Szkolenia Python skope-rules w Polsce

Ten kurs wprowadza studenta do języka Python. Po ukończeniu tej klasy student będzie w stanie pisać nietrywialne programy Python zajmujące się szeroką gamą domen tematycznych. Tematy obejmują komponenty języka, pracę z profesjonalnym IDE, konstrukcje przepływu sterowania, łańcuchy, wejścia / wyjścia, kolekcje, klasy, moduły i wyrażenia regularne. Kurs jest uzupełniony wieloma praktycznymi laboratoriami, rozwiązaniami i przykładami kodu.

Po ukończeniu kursu studenci będą w stanie zademonstrować wiedzę i zrozumienie zasad bezpieczeństwa w Python.

Szkolenie pozwala uczestnikom krok po kroku wejść w świat programowania w języku Python. Kurs prowadzi przez najważniejsze elementy języka – od podstaw składni i pracy ze środowiskiem, przez operacje na danych i kontrolę przepływu programu, aż po funkcje, moduły i pierwsze elementy programowania obiektowego.

Uczestnicy poznają kluczowe konstrukcje wykorzystywane w codziennej pracy programistycznej, nauczą się myśleć algorytmicznie oraz organizować kod w sposób przejrzysty i zgodny z dobrymi praktykami. Podczas szkolenia duży nacisk kładziemy na pisanie jakościowego kodu i analizę błędów.

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie w stanie samodzielnie pisać proste skrypty, tworzyć funkcje i klasy, organizować projekt w plikach, a także rozumieć, analizować i uruchamiać kod Pythona w praktycznych zastosowaniach.

Szkolenie koncentruje się na budowie systemu Retrieval Augmented Generation (RAG), który łączy możliwości dużych modeli językowych z wyszukiwaniem informacji w lokalnych dokumentach. Uczestnicy nauczą się tworzyć aplikacje, które odpowiadają na pytania w oparciu o własne dane, eliminując problem halucynacji i ograniczeń wiedzy modeli LLM.

Program prowadzi przez wszystkie kluczowe etapy tworzenia systemu RAG. Uczestnicy poznają zasady komunikacji z API OpenAI oraz framework LangChain ułatwiający pracę z modelami językowymi. Nauczą się przetwarzać dokumenty w różnych formatach, dzielić je na optymalne fragmenty oraz przekształcać w reprezentacje wektorowe. Poznają bazę Qdrant i mechanizmy wyszukiwania semantycznego opartego na podobieństwie embeddingów.

Szczególny nacisk kładziemy na jakość działania systemu – uczestnicy wdrożą techniki rerankingu wyników oraz nauczą się kwantyfikować efektywność retrievalu i generowanych odpowiedzi przy użyciu biblioteki DeepEval. Program obejmuje również praktyczne aspekty prompt engineeringu i metody unikania typowych pułapek w pracy z LLM.

Efektem szkolenia będzie działająca aplikacja webowa zbudowana w Streamlit, która umożliwia zadawanie pytań do własnej bazy dokumentów. Po zakończeniu kursu uczestnik będzie potrafił samodzielnie zaprojektować i zaimplementować system RAG dostosowany do własnych potrzeb biznesowych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy nauczą się, jak używać Python skope-rules do automatycznego generowania reguł na podstawie istniejących zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać skope-rules do ekstrakcji reguł z dostępnych danych.
• Stosować skope-rules do przeprowadzania klasyfikacji, szczególnie przydatnej w nadzorowanym wykrywaniu anomalii lub niezrównoważonej klasyfikacji. 
• Generować reguły do klasyfikacji nowych napływających danych.
• Dopasowywać reguły do rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak wykrywanie oszustw, przewidywanie awarii, wykrywanie włamań, zatwierdzanie wniosków ubezpieczeniowych itp.

Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu biblioteki Streamlit do tworzenia interaktywnych aplikacji webowych i dashboardów analitycznych w Pythonie. Uczestnicy nauczą się budować funkcjonalne interfejsy użytkownika bez konieczności znajomości HTML, CSS czy JavaScript.

Program prowadzi przez wszystkie kluczowe komponenty Streamlit – od podstawowych elementów tekstowych i layoutu, przez interaktywne widgety wejściowe, po zaawansowane funkcjonalności takie jak formularze, wykresy i obsługa plików. Uczestnicy poznają mechanizmy zarządzania stanem sesji, cache'owania wyników oraz integracji z bazami danych, co pozwala na tworzenie wydajnych aplikacji produkcyjnych.

Szczególny nacisk kładziemy na praktyczne zastosowanie – każdy moduł teorii jest wzbogacony o ćwiczenia, a szkolenie kończy się stworzeniem kompletnego projektu lub dwóch – w zależności od możliwości czasowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować aplikacje Streamlit – od prostych dashboardów po zaawansowane narzędzia analityczne. Zdobędzie umiejętności pozwalające na szybkie prototypowanie rozwiązań data science oraz tworzenie interfejsów dla modeli uczenia maszynowego.