Szkolenia Python w Białystok

Python jest podstawowym językiem napędzającym rozwój i orkiestrowanie autonomicznych agentów AI. Kurs ten skupia się na praktycznym zastosowaniu za pomocą nowoczesnych SDK i frameworków takich jak LangChain i AutoGen, aby budować, łączyć i zarządzać przepływami pracy agentów.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do poziomu średnio zaawansowanych inżynierów backendowych, platformowych i ML, którzy chcą zaimplementować i orkiestrować autonomiczne agenty przy użyciu narzędzi Pythona i API.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować środowiska oparte na Pythonie dla systemów agencji.
• Używać popularnych SDK agentów, takich jak LangChain i AutoGen, do tworzenia funkcjonalnych agentów.
• Integrować narzędzia i API w celu rozszerzenia możliwości agentów.
• Orkiestrować przepływy pracy wieloagentowe i wzorce komunikacyjne.
• Zastosować najlepsze praktyki debugowania, testowania i utrzymania kodów agencji.

Format kursu

• Aktywna prezentacja i dyskusja.
• Cwiczenia programistyczne na żywo i pokazy.
• Praktyczne projekty budujące end-to-end przepływy pracy agentów.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ten kurs naucza praktycznych technik inżynieryjnych do projektowania, tworzenia, testowania i wdrażania autonomicznych (agentic) systemów za pomocą Pythona. Obejmuje on pętlę agentową, integrację narzędzi, zarządzanie pamięcią i stanem, wzorce orchestracji, kontrole bezpieczeństwa oraz aspekty produkcyjne.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do inżynierów ML o średnim poziomie zaawansowania i zaawansowanych, programistów AI oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą tworzyć odporne, gotowe do produkcyjnego użytku autonomiczne agenty przy użyciu Pythona.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i implementować pętlę agentową oraz przepływy decyzyjne.
• Integrować zewnętrzne narzędzia i API, aby rozszerzyć możliwości agentów.
• Implementować architektury pamięci krótkoterminowej i długoterminowej dla agentów.
• Koordynować wielostopniowe orchestracje i kompozycję agentów.
• Zastosować najlepsze praktyki bezpieczeństwa, kontroli dostępu i monitorowania dla wdrożonych agentów.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Cwiczenia praktyczne polegające na budowie agentów za pomocą Pythona i popularnych SDK.
• Zadania projektowe, które prowadzą do tworzenia gotowych do wdrożenia prototypów.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie treningu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna inteligencja z Pythonem polega na tworzeniu inteligentnych systemów za pomocą rozbudowanego ekosystemu bibliotek AI i uczenia maszynowego w Pythonie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla programistów Python o poziomie średnim, którzy chcą projektować, wdrażać i rozwijać rozwiązania AI za pomocą Pythona.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać algorytmy AI za pomocą podstawowych bibliotek AI w Pythonie.
• Pracować z modelami uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacniania.
• Integrować rozwiązania AI z istniejącymi aplikacjami i przepływami pracy.
• Oceniać wydajność modeli i optymalizować je pod kątem dokładności i efektywności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to ułożyć.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Białystok (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów na poziomie średnio zaawansowanym Python, którzy chcą zwiększyć swoje Python doświadczenie programistyczne przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować i skonfigurować AWS Cloud9 dla Python rozwoju.
• Zrozumieć interfejs i funkcje AWS Cloud9 IDE.
• Pisać, debugować i wdrażać Python aplikacje w AWS Cloud9.
• Współpracować z innymi programistami za pomocą platformy AWS Cloud9.
• Integracja AWS Cloud9 z innymi usługami AWS w celu zaawansowanych wdrożeń.

Trening prowadzony przez instruktora, na żywo w Białystok (online lub stacjonarnie), skierowany jest do ekspertów-analitików danych, którzy chcą wykorzystać możliwości analizy danych Pythona w Power BI, co pozwoli im skuteczniej analizować i wizualizować dane.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Dowiedzieć się, jak można zintegrować Pythona z Power BI do analizy danych.
• Korzystać ze skryptów Pythona do ładowania, czyszczenia i przetwarzania danych w środowisku Power BI.
• Poprawić możliwości wizualizacji danych poprzez tworzenie niestandardowych i interaktywnych wizualizacji za pomocą Pythona.
• Zdobyć zaawansowane umiejętności analizy danych za pomocą Pythona.

Python to wersatile język programowania, powszechnie używany do manipulacji danymi, automatyzacji i analiz. Biblioteki takie jak Pandas i Polars oferują potężne, praktyczne narzędzia do pracy z danymi tablicowymi na dużą skalę.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą stosować Pythona w codziennej analizie danych, przetwarzaniu plików i automatyzacji procesów za pomocą Pandas i Polars.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z Pythona do odczytywania, przekształcania i zapisywania plików CSV i Excel.
• Wykonywać typowe zadania czyszczenia i transformacji danych za pomocą Pandas i Polars.
• Automatyzować powtarzające się procesy danych za pomocą skryptów Pythona.
• Pakować proste skrypty do wykonywalnych plików i przestrzegać najlepszych praktyk w projekcie.

Format kursu

• Demonstracje kodowania interaktywnego i krótkie wykłady.
• Cwiczenia praktyczne z kierowanymi przykładami kodu.
• Praktyczne miniprojekty do automatyzacji realnych zadań.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zaplanować.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Białystok (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla doświadczonych programistów, którzy chcą zdobyć kompleksową wiedzę o programowaniu w języku Python oraz jego zastosowaniach w cyberbezpieczeństwie.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać programowania w Python do obrony w cyberbezpieczeństwie.
• Rozumieć i używać Pythona do etycznych technik ofensywnych oraz zadań z dziedziny forensyki cyfrowej.
• Rozpoznawać prawne i etyczne aspekty związane z ofensywnym cyberbezpieczeństwem i ujawnianiem podatności.

Ten intensywny, praktyczny kurs obejmuje zaawansowane techniki Pythona, najlepsze praktyki inżynierskie oraz często stosowane wzory projektowe w celu budowy utrzywalnych, testowalnych i wysokowydajnych aplikacji Python. Kurs podkreśla nowoczesne narzędzia, systemy typów, modele współbieżności, architektury oraz gotowe do wdrożenia przepływy pracy.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo kurs (online lub stacjonarnie) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego do zaawansowanego deweloperów Pythona, którzy chcą zastosować profesjonalne praktyki i wzorce dla systemów produkcyjnych Python.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować systemy typów Pythona, dataclasses i sprawdzanie typów, aby zwiększyć niezawodność kodu.
• Używać wzorców projektowych i zasad architektury do strukturyzowania solidnych aplikacji.
• Poprawnie implementować współbieżność i równoległość za pomocą asyncio i multiprocessing.
• Budować dobrze przetestowany kod za pomocą pytest, testów opartych na właściwościach i potoków CI.
• Profileować, optymalizować i twardego Pythona aplikacje dla produkcji.
• Pakować, dystrybuować i wdrażać projekty Pythona za pomocą nowoczesnych narzędzi i kontenerów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i krótkie demonstracje.
• Praktyczne laboratoria i ćwiczenia programistyczne każdego dnia.
• Kapitalowy projekt mini, integrujący wzorce, testowanie i wdrażanie.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie lub obszar skupienia (dane, web, infrastruktura), prosimy o kontakt.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Implementować kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury kontrolne do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje, aby organizować i ponownie używać kodu w efektywny sposób.
• Odkrywać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Python.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Białystok (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla początkujących, średnio zaawansowanych i potencjalnie zaawansowanych developerów robotyki, którzy chcą nauczyć się programowania mobilnych robotów za pomocą ROS i Python.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować środowisko programistyczne zawierające ROS, Python oraz platformę mobilnego robota.
• Tworzyć i uruchamiać węzły ROS, tematy, usługi i akcje za pomocą Python.
• Używać narzędzi i użyteczności ROS do monitorowania i debugowania aplikacji ROS.
• Wykorzystywać pakiety i biblioteki ROS do wykonywania powszechnych zadań dla mobilnych robotów.
• Integrować ROS z innymi frameworkami i narzędziami.
• Rozwiązywać problemy i debugować aplikacje ROS.

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 w Białystok 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 szkoleniowy pomoże uczestnikom przygotować się do tworzenia aplikacji internetowych z użyciem programowania Python z analizą danych. Wizualizacja takich danych jest świetnym narzędziem dla zarządu w podejmowaniu decyzji.

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.

Trening prowadzony przez instruktora w Białystok opiera się na popularnej książce "Automate the Boring Stuff with Python" Al Sweigarta. Jest skierowany do początkujących i obejmuje podstawowe koncepcje programowania w Pythonie poprzez praktyczne, interaktywne ćwiczenia i dyskusje. Skupienie jest położone na nauce pisania kodu, który znacznie zwiększa produktywność biurową.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie programować w Pythonie i zastosować tę nową umiejętność do:

• Automatyzowania zadań poprzez pisanie prostych programów w Pythonie.
• Pisania programów, które potrafią rozpoznawać wzorce tekstowe za pomocą "wyrażeń regularnych".
• Programowego generowania i aktualizowania arkuszy Excela.
• Analizy plików PDF i dokumentów Word.
• Czołgania się po stronach internetowych i pobieraniu informacji z źródeł online.
• Pisania programów, które wysyłają powiadomienia e-mail.
• Korzystania z narzędzi do debugowania Pythona, aby szybko rozwiązywać błędy.
• Programowego sterowania myszką i klawiaturą w celu klikania i pisania za ciebie.

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.

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.

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.

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.

To jest 5-dniowe wprowadzenie do Data Science i Sztucznej Inteligencji (AI).

Kurs jest prowadzony z przykładami i ćwiczeniami używając języka Python.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego 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 tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Białystok (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak połączyć możliwości Python i Excel.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja pakietów integrujących Python i Excel.
• Odczytywanie, zapisywanie i manipulowanie plikami Excel przy użyciu Python.
• Wywoływanie funkcji Python z programu Excel.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla użytkowników Matlab, którzy chcą poznać lub przejść na Python do analizy i wizualizacji danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i skonfigurować środowisko programistyczne Python.
• Zrozumieć różnice i podobieństwa między składnią Matlab i Python.
• Wykorzystać Python do uzyskiwania informacji z różnych zbiorów danych.
• Przekonwertować istniejące aplikacje Matlab na Python.
• Zintegrować aplikacje Matlab i Python.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Białystok (online lub stacjonarny) jest skierowany do osób, które chcą nauczyć się wystarczająco dużo Pythona, aby zaczynać analizować dane ze sprzedaży, analizy ruchu, interakcji klientów itp.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować niezbędne oprogramowanie, biblioteki i środowisko programistyczne, aby zacząć pisać kod Pythona do analizy danych.
• Analizować dane ze źródeł takich jak Excel, pliki CSV, JSON i bazy danych.
• Czyszczyć dane w celu poprawy ich użyteczności przed analizą.
• Dokonywać prostej analizy statystycznej.
• Generować raporty prezentujące dane w odpowiednim formacie, od surowych liczb po wizualizacje danych.
• Otrzymywać cenne wgląd w dane, w tym trendy w wynikach i obszary problematyczne.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo 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.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Duża ilość ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Jeśli chcesz dodać, usunąć lub dostosować dowolną sekcję lub temat w ramach tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to ustalić.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do programistów, którzy chcą używać Pythona do automatyzacji procesu przeszukiwania wielu stron internetowych w celu pozyskania i analizy danych.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Pythona oraz wszystkie odpowiednie pakiety.
• Pobrać i przetworzyć dane przechowywane na wielu różnych stronach internetowych.
• Rozumieć, jak działają strony internetowe i jak jest zbudowana ich struktura HTML.
• Konstruować pająki do przeszukiwania sieci w dużym zakresie.
• Używać Selenium do przeszukiwania stron internetowych sterowanych AJAX-em.

"Szkolenie Python dla programistów" to kompleksowy kurs, który zapewnia głęboką wiedzę na temat języka Python dla programistów. Uczestnicy zdobędą umiejętności w obszarze struktur danych, klas, obsługi plików, komunikacji sieciowej i integracji z innymi programami. Kurs obejmuje praktyczne aspekty, takie jak konfiguracja edytorów, uruchamianie programów w różnych środowiskach i instalacja dodatkowych bibliotek.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Białystok (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Python i R.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Stosować algorytmy do szybkiego kupowania i sprzedawania papierów wartościowych w wyspecjalizowanych przyrostach.
• Zmniejszyć koszty związane z handlem przy użyciu handlu algorytmicznego.
• Automatycznie monitorować ceny akcji i zawierać transakcje.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą używać Python do tworzenia aplikacji blockchain i kryptowalut.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Używaj Python do tworzenia i manipulowania systemami blockchain i kryptowalutami oraz danymi.
• Używaj Python bibliotek i frameworków, takich jak Flask, PyCrypto i web3.py do interakcji z sieciami i usługami blockchain i kryptowalut.
• Używaj Python do implementacji inteligentnych kontraktów, algorytmów konsensusu i protokołów kryptograficznych dla aplikacji blockchain i kryptowalut.
• Używaj Python do opracowywania i wdrażania zdecentralizowanych aplikacji (DApps), które działają na platformach blockchain i kryptowalutowych.
• Używaj Python do przeprowadzania analizy i wizualizacji danych na blockchainie i kryptowalutach.

Chatbots to programy komputerowe, które automatycznie symulują odpowiedzi ludzi za pomocą interfejsów czatu. Chatbots pomagają organizacjom maksymalizować wydajność swoich operacji, dostarczając łatwiejsze i szybsze opcje dla interakcji użytkowników.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się budować chatboty w języku Python.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy budowy chatbotów
• Budować, testować, wdrażać i naprawiać różne chatboty za pomocą języka Python

Grupa docelowa

• Developers

Format kursu

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

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby uregulować.

Trening prowadzony przez instruktora na miejscu lub online (w zależności od lokalizacji) jest skierowany do programistów o średnim poziomie kwalifikacji, którzy chcą korzystać z CUDA do budowania aplikacji Python, które działają równolegle na kartach NVIDIA GPU.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wykorzystywać kompilator Numba do przyspieszenia aplikacji Python działających na kartach NVIDIA GPU.
• Tworzyć, kompilować i uruchamiać niestandardowe jądra CUDA.
• Zarządzać pamięcią GPU.
• Przekształcić aplikację opartą na CPU w aplikację przyspieszoną przez GPU.

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.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy danych dotyczących potencjalnych oszustw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Stworzyć model wykrywania oszustw w Python i TensorFlow.
• Zbudować regresje liniowe i modele regresji liniowej do przewidywania oszustw.
• Opracować kompleksową aplikację AI do analizy danych dotyczących oszustw.

Szkolenie przedstawia kompleksowe podejście do integracji aplikacji Python z bazami danych PostgreSQL. Program obejmuje trzy główne narzędzia – bibliotekę psycopg do bezpośredniej komunikacji z bazą, Pandas do operacji na danych tabelarycznych oraz ORM SQLAlchemy do obiektowego zarządzania danymi.

Uczestnicy nauczą się bezpiecznie wykonywać zapytania SQL z wykorzystaniem parametryzacji chroniącej przed atakami SQL injection. Program obejmuje również integrację z biblioteką Pandas, umożliwiającą efektywne wczytywanie i eksportowanie danych między DataFrame a bazą PostgreSQL.

Znacząca część szkolenia poświęcona jest SQLAlchemy – uczestnicy nauczą się definiować modele danych jako klasy Python, mapować je na tabele oraz wykonywać wszystkie operacje CRUD bez pisania surowego SQL. Poznają techniki filtrowania, sortowania, grupowania danych oraz zarządzania relacjami między tabelami w sposób obiektowy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił wybrać odpowiednie narzędzie do konkretnego przypadku użycia, bezpiecznie komunikować się z bazą danych oraz wykorzystywać zarówno niskopoziomowe zapytania SQL, jak i wysokopoziomowe abstrakcje ORM. Zdobędzie praktyczne umiejętności niezbędne w codziennej pracy z bazami danych w projektach Python.

Szkolenie wprowadza uczestników w tematykę dużych modeli językowych i uczy praktycznej integracji z nimi w języku Python. Program obejmuje zarówno fundamenty teoretyczne działania LLM, jak i konkretne techniki komunikacji z modelami poprzez API i SDK.

Uczestnicy poznają kluczowe koncepcje takie jak tokenizacja, temperatura, okno kontekstowe oraz nauczą się konstruować skuteczne prompty z wykorzystaniem technik takich jak m.in. few-shot learning i chain-of-thought. Program przechodzi przez różne interfejsy dostępu do modeli – od platformy OpenAI i ChatGPT, przez bezpośrednie requestowanie API, aż po wykorzystanie frameworka LangChain i agregatora OpenRouter.

Szkolenie obejmuje pracę z ustrukturyzowanymi odpowiedziami (structured output), streamingiem w czasie rzeczywistym oraz embedingami tekstowymi pozwalającymi na semantyczne wyszukiwanie i porównywanie dokumentów. Duży nacisk kładziemy na praktyczne zastosowania – uczestnicy zaimplementują rozwiązania do automatycznego podsumowywania tekstów, tłumaczenia, klasyfikacji sentimentu oraz ekstrakcji informacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować prompty, integrować aplikacje Python z różnymi modelami językowymi, wybierać odpowiednie techniki do konkretnych problemów oraz wdrażać rozwiązania oparte na LLM w środowisku produkcyjnym. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na wykorzystanie modeli generatywnych w realnych projektach biznesowych.

Szkolenie prowadzi uczestników przez kompleksowy proces budowy modeli uczenia maszynowego w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki scikit-learn. Program obejmuje zarówno algorytmy regresji, jak i klasyfikacji, z naciskiem na praktyczne zastosowanie.

Uczestnicy nauczą się kluczowych aspektów pracy z danymi – od inżynierii cech, przez normalizację i standaryzację, po obsługę brakujących wartości i kodowanie zmiennych kategorycznych. Poznają metody wykrywania i eliminacji outlierów oraz techniki selekcji najważniejszych atrybutów. Szczególną uwagę poświęcamy problemowi przeuczenia modelu i metodom jego zapobiegania, w tym walidacji krzyżowej i regularyzacji.

W części dotyczącej algorytmów uczestnicy zaimplementują szeroki wachlarz modeli – od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne, SVM i KNN, aż po zaawansowane metody zespołowe takie jak Random Forest i Gradient Boosting. Każdy algorytm jest omawiany z perspektywy praktycznego zastosowania, wraz z odpowiednimi metrykami ewaluacji.

Program obejmuje również optymalizację modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów metodą grid search oraz budowę pipeline'ów automatyzujących proces przetwarzania danych. Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie przygotować dane, wybrać odpowiedni algorytm, wytrenować model oraz ocenić jego jakość przy użyciu właściwych metryk.

Format kursu

Kurs rozpoczyna się od przeglądu zastosowań i analiz Process Mining. Omawiamy bibliotekę pm4py oraz różne algorytmy do odkrywania i analizowania procesów w oparciu o dane. Spoglądamy do wnętrza struktur danych będących podstawą modelowania odkrywanych procesów. Kurs skupia się na technicznych aspektach Process Mining. Studia przypadków z życia codziennego analizowane są w czasie ćwiczeń w Python.
 

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów sieciowych, którzy chcą utrzymywać, zarządzać i projektować sieci komputerowe z Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Optymalizacja i wykorzystanie Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet i pyntc do automatyzacji sieci z Python.
• Opanuj wielowątkowość i wieloprocesowość w automatyzacji sieci.
• Używaj GNS3 i Python do programowania sieciowego.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Białystok, 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla testerów penetracji, którzy chcą penetrować sieci testowe w Kali Linux przy użyciu Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzenie Python programów do wyszukiwania luk w zabezpieczeniach sieci.
• Poznanie i wykorzystanie powłoki sieciowej Kali oraz kodu powłoki w exploitach.
• Zastosowanie różnych narzędzi Kali do testów penetracyjnych.
• Wykorzystywanie systemów z Python.

Kurs "Programowanie w Pythonie" obejmuje wprowadzenie do języka Python, instalację i konfigurację środowiska, podstawy składni, programowanie proceduralne i obiektowe, obsługę wyjątków, organizację kodu, korzystanie z biblioteki standardowej, instalację zewnętrznych bibliotek, operacje wejścia/wyjścia, testowanie i debugowanie oprogramowania oraz zastosowania języka Python. Uczestnicy zdobywają umiejętności potrzebne do efektywnego programowania w Pythonie w różnych kontekstach, takich jak aplikacje webowe, analiza danych czy obliczenia naukowe. Dobre praktyki programowania w Pythonie są również omawiane na kursie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Python jako języka po stronie serwera do tworzenia aplikacji internetowych. Różne techniki i frameworki zostaną zbadane, aby dotrzeć do najbardziej odpowiedniego dla danego problemu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i skonfigurować pakiety i frameworki Python.
• Skonfigurować odpowiednie środowisko programistyczne, aby zoptymalizować proces kodowania.
• Napisać kod niezbędny do włączenia typowych funkcji oczekiwanych przez użytkowników aplikacji (formularze, zapytania do bazy danych, obliczenia itp.).
• Wybrać spośród popularnych frameworków, takich jak Django i Flask, aby zautomatyzować powtarzalne zadania i skrócić czas tworzenia.

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

Komputerowe widzenie jest dziedziną zajmującą się automatycznym wyciąganiem, analizowaniem i rozumieniem użytecznych informacji z cyfrowych mediów. Python jest językiem programowania wysokiego poziomu, słynącym ze swojej jasnej składni i czytelności kodu.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy poznają podstawy Komputerowego Widzenia, wykonując zestaw prostych aplikacji Komputerowego Widzenia za pomocą Pythona.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Komputerowego Widzenia
• Używać Pythona do wdrażania zadań Komputerowego Widzenia
• Budować własne systemy wykrywania twarzy, obiektów i ruchu

Wskazana grupa

• Programiści Pythona zainteresowani Komputerowym Widzeniem

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka

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 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych objętości tekstów w celu odkrywania wzorców i zdobywania wglądów.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować spaCy.
• Zrozumieć podejście spaCy do Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP).
• Wyciągać wzorce i uzyskiwać informacje biznesowe z dużych źródeł danych.
• Integrować bibliotekę spaCy z istniejącymi aplikacjami webowymi i starszymi systemami.
• Wdrażać spaCy w środowiska produkcji w celu przewidywania zachowań ludzkich.
• Używać spaCy do pre-procesowania tekstów dla Deep Learning.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne implementacje w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uregulowania.
• Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź: https://spacy.io/

Tableau to narzędzie do inteligencji biznesowej i wizualizacji danych. Python jest szeroko stosowanym językiem programowania, który zapewnia wsparcie dla szerokiej gamy technik statystycznych i uczenia maszynowego. Moc wizualizacji danych Tableau i możliwości uczenia maszynowego Python, w połączeniu, pozwalają deweloperom szybko budować zaawansowane aplikacje do analityki danych dla różnych przypadków biznesowych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się łączyć Tableau i Python, aby przeprowadzać zaawansowaną analitykę. Integracja Tableau i Python będzie przeprowadzana za pomocą API TabPy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować Tableau i Python za pomocą API TabPy
• Używać integracji Tableau i Python do analizy skomplikowanych scenariuszy biznesowych za pomocą kilku linijek kodu Python

Grupa docelowa

• Programiści
• Naukowcy danych

Format kursu

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

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

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

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