stabili o programare.

Acest antrenament live, conducere instructor în Moldova (online sau la sediu) este îndreptat către dezvoltatori care doresc să învețe tehnicii avansate de programare Python, inclusiv cum să aplice această limbă versatilă pentru a rezolva probleme în domenii precum aplicatiile distribuite, analiza și vizualizarea datelor, programarea UI și scripting-ul de întreținere.

Acest curs este destinat celor care doresc să învețe limbajul de programare Python. Atenția se concentrează pe limbajul Python, bibliotecile de bază și selectarea celor mai bune și utile biblioteci dezvoltate de comunitatea Python. Python conduce afacerile și este folosit de oamenii de știință din întreaga lume – este una dintre cele mai populare limbaje de programare.

Cursul poate fi prezentat folosind cea mai recentă versiune a lui Python 3.x cu exerciții practice care să beneficieze de puterea completă. Acest curs poate fi prezentat pe orice sistem de operare (toate variantele UNIX, inclusiv Linux și Mac OS X, precum și Microsoft Windows).

Exercițiile practice reprezintă aproximativ 70% din timpul cursului, iar încă 30% sunt demonstrații și prezentări. Discuțiile și întrebările pot fi formulate de-a lungul întregului curs.

Notă: instruirea poate fi adaptată nevoilor specifice la cererea anterioară înainte de data propusă a cursului.

Selenium este un cadru open-source pentru automatizarea testării aplicațiilor web pe diferite browsere. Cu Selenium 4, API-urile WebDriver au fost îmbunătățite, s-au adăugat locatoare relative native și suportul pentru grid a fost ameliorat. Python oferă simpluție și o integrare puternică cu cadre de testare precum Pytest, făcându-l un alegere puternică pentru dezvoltarea de suituri de testare automate scalabile și menținute.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este adresată testerilor și dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să folosească Selenium cu Python pentru automatizarea testării aplicațiilor web în medii reale.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Instala și configura Selenium cu Python într-un mediu de test.
• Construi scripturi automate robuste folosind Selenium WebDriver și Pytest.
• Aplica Modelul Pagina Obiect (POM) pentru cadre de testare menținute.
• Rula teste pe mai multe browsere folosind Selenium Grid.
• Integreaza teste automate cu pipeleline-urile CI/CD.
• Depăși problema unor probleme comune și aplica cele mai bune practici pentru stabilitatea automatizării.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

În Machine Learning cu Python, funcția de Rezumatizare a Textului este capabilă să citească textul introdus și să producă un rezumat. Această capacitate este disponibilă din linia de comandă sau ca API/Library în Python. O aplicație încântătoare este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este deosebit de util pentru organizațiile care trebuie să revizuiască mase de date textuale înainte de generarea rapoartelor și prezentărilor.

În această instruire live, condusă de instructor, participanții vor învăța să folosească Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului introdus.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Folosi un instrument de linie de comandă care rezumă textul.
• Proiecta și crea cod pentru Rezumatizarea Textului folosind biblioteci Python.
• Evaluează trei biblioteci de rezumatizare în Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audiență

• Dezvoltatori
• Cercetători de date

Formatul cursului

• Parțial prelegeri, parțial discuții, exerciții și practică intensivă