Curs de pregatire Web Scraping cu Python

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

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

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Aplica tipizarea Python, clasele de date și verificarea tipurilor pentru a crește fiabilitatea codului.
• Utiliza modele de proiectare și principii de arhitectură pentru a structura aplicații robuste.
• Implementa corect concurența și paralelismul folosind asyncio și multiprocessing.
• Construi cod bine testat cu pytest, testare bazată pe proprietăți și pipeline-uri CI.
• Profilarea, optimizarea și consolidarea aplicațiilor Python pentru producție.
• Ambalarea, distribuirea și implementarea proiectelor Python folosind instrumente moderne și containere.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și demo-uri scurte.
• 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 instruire personalizată sau o zonă de concentrare (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 stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații de 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 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 orchestări în mai mulți pași și compozabilitatea agentului.
• 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 (IA).

Cursul este prezentat cu exemple și exerciții folosind Python.

Inteligența Artificială cu Python se referă la dezvoltarea sistemelor inteligente folosind ecosistemul extins al Python pentru biblioteci de IA și învățare automată.

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 IA folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi de IA folosind bibliotecile de bază ale Python pentru IA.
• Lucra cu modele de învățare supervizată, nesupravegheată și prin întărire.
• Integra soluții de IA 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 sfârșitul 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.

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

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

La finalul 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 răspunsurile umane prin interfețe de chat. Chatbot-urile ajută organizațiile să-și maximizeze eficiența operațională oferind opțiuni mai ușoare și mai rapide pentru interacțiunile cu utilizatorii.

În cadrul acestui 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 chatbot-urilor
• Să construiască, să testeze, să implementeze și să depaneze diverse chatbot-uri folosind Python

Publicul țintă

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Partea teoretică, partea de discuții, exerciții și practică intensivă

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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Folosi compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe GPU-uri NVIDIA.
• Crea, compila și lansa nuclee CUDA personalizate.
• Gestiona memoria GPU.
• Converti 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 cercetătorilor de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi mari de date.

La sfârșitul 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 mari de date.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python și analiștilor de date de nivel intermediar 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 de agregare și să analizeze serii de timp.
• 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, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile cheie ale stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații (front-end și back-end) 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 cloud.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Crea un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construi regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolta o aplicație AI de la cap la capăt pentru analizarea datelor de fraudă.

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

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 operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API Pandas și funcții.