Python: Automatizace nudných věcí Počítačový Kurz

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na datové analytiky a softwarové inženýry, kteří chtějí použít Dask s ekosystémem Pythonu k vytváření, škálování a analýze velkých datasetů.

Koncepcí tohoto školení je, že účastníci budou schopni:

• Nastavit prostředí pro zahájení vytváření zpracování velkých dat s Daskem a Pythonem.
• Prozkoumat funkce, knihovny, nástroje a rozhraní API dostupné v Dasku.
• Pochopit, jak Dask zrychluje paralelní výpočty v Pythonu.
• Naučit se škálovat ekosystém Pythonu (Numpy, SciPy a Pandas) pomocí Dasku.
• Optimalizovat prostředí Dask pro udržení vysokého výkonu při zpracování velkých datasetů.

Tento vedený instruktorem živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé Python vývojáře a analytiky dat, kteří chtějí posílit své dovednosti v analýze a manipulaci s daty pomocí Pandas a NumPy.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje Python, Pandas a NumPy.
• Vytvořit aplikaci pro analýzu dat pomocí Pandas a NumPy.
• Provádět pokročilou manipulaci s daty, řazení a filtrování operací.
• Provádět agregované operace a analyzovat časové série dat.
• Vizualizovat data pomocí Matplotlibu a dalších knihoven pro vizualizaci.
• Ladit a optimalizovat svůj kód pro analýzu dat.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určená pro vývojáře, kteří chtějí použít stack FARM (FastAPI, React a MongoDB) k vytváření dynamických, vysokorychlostních a škálovatelných webových aplikací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí, které integruje FastAPI, React a MongoDB.
• Porozumět klíčovým konceptům, funkcím a výhodám stacku FARM.
• Přihrádat, jak vytvářet REST API pomocí FastAPI.
• Přihrádat, jak navrhovat interaktivní aplikace s Reactem.
• Vývoj, testování a nasazování aplikací (front-end i back-end) pomocí stacku FARM.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří se chtějí naučit používat FastAPI s Pythonem k snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření API pomocí Pythonu a FastAPI.
• Vytvářet API rychleji a snadněji s použitím knihovny FastAPI.
• Naučit se, jak vytvářet datové modely a schémata založená na Pydanticu a OpenAPI.
• Připojovat API k databázím s použitím SQLAlchemy.
• Implementovat bezpečnostní mechanismy a ověřování v API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvářet kontejnerové image a nasazovat webové API na cloudový server.

Cílem tohoto kurzu je poskytnout základní dovednosti při uplatňování Machine Learning metod v praxi. Prostřednictvím používání Python programovacího jazyka a jeho různých knihoven a na základě mnoha praktických příkladů se tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky Machine Learning, jak činit data modelování rozhodnutí, interpretovat výstupy algoritmů a validovat výsledky.

Naším cílem je poskytnout vám dovednosti k pochopení a důvěryhodnému používání nejzákladnějších nástrojů z nástrojové krabice Machine Learning a vyhnout se běžným úderům aplikací Data Science.

Cílem tohoto kurzu je poskytnout obecné znalosti v aplikaci metod strojového učení v praxi. Pomocí programovacího jazyka Python a jeho různých knihoven a na základě množství praktických příkladů tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky strojového učení, jak se rozhodovat o datovém modelování, interpretovat výstupy algoritmy a ověřovat výsledky.

Naším cílem je poskytnout vám dovednosti, abyste rozuměli a používali nejzákladnější nástroje z Machine Learning sady nástrojů s jistotou a vyhnuli se běžným nástrahám aplikací Data Sciences.

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

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí, abyste mohli začít vyvíjet pracovní postupy Pandas ve velkém měřítku s Modin.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modin.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Rayem.
• Pomocí Modin provádějte operace Pandas rychleji.
• Implementujte celé Pandas API a funkce.

V tomto instruktážním živém tréninku v České republice se účastníci naučí používat Python pro výrobu kvalitního textu v přirozené řeči, postupně sestavují vlastní systém NLG. Budou rovněž analyzovány případové studie a relevantní koncepty budou aplikovány na živých laboratorních projektech pro generování obsahu.

Koncem tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Používat NLG k automatickému generování obsahu pro různé odvětví, od tiskárny po nemovitosti a zprávy o počasí a sportu.
• Vybírat a organizovat zdrojový obsah, plánovat věty a připravovat systém pro automatické generování originálního obsahu.
• Pochopit průmyslovou linii NLG a aplikovat správné techniky na každém stupni.
• Pochopit architekturu Natural Language Generation (NLG) systému.
• Implementovat nejvhodnější algoritmy a modely pro analýzu a uspořádání.
• Dobyvat data ze veřejných zdrojů i z kurátorovských databází k použití jako materiál pro generovaný text.
• Nahrazovat ruční a pracné procesy psaní počítačem generovaným, automatizovaným vytvářením obsahu.

V tomto instruktorem vedeném živém školení na České republice se účastníci naučí nejrelevantnější a nejoblíbenější strojové učení v Pythonu, zatímco budou budovat řadu ukázkových aplikací obsahujících obrázky, hudbu, text a finanční data.

Konec tohoto školení se účastníci budou schopni:

• Implementovat algoritmy a techniky strojového učení pro řešení složitých problémů.
• Používat hluboké učení a poloznačované učení v aplikacích zahrnujících obrázky, hudbu, text a finanční data.
• Vyčerpat potenciál Pythonových algoritmů do plna.
• Používat knihovny a balíčky jako NumPy a Theano.

Python je vysokoúrovňovací programovací jazyk proslulý svou čitelnou syntaxí a strukturou kódu.

V tomto instruktorem vedeném, živém školení se účastníci naučí používat Python pro kvantitativní finanční analýzu.

Konec tohoto školení si účastníci budou schopni:

• Pochopit základy programování v Pythonu
• Použít Python pro finanční aplikace, včetně implementace matematických technik, stochastické analýzy a statistiky
• Implementovat finanční algoritmy pomocí optimalizovaného Pythonu

Cílová skupina

• Vývojáři
• Kvantitativní analytici

Formát kurzu

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a intenzivní praktické výuky

Python je programovací jazyk, který získal obrovskou popularitu v finančním průmyslu. Přijatý největšími investičními bankami a hedge fondy se používá k vytváření širokého spektra finančních aplikací, od základních obchodních programů po systémy řízení rizik.

V tomto vedeném instruktorem živém školení se účastníci naučí používat Python k vývoji praktických aplikací pro řešení mnoha specifických problémů souvisejících s financemi.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy programovacího jazyka Python
• Stáhnout, nainstalovat a udržovat nejlepší vývojové nástroje pro vytváření finančních aplikací v Pythonu
• Vybrat a využít nejvhodnější balíčky a programovací techniky Pythonu k organizaci, vizualizaci a analýze finančních dat z různých zdrojů (CSV, Excel, databáze, webové stránky atd.)
• Stavět aplikace, které řeší problémy související s alokací aktiv, analýzou rizik, výkonem investic a dalšími aspekty
• Odrážet, integrovat, nasazovat a optimalizovat aplikaci v Pythonu

Cílová skupina

• Vývojáři
• Analytici
• Quants (kvantitativní analytici)

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a významná praktická práce

Poznámka

• Toto školení má za cíl poskytnout řešení některých hlavních problémů, s kterými se finanční profesionálové setkávají. Pokud máte konkrétní téma, nástroj nebo techniku, kterou byste chtěli přidat nebo podrobněji rozpracovat, prosím, kontaktujte nás pro uspořádání.

Toto instruktorem védané živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno vývojářům, kteří chtějí naučit pokročilé techniky programování v Pythonu, včetně použití tohoto univerzálního jazyka k řešení problémů v oblastech jako jsou distribuované aplikace, analýza a vizualizace dat, programování uživatelského rozhraní a údržbové skripty.

Tento kurz je určen pro ty, kteří se chtějí naučit programovací jazyk Python. Důraz je kladen na jazyk Python, základní knihovny a také na výběr nejlepších a nejužitečnějších knihoven vyvinutých komunitou Python. Python pohání podniky a je používán vědci po celém světě – je to jeden z nejpopulárnějších programovacích jazyků.

Kurz lze realizovat s využitím nejnovější verze Python 3.x s praktickými cvičeními, které využívají jeho plný potenciál. Kurz je možné realizovat na jakémkoli operačním systému (všechny varianty UNIX, včetně Linux a Mac OS X, stejně jako Microsoft Windows).

Praktická cvičení tvoří asi 70 % času kurzu a asi 30 % tvoří demonstrace a prezentace. Během kurzu lze diskutovat a klást otázky.

Poznámka: školení lze přizpůsobit konkrétním potřebám na základě předchozí žádosti před navrhovaným termínem kurzu.

Selenium je otevřený rámec pro automatizaci testování webových aplikací napříč různými prohlížeči. V Selenium 4 jsou k dispozici vylepšené WebDriver API, nativní relativní lokátory a zlepšená podpora gridu. Python nabízí jednoduchost a silnou integraci s testovacími rámci jako Pytest, což ho činí mohutnou volbou pro vytváření škálovatelných a udržitelných testovacích automatizací.

Tuto instruktorem vedené, živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé testery a vývojáře, kteří chtějí používat Selenium s Pythonem pro automatizaci testování webových aplikací v reálných prostředích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Selenium s Pythonem v testovacím prostředí.
• Vytvářet robustní skripty pro automatizaci testů pomocí Selenium WebDriver a Pytestu.
• Používat Model objektové stránky (POM) pro udržitelné testovací rámce.
• Spouštět testy napříč více prohlížeči pomocí Selenium Gridu.
• Integrovat automatizované testy do CI/CD cest.
• Řešit běžné problémy a aplikovat osvědčené postupy pro stabilitu automatizace.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praktiky.
• Praktické implementace v živém laboratořním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte k zajištění.

V pythonovském strojovém učení je funkce Shrnutí textu schopna přečíst vstupní text a vygenerovat jeho shrnutí. Tato možnost je dostupná z příkazového řádku nebo jako Python API/bibliotéka. Jednou ze vzrušujících aplikací je rychlé vytváření exekutivních shrnutí; tato funkce je obzvláště užitečná pro organizace, které potřebují před generováním zpráv a prezentací analyzovat velké množství textových dat.

V tomto instruktorem vedeném živém školení se účastníci naučí používat Python k vytvoření jednoduché aplikace, která automaticky generuje shrnutí z vstupního textu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít příkazový nástroj, který shrnuje text.
• Návrhnout a vytvořit kód pro Shrnutí textu pomocí pythonovských knihoven.
• Oceňovat tři Python knihovny: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Cílová skupina

• Vývojáři
• Data scientists

Formát kurzu

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a mnoho praktické praxe