Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo w języku Python na temat skope-rules demonstrują poprzez interaktywną praktyczną praktykę, jak używać skope-rules do automatycznego generowania reguł na podstawie istniejących zestawów danych. Szkolenie w zakresie skope-rules w języku Python jest dostępne jako „szkolenie online na żywo” lub „szkolenie na żywo na miejscu”. Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Koszalin lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Koszalin. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Koszalin
Gwardia, Sportowa 34, Koszalin, Polska, 75-503
Sala szkoleniowa jest wyposażona w nowoczesne udogodnienia. Znajduje się 3 kilometry od centrum miasta. Obiekt posiada przestronny parking dla uczestników szkoleń, co zapewnia wygodny dostęp dla wszystkich kursantów.
Ten kurs wprowadza studenta w język Python. Po ukończeniu zajęć student będzie w stanie pisać nietrywialne programy w Pythonie dotyczące szerokiego zakresu dziedzin tematycznych. Tematy obejmują składnię języka, pracę z profesjonalnym IDE, konstrukcje sterujące, łańcuchy znaków, operacje wejścia/wyjścia, kolekcje, klasy, moduły i wyrażenia regularne. Kurs jest uzupełniony licznymi praktycznymi laboratoriami, rozwiązaniami i przykładami kodu.
Po ukończeniu kursu studenci będą mogli wykazać się wiedzą i zrozumieniem zasad bezpieczeństwa w Pythonie.
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.
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.