Python in Data Science Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří se chtějí učit a budovat svou kariéru v datové vědě pomocí Kaggle.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Přečtěte si o datové vědě a strojovém učení.
• Prozkoumejte analýzu dat.
• Přečtěte si o Kaggle a jak to funguje.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat Modin k vytváření a implementaci paralelních výpočtů s Pandas pro rychlejší analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí pro zahájení vývoje Pandas pracovních postupů ve velkém měřítku s Modinem.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modinu.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Ray.
• S Modinem provádějte operace Pandas rychleji.
• Implementujte celé Pandas API a funkce.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít RAPIDS k vytvoření GPU akcelerovaných datových kanálů, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako je např. XGBoost, cuML atd.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro vytváření datových modelů pomocí NVIDIA RAPIDS.
• Pochopte vlastnosti, součásti a výhody RAPIDS.
• Využijte GPU k urychlení kompletních datových a analytických kanálů.
• Implementujte GPU akcelerovanou přípravu dat a ETL pomocí cuDF a Apache Arrow.
• Naučte se provádět úlohy strojového učení pomocí algoritmů XGBoost a cuML.
• Vytvářejte vizualizace dat a provádějte analýzu grafů pomocí cuXfilter a cuGraph.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí využívat ekosystém Anaconda k zachycení, správě a nasazení balíčků a pracovních postupů analýzy dat na jediné platformě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte komponenty a knihovny Anaconda.
• Pochopte základní koncepty, funkce a výhody Anacondy.
• Spravujte balíčky, prostředí a kanály pomocí Anaconda Navigator.
• Používejte balíčky Conda, R a Python pro datovou vědu a strojové učení.
• Seznamte se s některými praktickými případy použití a technikami pro správu více datových prostředí.

Pandas je balíček Python, který poskytuje datové struktury pro práci se strukturovanými (tabulkovými, vícerozměrnými, potenciálně heterogenními) daty a daty časových řad.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí použít Pandas k provádění prediktivní analýzy pomocí strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Proveďte zápas s daty v Python.
• Provádějte ETL operace pro strojové učení.
• Vytvářejte vizualizace dat pomocí Pandas

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí používat Dask s Python ekosystémem k vytváření, škálování a analýze velkých datových sad.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte prostředí, abyste mohli začít budovat zpracování velkých dat pomocí Dask a Python.
• Prozkoumejte funkce, knihovny, nástroje a rozhraní API dostupné v Dask.
• Pochopte, jak Dask urychluje paralelní výpočty v Pythonu.
• Naučte se, jak škálovat ekosystém Pythonu (Numpy, SciPy a Pandas) pomocí Dask.
• Optimalizujte prostředí Dask pro udržení vysokého výkonu při zpracování velkých datových sad.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat FastAPI s Python ke snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro vývoj API s Pythonem a FastAPI.
• Vytvářejte rozhraní API rychleji a snadněji pomocí knihovny FastAPI.
• Naučte se vytvářet datové modely a schémata založená na Pydantic a OpenAPI.
• Připojte API k databázi pomocí SQLAlchemy.
• Implementujte zabezpečení a ověřování v rozhraních API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvářejte obrazy kontejnerů a nasazujte webová rozhraní API na cloudový server.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat zásobník FARM (FastAPI, React a MongoDB) k vytváření dynamických, vysoce výkonných a škálovatelných webových aplikací.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Nastavte potřebné vývojové prostředí, které integruje FastAPI, React a MongoDB. Pochopte klíčové koncepty, funkce a výhody FARM stacku. Naučte se vytvářet REST API pomocí FastAPI. Naučte se navrhovat interaktivní aplikace pomocí React. Vyvíjejte, testujte a nasazujte aplikace (front-end a back-end) pomocí FARM stacku.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat SciPy k vytváření pokročilých vědeckých výpočetních funkcí pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet vědecké výpočetní funkce.
• Získejte všechny výhody funkcí SciPy provedením praktických příkladů složitých operací.
• Implementujte a optimalizujte matematické algoritmy a funkce pro řešení vědeckých problémů.
• Navrhněte datové struktury a interpolační metody pro vizualizaci, zpracování a analýzu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat PyGame k vytváření a sestavování her pomocí Python programování.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet herní aplikace pomocí PyGame a Python.
• Naučte se vytvářet interaktivní aplikace PyGame integrované s animacemi a multimediálními funkcemi.
• Spouštějte a testujte herní programy pomocí testovací sady PyGame a převádějte je na spustitelné soubory.

Tento praktický kurz je určen vývojářům Pythonu, kteří chtějí vytvářet a udržovat své první webové aplikace. Je také určena lidem, kteří již znají jiné webové rámce, jako je Django nebo Web2py, a chtějí se naučit používat mikrorámec (tj. rámec, který spojuje knihovny třetích stran namísto poskytování samostatného univerzálního řešení ) změní proces.

Významná část kurzu není věnována samotnému Flask (je malinký), ale knihovnám a nástrojům třetích stran často používaným v projektech Flask.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na backendové vývojáře, kteří chtějí vytvářet REST API s Python a Flask.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte REST API, abyste webové aplikaci Flask umožnili číst a zapisovat do databáze v backendu.
• Vyvinout pokročilé funkce ověřování, jako jsou obnovovací tokeny.
• Vytvořte znovu použitelný backend pro budoucí projekty Pythonu.
• Zjednodušte ukládání dat pomocí SQLAlchymie.
• Nasaďte rozhraní REST API na cloudový server.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat pokročilé funkce Flasku k vytváření škálovatelných webových aplikací nad MongoDB.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení vývoje webových aplikací pomocí Flasku.
• Seznamte se s pokročilými koncepty a technikami pro skutečné projekty Flask.
• Sestavte RESTful API server nad MongoDB.
• Naučte se kontejnerizovat, testovat a nasazovat mikroslužby pomocí Flask, Docker a Amazon EC2.
• Získejte přehled o pokročilých integracích Flask pro škálování webových aplikací.