Python Zaawansowany - 4 Dni - Plan Szkolenia

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Dask z ekosystemem Python do tworzenia, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfiguruj środowisko, aby rozpocząć przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Dask i Pythona.
• Zapoznanie się z funkcjami, bibliotekami, narzędziami i interfejsami API dostępnymi w Dask.
• Zrozumienie, w jaki sposób Dask przyspiesza obliczenia równoległe w Pythonie.
• Dowiedz się, jak skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizacja środowiska Dask w celu utrzymania wysokiej wydajności w obsłudze dużych zbiorów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do developerów i analityków danych na poziomie średnim, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danych za pomocą Pandas i NumPy.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Uruchomić środowisko rozwojowe, które obejmuje Python, Pandas i NumPy.
• Stworzyć aplikację do analizy danych za pomocą Pandas i NumPy.
• Wykonawać zaawansowane operacje przygotowania danych, sortowania i filtrowania.
• Przeprowadzać operacje agregacji i analizować dane czasowe.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować swój kod analizy danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React i MongoDB) do budowy dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe, które integruje FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i korzyści stosu FARM.
• Nauczyć się budowy API REST za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektowania interaktywnych aplikacji za pomocą React.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje (front-end i back-end) za pomocą stosu FARM.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać FastAPI z Python do łatwiejszego i szybszego tworzenia, testowania i wdrażania interfejsów API RESTful.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z wykorzystaniem Python i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Połączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Zaimplementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API, korzystając z narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać API internetowe na serwerze chmurowym.

Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.

Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.

Celem tego kursu jest zapewnienie ogólnej biegłości w stosowaniu metod uczenia maszynowego w praktyce. Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python i jego różnych bibliotek oraz w oparciu o wiele praktycznych przykładów, kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych uczenia maszynowego, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować dane wyjściowe algorytmów i weryfikować wyniki.

Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
• Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Polsce, uczestnicy nauczą się wykorzystywać Python do produkcji wysokiej jakości tekstu języka naturalnego, budując własny system NLG od podstaw. Będą również analizowane studium przypadków, a odpowiednie koncepcje będą zastosowane do żywych projektów laboratoryjnych w celu generowania treści.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać NLG do automatycznego generowania treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, przez nieruchomości, po raportowanie pogody i sportu.
• Wybierać i organizować źródłowe treści, planować zdania i przygotowywać system do automatycznego generowania oryginalnej treści.
• Rozumieć rurociąg NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie.
• Rozumieć architekturę systemu Natural Language Generation (NLG).
• Wdrażać najbardziej odpowiednie algorytmy i modele do analizy i sortowania.
• Pobierać dane z publicznie dostępnych źródeł danych oraz z baz danych, by używać ich jako materiałów do generowanego tekstu.
• Zastępować ręczne i pracochłonne procesy pisania komputerowo generowaną automatyczną kreacją treści.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się najbardziej aktualnych i zaawansowanych technik machine learning w Pythonie, tworząc serię demonstracyjnych aplikacji zawierających obrazy, muzykę, teksty i dane finansowe.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaimplementować algorytmy i techniki machine learning do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
• Zastosować głębokie uczenie (deep learning) i uczenie półsupervizowane (semi-supervised learning) do aplikacji zawierających obrazy, muzykę, teksty i dane finansowe.
• Wypchnąć algorytmy Pythona do ich maksymalnego potencjału.
• Używać bibliotek i pakietów takich jak NumPy i Theano.

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Polsce oparty jest na popularnej książce "Automate the Boring Stuff with Python", autorstwa Ala Sweigarta. Jest skierowany do początkujących i obejmuje podstawowe Python koncepcje programowania poprzez praktyczne, praktyczne ćwiczenia i dyskusje. Skupia się na nauce pisania kodu, aby znacznie zwiększyć produktywność biura.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą wiedzieli, jak programować w Python i stosować tę nową umiejętność:

• Automatyzacja zadań poprzez pisanie prostych programów w Python.
• Pisanie programów, które potrafią rozpoznawać wzorce w tekście za pomocą „wyrażeń regularnych”.
• Programowe generowanie i aktualizowanie arkuszy kalkulacyjnych Excel.
• Parsowanie plików PDF i dokumentów Word.
• Przeszukiwanie stron internetowych i pobieranie informacji z zasobów online.
• Pisanie programów, które wysyłają powiadomienia e-mail.
• Korzystanie z narzędzi debugowania Python w celu szybkiego rozwiązywania błędów.
• Programowe sterowanie myszą i klawiaturą, aby klikać i pisać za Ciebie.

Python jest językiem programowania o wysokim poziomie znanym z czytelnego składni i łatwości czytania kodu.

W ramach tego prowadzonego przez instruktora szkolenia na żywo uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona do finansów ilościowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy programowania w Pythonie
• Używać Pythona do aplikacji finansowych, w tym implementacji technik matematycznych, stochastycznych i statystycznych
• Implementować algorytmy finansowe za pomocą wydajnego Pythona

Grupa docelowa

• Programiści
• Analitycy ilościowi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia oraz intensywna praktyka ręczna

Python jest językiem programowania, który zdobył ogromną popularność w sektorze finansowym. Został przyjęty przez największe banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe i jest wykorzystywany do budowy szerokiej gamy aplikacji finansowych, od programów handlowych podstawowych po systemy zarządzania ryzykiem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu online uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona do tworzenia praktycznych aplikacji rozwiązujących różne problemy związane z finansami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python
• Pobrać, zainstalować i utrzymywać najlepsze narzędzia programistyczne do tworzenia aplikacji finansowych w Python
• Wybierać i wykorzystywać najodpowiedniejsze pakiety Python i techniki programowania do organizowania, wizualizacji i analizy danych finansowych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych, internet, itp.)
• Budować aplikacje rozwiązujące problemy związane z alokacją aktywów, analizą ryzyka, wydajnością inwestycji i innymi kwestiami
• Diagnozować, integrować, wdrażać i optymalizować aplikację Python

Grupa docelowa

• Developers
• Analysts
• Quants

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia

Uwaga

• To szkolenie ma na celu dostarczenie rozwiązań dla niektórych z głównych problemów, z którymi borykają się specjaliści ds. finansowych. Jeśli jednak masz konkretny temat, narzędzie lub technikę, o której chciałbyś wiedzieć więcej, skontaktuj się z nami, aby to zaryzować.

Ten kurs jest przeznaczony dla tych, którzy chcą nauczyć się języka programowania Python. Nacisk kładziony jest na język Python, podstawowe biblioteki, a także na wybór najlepszych i najbardziej przydatnych bibliotek opracowanych przez społeczność Python. Python napędza biznes i jest używany przez naukowców na całym świecie – jest to jeden z najpopularniejszych języków programowania.

Kurs może być realizowany z wykorzystaniem najnowszej wersji Python 3.x z praktycznymi ćwiczeniami wykorzystującymi pełnię jego możliwości. Kurs ten może być prowadzony na dowolnym systemie operacyjnym (wszystkie odmiany UNIX, w tym Linux i Mac OS X, a także Microsoft Windows).

Ćwiczenia praktyczne stanowią około 70% czasu kursu, a około 30% to demonstracje i prezentacje. Dyskusje i pytania można zadawać przez cały czas trwania kursu.

Uwaga: szkolenie może być dostosowane do konkretnych potrzeb po wcześniejszym zgłoszeniu przed proponowaną datą kursu.

Selenium to framework otwartego oprogramowania służący do automatyzacji testowania aplikacji webowych w różnych przeglądarkach. Z Selenium 4 dostępne są ulepszone API WebDriver, natywne lokalizatory względne oraz poprawione wsparcie dla siatki. Python oferuje prostotę i silną integrację z frameworkami testowymi, takimi jak Pytest, co czyni go potężnym wyborem do tworzenia skalowalnych i utrzymywalnych zestawów testów automatyzowanych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla testerów i deweloperów na poziomie początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą używać Selenium z Pythonem do automatyzacji testowania aplikacji webowych w realnych środowiskach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Selenium z Pythonem w środowisku testowym.
• Tworzyć solidne skrypty automatyzacji testów za pomocą Selenium WebDriver i Pytest.
• Zastosować model obiektów stron (POM) dla utrzymywalnych frameworków testowych.
• Uruchamiać testy w wielu przeglądarkach za pomocą Selenium Grid.
• Integrować automatyczne testy z wyzwalaczami CI/CD.
• Rozwiązywać typowe problemy i stosować najlepsze praktyki dla stabilności automatyzacji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

W Python Machine Learning, funkcja podsumowywania tekstu jest w stanie odczytać tekst wejściowy i wygenerować podsumowanie. Ta możliwość jest dostępna z poziomu wiersza poleceń lub jako Python API/Biblioteka. Jedną z ekscytujących aplikacji jest szybkie tworzenie streszczeń kierowniczych; jest to szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą przeglądać duże ilości danych tekstowych przed generowaniem raportów i prezentacji.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się używać Python do stworzenia prostej aplikacji, która automatycznie generuje podsumowanie tekstu wejściowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać narzędzia wiersza poleceń, które podsumowuje tekst.
• Projektować i tworzyć kod podsumowywania tekstu przy użyciu bibliotek Python.
• Oceniać trzy biblioteki podsumowujące Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Uczestnicy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna