Cursuri de pregatire Web Scraping cu Python

Acest curs intensiv și practic acoperă tehnici avansate de Python, bune practici de inginerie și modele de proiectare utilizate frecvent pentru a construi aplicații Python ușor de întreținut, testabil și de înaltă performanță. Acesta pune accent pe instrumente moderne, tipizare, modele de concurență, modele de arhitectură și fluxuri de lucru gata pentru implementare.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și avansat care doresc să adopte practici și modele profesionale pentru sisteme Python de calitate producție.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Aplica tipizarea Python, dataclasses și verificarea tipurilor pentru a crește fiabilitatea codului.
• Utiliza modele de proiectare și principii de arhitectură pentru a structura aplicații robuste.
• Implementa concurența și paralelismul corect folosind asyncio și multiprocessing.
• Construi cod bine testat cu pytest, testare bazată pe proprietăți și pipeline-uri CI.
• Profilare, optimizare și securizare a aplicațiilor Python pentru producție.
• Împachetare, distribuție și implementare a proiectelor Python folosind instrumente moderne și containere.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și scurte demo-uri.
• Laboratoare practice și exerciții de codificare în fiecare zi.
• Mini-proiect capitol care integrează modele, testare și implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată sau o zonă de focus (date, web sau infrastructură), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs învață tehnici practice de inginerie pentru a proiecta, construi, testa și implementa sisteme agentice (autonome) folosind Python. Acoperă bucla agentului, integrarea uneltelor, gestionarea memoriei și a stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații pentru producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și inginerilor de software care doresc să construiască agenți autonomi robusti, gata pentru producție, folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa bucla agentului și fluxurile de lucru de luare a deciziilor.
• Integra unelte și API-uri externe pentru a extinde capacitățile agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestrații în mai mulți pași și compozabilitatea agenților.
• Aplica cele mai bune practici de siguranță, control al accesului și observabilitate pentru agenții implementați.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de construire a agenților cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipuri implementabile.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acesta este un curs introductiv de 5 zile în Știința Datelor și Inteligența Artificială (AI).

Cursul este prezentat cu exemple și exerciții folosind Python.

Inteligența Artificială cu Python presupune dezvoltarea de sisteme inteligente folosind ecosistemul extins de biblioteci de AI și învățare automată din Python.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat programatorilor de Python de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să implementeze și să implementeze soluții de AI folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi de AI folosind bibliotecile de bază pentru AI din Python.
• Lucra cu modele de învățare supervizată, nesupravegheată și prin întărire.
• Integra soluții de AI în aplicații și fluxuri de lucru existente.
• Evalua performanța modelelor și optimiza pentru precizie și eficiență.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de afaceri care doresc să automatizeze tranzacțiile folosind tradingul algoritmic, Python și R.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze algoritmi pentru a cumpăra și vinde titluri de valoare la incremente specializate rapid.
• Să reducă costurile asociate tranzacțiilor folosind tradingul algoritmic.
• Să monitorizeze automat prețurile acțiunilor și să plaseze tranzacții.

Acest este un curs de 4 zile care introduce conceptele de AI și aplicațiile acestora folosind limbajul de programare Python. Există opțiunea de a adăuga o zi suplimentară pentru a realiza un proiect de AI după finalizarea acestui curs. 

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească experiența de dezvoltare Python folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea Python.
• Să înțeleagă interfața și funcționalitățile IDE-ului AWS Cloud9.
• Să scrie, să depaneze și să implementeze aplicații Python în AWS Cloud9.
• Să colaboreze cu alți dezvoltatori folosind platforma AWS Cloud9.
• Să integreze AWS Cloud9 cu alte servicii AWS pentru implementări avansate.

ChatBot-urile sunt programe de calculator care simulează automat răspunsuri umane prin intermediul interfețelor de chat. ChatBot-urile ajută organizațiile să își maximizeze eficiența operațională oferind opțiuni mai ușoare și mai rapide pentru interacțiunile cu utilizatorii.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să construiască chatbot-uri în Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale construirii de chatbot-uri
• Să construiască, să testeze, să implementeze și să depaneze diverse chatbot-uri folosind Python

Public țintă

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să folosească CUDA pentru a construi aplicații Python care rulează în paralel pe GPU-uri NVIDIA.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să folosească compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe GPU-uri NVIDIA.
• Să creeze, să compileze și să lanseze nuclee CUDA personalizate.
• Să gestioneze memoria GPU.
• Să convertească o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React, și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server în cloud.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.