Pokročilý Python - 4 dní 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.

Toto instruktor-em védané, živé školení v České republice je založeno na populární knize „Automate the Boring Stuff with Python“ od Ala Sweigarta. Je určené začínajícím a pokrývá základní koncepty programování v Pythonu prostřednictvím praktických, interaktivních cvičení a diskusí. Hlavní důraz je kladen na naučení psát kód, který drastičtě zvyšuje účinnost práce v kanceláři.

Na konci tohoto školení budou účastníci znát programování v Pythonu a budou schopni použít tuto novou dovednost pro:

• Automatizaci úkolů psaním jednoduchých programů v Pythonu.
• Psaní programů, které dokáží rozpoznávat textové vzory pomocí „regulárních výrazů“.
• Programově generování a aktualizaci Excelových tabulek.
• Zpracování PDF a Word dokumentů.
• Crawling webových stránek a získávání informací z online zdrojů.
• Psaní programů, které odesílají e-mailová oznámení.
• Použití ladících nástrojů Pythonu k rychlému odstraňování chyb.
• Programově řízení myši a klávesnice pro klikání a psaní za vás.

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.

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