Python Programming for Finance Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí používat 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 Anaconda komponenty a knihovny.
• Pochopte základní koncepty, funkce a výhody Anaconda.
• Spravujte balíčky, prostředí a kanály pomocí Navigátoru Anaconda.
• 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.

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.

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.

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 FastAPI s Python ke snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit si nezbytné vývojové prostředí pro vývoj API s Python a FastAPI.
• Vytvářet API rychleji a snadněji pomocí knihovny FastAPI.
• Naučit se, jak vytvářet datové modely a schémata založené na Pydantic a OpenAPI.
• Připojit API k databázi pomocí SQLAlchemy.
• Implementovat zabezpečení a autentizaci v API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvořit kontejnerové obrazy a nasadit webová API na cloudový server.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na cloudové administrátory, cloudové architekty, technologické vedoucí a finanční analytiky, kteří chtějí zaznamenávat, spravovat, monitorovat a zpracovávat finanční aktiva organizace v cloudu. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni používat FinOps postupy v organizaci k prognózování nákladů, optimalizaci procesů a provádění operací finanční správy v cloudu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé finanční profesionály, kteří chtějí získat komplexní znalosti FinOps principů a metodologií, včetně cloudového finančního řízení, optimalizačních strategií a spolupráce mezi finanční, inženýrské a obchodní týmy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte FinOps rámec, principy a fáze.
• Spravujte efektivně náklady na cloud prostřednictvím analýzy dat a správy.
• Spolupracujte mezi finančními, inženýrskými a obchodními jednotkami za účelem sladění výdajů na cloud.
• Použijte nástroje FinOps pro alokaci nákladů, prognózy a optimalizaci.
• Připravte se na zkoušku FinOps Certified FOCUS Analyst.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na cloudovou finanční správu, kteří si chtějí ověřit své odborné znalosti v oblasti finančních operací (FinOps) souvisejících s cloudovou správou nákladů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získejte pokročilé znalosti potřebné pro zkoušku FinOps Certified Professional.
• Pochopte složité FinOps postupy, včetně optimalizace nákladů, správy rozpočtu a vytváření sestav.
• Rozvíjejte praktické dovednosti při aplikaci FinOps strategií ve scénářích reálného světa.
• Připravte se na úspěšné složení zkoušky FinOps Certified Professional.

V tomto živém školení pod vedením instruktora v České republice se účastníci naučí, jak používat GnuCash ke správě podnikového účetnictví a financování projektů a úkolů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Správa finančních a účetních úkolů včetně fakturace, vyúčtování, plateb, DPH, výkaznictví atd.
• Sledujte bankovní účty, akcie, příjmy a výdaje.
• Sledujte více účtů v podniku s více odděleními.
• Ke správě firemních účtů ve více měnách použijte GnuCash.

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 Data Science 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 (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na účetní a účetní, kteří chtějí používat Xero pro vedení účetnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získejte přehled o cashflow v reálném čase.
• Pro odsouhlasení bankovního účtu propojte bankovní účty s Xero.
• Připravte a zkontrolujte přiznání k DPH (daň z přidané hodnoty) v Xero.
• Vytvářejte zprávy pro sdílení mezi členy týmu.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat Open Bank Project API k vývoji a testování decentralizovaných aplikací, které lze snadno integrovat do systémů digitálního bankovnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení vývoje aplikací s OBP API.
• Pochopte Open Bank Project architekturu, technologii a koncepty.
• Naučte se používat a přizpůsobovat OBP API k vývoji a sestavování aplikací pro bankovnictví.
• Prozkoumejte funkce, nástroje, rozhraní API a karantény v OBP.
• Implementujte zabezpečení a integrace do konektorů a adaptérů OBP API.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít RAPIDS k sestavení GPU-akcelerovaných datových kanálů, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako 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-zrychlenou přípravu dat a ETL s 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.