BDD with Python and Behave - Plan Szkolenia

Cucumber.js jest implementacją JavaScript Cucumber.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się pisania i wykonywania testów w stylu BDD (Behavior Driven Development) za pomocą Cucumber i Javascript.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykonywać automatyczne testy napisane w języku czytelnym dla człowieka, Gherkin
• Używać testów opartych na Cucumber do poprawy komunikacji i współpracy między zespołami technicznymi i nientechnicznymi
• Integrować Cucumber.js z innymi ramami testowymi, takimi jak Protractor, do testowania aplikacji Angular

Format kursu

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

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.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać ze stosu FARM (FastAPI, React i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Skonfigurowanie niezbędnego środowiska programistycznego, które integruje FastAPI, React i MongoDB. Zrozumienie kluczowych pojęć, funkcji i zalet stosu FARM. Dowiedz się, jak tworzyć interfejsy API REST za pomocą FastAPI. Dowiedz się, jak projektować interaktywne aplikacje za pomocą React. Rozwijaj, testuj i wdrażaj aplikacje (front-end i back-end) przy użyciu 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.

In this instructor-led, live training in Polsce, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
• Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
• Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
• Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
• Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
• Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
• Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak używać PyTest do pisania krótkich, łatwych w utrzymaniu testów, które są eleganckie, wyraziste i czytelne;

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzenie czytelnych i łatwych w utrzymaniu testów bez potrzeby stosowania kodu standardowego.
• Używaj modelu utrwalania do pisania małych testów.
• Skaluj testy do złożonych testów funkcjonalnych dla aplikacji, pakietów i bibliotek.
• Zrozumienie i zastosowanie funkcji PyTest, takich jak haki, przepisywanie asercji i wtyczki.
• Skrócenie czasu testowania poprzez równoległe uruchamianie testów na wielu procesorach.
• Uruchom testy w środowisku ciągłej integracji, wraz z innymi narzędziami, takimi jak tox, mock, coverage, unittest, doctest i Selenium.
• Używaj Pythona do testowania aplikacji innych niż Python.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają najbardziej odpowiednie i najnowocześniejsze techniki uczenia maszynowego w Python, budując serię aplikacji demonstracyjnych obejmujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć algorytmy i techniki uczenia maszynowego do rozwiązywania złożonych problemów.
• Zastosować głębokie uczenie się i pół-nadzorowane uczenie się do aplikacji obejmujących obraz, muzykę, tekst i dane finansowe.
• Wykorzystać maksymalny potencjał algorytmów Python.
• Korzystać z 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.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają zaawansowane techniki programowania Python, w tym sposoby zastosowania tego wszechstronnego języka do rozwiązywania problemów w takich obszarach, jak aplikacje rozproszone, analiza i wizualizacja danych, programowanie interfejsu użytkownika i skrypty konserwacyjne.

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.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo Polsce uczestnicy łączą moc Pythona z Selenium, aby zautomatyzować testowanie przykładowej aplikacji internetowej. Łącząc teorię z praktyką w środowisku laboratoryjnym na żywo, uczestnicy zdobędą wiedzę i praktykę potrzebną do zautomatyzowania własnych projektów testowania stron internetowych przy użyciu Pythona i Selenium.