Python Školení v Prague

Python je hlavním jazykem, kterým jsou vyvíjeny a orchestrovány autonomní AI agenty. Tento kurz se soustředí na praktickou implementaci pomocí moderních SDK a rámce, jako jsou LangChain a AutoGen, ke vytváření, připojování a správě pracovních postupů agentů.

Toto instruktorem vedeno živé školení (online nebo na místě) je určené pro středně pokročilé back-end inženýry, platformové inženýry a ML inženýry, kteří chtějí implementovat a orchestrovat autonomní agenty pomocí nástrojů Pythonu a rozhraní API.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat Pythonovská prostředí pro agenické systémy.
• Použít populární agent SDK, jako jsou LangChain a AutoGen, ke vytváření funkčních agentů.
• Začlenit nástroje a rozhraní API pro rozšíření schopností agentů.
• Orchestrovat víceagentní pracovní postupy a vzory komunikace.
• Použít nejlepší praktiky pro ladění, testování a údržbu agenických kódu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Přímo účastnické programovací cvičení a živé ukázky.
• Praktické projekty vytvářející koncové pracovní postupy agentů od začátku až po konec.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se týkající tohoto kurzu, prosím nás kontaktujte pro uspořádání.

Tento kurz vyučuje praktické inženýrské techniky pro návrh, vývoj, testování a nasazení agentic (autonomních) systémů pomocí Pythonu. Kryje agentní smyčku, integraci nástrojů, správu paměti a stavu, orchestrace, bezpečnostní kontroly a aspekty produkce.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé až pokročilé inženýry ML, AI vývojáře a software inženýry, kteří chtějí vytvářet robustní autonomní agenty připravené pro produkci pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a implementace agentní smyčky a pracovních postupů rozhodování.
• Integrace externích nástrojů a API pro rozšíření možností agentů.
• Implementace architektur krátkodobé a dlouhodobé paměti pro agenty.
• Skoordinování vícestupňových orchestrací a sestavovatelnosti agentů.
• Aplikace nejlepších praktik v oblasti bezpečnosti, kontroly přístupu a sledovatelnosti pro nasazené agenty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratoře budování agentů s Pythonem a populárními SDKs.
• Projektové cvičení, které vytvoří nasaditelné prototypy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požádání o přizpůsobené školení se na tento kurz obraťte na nás, abychom to uspořádali.

Umělá inteligence s Python je vývoj inteligentních systémů pomocí rozsáhlého ekosystému AI a knihoven strojového učení od Python.

Tento instruktor-leden živý školení (online nebo na místě) je určen středně pokročilým programátorům v Python, kteří chtějí navrhnout, implementovat a nasadit řešení AI pomocí Python.

Koncovým cílem tohoto školení je, aby účastníci mohli:

• Implementovat algoritmy umělé inteligence s použitím jádrových knihoven AI od Python.
• Pracovat s modelem strojového učení s nadzorem, bez nadzoru a reforcení.
• Integrovat řešení AI do stávajících aplikací a pracovních postupů.
• Hodnocení výkonu modelu a optimalizace pro přesnost a efektivitu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Hodně cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individuální školení tohoto kurzu, kontaktujte nás prosím pro dohodu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé Python vývojáře, kteří chtějí zlepšit své Python vývojové zkušenosti pomocí AWS Cloud9.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a nakonfigurujte AWS Cloud9 pro vývoj Python.
• Pochopte rozhraní a funkce AWS Cloud9 IDE.
• Zápis, ladění a nasazení Python aplikací v AWS Cloud9.
• Spolupracujte s ostatními vývojáři pomocí platformy AWS Cloud9.
• Integrujte AWS Cloud9 s dalšími službami AWS pro pokročilá nasazení.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno odborným analytikům dat, kteří chtějí využít schopnosti analýzy dat pomocí Pythonu v Power BI a tak zlepšit svou schopnost efektivně analyzovat a vizualizovat data.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Zjistit, jak se Python může integrovat do Power BI pro analýzu dat.
• Používat skripty v Pythonu k načítání, čištění a předzpracování dat v prostředí Power BI.
• Zlepšit schopnosti vizualizace dat tím, že vytvoří vlastní a interaktivní vizualizace pomocí Pythonu.
• Získat pokročilé dovednosti analýzy dat pomocí Pythonu.

Python je univerzální programovací jazyk široce využívaný pro manipulaci s daty, automatizaci a analýzu. Knihovny jako Pandas a Polars poskytují výkonné a praktické nástroje pro práci s tabulkovými daty ve velkém měřítku.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům od začátečního do středně pokročilého úrovně, kteří se chtějí naučit používat Python pro každodenní analýzu dat, zpracování souborů a automatizaci procesů pomocí Pandas a Polars.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat Python k čtení, transformaci a zápisu souborů CSV a Excel.
• Provádět běžné úkoly pro čištění a transformaci dat pomocí Pandas a Polars.
• Automatizovat opakující se datové procesy Pythonem.
• Zabalit jednoduché skripty do spustitelných souborů a dodržovat nejlepší praktiky pro projekty.

Formát kurzu

• Interaktivní ukázky kódu a krátké přednášky.
• Příklady cvičení s vedeným kódováním.
• Praktické miniprojekty pro automatizaci reálných úkolů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k jeho uspořádání.

Tato instruktorem vedená, živá školení v Prague (online nebo na místě) je zaměřena na zkušené vývojáře, kteří si přejí získat komplexní pochopení programování Python a jeho aplikací v kybernetické bezpečnosti.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat programování Python pro defenzivní kybernetickou bezpečnost.
• Chápat a používat Python pro etické ofenzivní techniky a úkoly z digitální forenziky.
• Poznat právní a etické důsledky související s ofenzivní kybernetickou bezpečností a odhalením zranitelností.

Tento intenzivní, praktický kurz se zabývá pokročilými technikami Pythonu, inženýrskými osvědčenými postupy a často používanými návravními vzory pro vytváření udržitelných, testovatelných a vysokovýkonnostních Python aplikací. Důraz je kladen na moderní nástroje, typování, modely konkurzivity, architektonické vzory a pracovní postupy připravené pro nasazení.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena pro středně pokročilé až pokročilé Python programátory, kteří chtějí přijmout profesionální postupy a vzory pro produkční Python systémy.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít typování v Pythonu, datové třídy a kontrolu typů k zvýšení spolehlivosti kódu.
• Nastavovat robustní aplikace pomocí návravných vzorů a architektonických principů.
• Správně implementovat konkurzivitu a paralelismus s využitím asyncio a multiprocessingu.
• Vytvářet dobře testovaný kód pomocí pytest, testů na základě vlastností (property-based testing) a CI potoků.
• Profilovat, optimalizovat a posilovat Python aplikace pro produkční použití.
• Balení, distribuce a nasazení Python projektů pomocí moderních nástrojů a kontejnerů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a krátké ukázky.
• Praktické laboratoře a programátorské cvičení každý den.
• Koncový mini-projekt integrující vzory, testování a nasazení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud požadujete přizpůsobené školení nebo zaměření (data, web nebo infrastruktura), kontaktujte nás pro domluvu.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programovat v jazyce Python od základu pomocí platformy Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Implementovat kód v jazyce Python v prostředí Google Colab.
• Používat struktury ovládání pro správu toku programu v jazyce Python.
• Vytvářet funkce k efektivnímu organizování a reužívání kódu.
• Prozkoumat a používat základní knihovny pro programování v jazyce Python.

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 školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé robotické vývojáře, kteří se chtějí naučit používat ROS pro programování mobilních robotů s Pythonem.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje ROS, Python a platformu mobilního robota.
• Vytvářet a spouštět ROS uzly, témata, služby a akce pomocí Pythonu.
• Používat nástroje a utilitky ROS k monitorování a ladění ROS aplikací.
• Používat balíčky a knihovny ROS pro provádění běžných úkolů mobilních robotů.
• Integrovat ROS s jinými rámci a nástroji.
• Ladit a řešit problémy v ROS aplikacích.

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.

Toto instruktorem védané živé školení v Prague (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.

Treninkový kurz pomůže účastníkům připravit se na vývoj webových aplikací s využitím programování Pythonem spolu s datovou analýzou. Tato datová vizualizace je skvělým nástrojem pro vrcholnou správu k rozhodování.

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.

Toto instruktor-em védané, živé školení v Prague 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.

V tomto instruktorem vedeném živém školení na Prague 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.

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.

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.

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 je 5denní úvod do datové vědy a umělé inteligence (AI).

Kurz se vyučuje s příklady a cvičeními pomocí Pythonu.

Toto je 4denní kurz seznamující s umělou inteligencí a její aplikací pomocí programovacího jazyka Python. Po dokončení tohoto kurzu je možné mít další den na provedení projektu AI.

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 tomto instruktorem védaném živém tréninku (na místě nebo online) se účastníci naučí kombinovat schopnosti Pythonu a Excelu.

Konec tréninku:

• Nainstalovat a nakonfigurovat balíčky pro integraci Pythonu a Excelu.
• Číst, zapisovat a manipulovat s Excelovými soubory pomocí Pythonu.
• Zavolat funkce Pythonu z Excelu.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno uživatelům Matlabu, kteří chtějí vyzkoušet nebo přejít na Python pro analýzu a vizualizaci dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat vývojové prostředí Pythonu.
• Pochopit rozdíly a podobnosti mezi syntaxí Matlabu a Pythonu.
• Použít Python k získání přehledů z různých datových sad. 
• Převést stávající aplikace Matlabu na Python. 
• Zintegrovat aplikace Matlabu a Pythonu.

Toto instruktorovské, živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno osobám, které si přejí naučit dostatečnou míru Pythonu k zpracování čísel ze prodejních dat, analýzy provozu, interakcí s klienty atd.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat nezbytný software, knihovny a vývojové prostředí pro psaní Pythonu pro analýzu dat.
• Analyzovat data zdrojů jako Excel, CSV, JSON soubory a databáze.
• Připravovat data k lepší užitelnosti před jejich analýzou.
• Provádět jednoduchou statistickou analýzu.
• Vytvářet zprávy, které prezentují požadovaná data ve správném formátu, od číselných hodnot až po vizualizace dat.
• Získat cenné přehledy ze dat, včetně trendů výkonu a problematických oblastí.

V tomto školení vedeném instruktorem se účastníci naučí pokročilé techniky programování v Pythonu, včetně toho, jak tuto univerzální jazyk použít k řešení problémů v oblastech jako jsou distribuované aplikace, analýza a vizualizace dat, programování uživatelských rozhraní a scriptování údržby.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Přímé implementace v živém laboratořském prostředí.

Možnosti úpravy kurzu

• Pokud si přejete přidat, odstranit nebo upravit některou sekci nebo témata v rámci tohoto kurzu, kontaktujte nás a domluvíme se.

Tato instruktorem vedená, živá školení v Prague (online nebo na místě) je určená pro programátory, kteří chtějí použít Python k automatizaci procesu procházení mnoha webových stránek a extrakce dat pro zpracování a analýzu.

Konec školení bude účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Python a všechny relevantní balíčky.
• Získávat a analyzovat data uložená na mnoha různých webových stránkách.
• Porozumět, jak fungují weby a jak je jejich HTML strukturované.
• Vytvářet pavouky pro široké procházení webu.
• Používat Selenium k procházení webových stránek řízených AJAXem.

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.

Toto instruktorem vedené, živé školení v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na business analytiky, kteří chtějí automatizovat obchodování pomocí algoritmického obchodování, Pythonu a R.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat algoritmy k nákupu a prodeji cenných papírů v specializovaných inkrementech rychle.
• Snížit náklady spojené s obchodováním pomocí algoritmického obchodování.
• Automaticky sledovat ceny akcií a umisťovat obchody.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí používat Python k vytváření blockchainových a kryptoměnových aplikací.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte Python k vytváření a manipulaci s blockchainovými a kryptoměnovými systémy a daty.
• K interakci s blockchainovými a kryptoměnovými sítěmi a službami použijte Python knihovny a rámce, jako je Flask, PyCrypto a web3.py.
• Použijte Python k implementaci inteligentních kontraktů, konsenzuálních algoritmů a kryptografických protokolů pro blockchain a kryptoměnové aplikace.
• Použijte Python k vývoji a nasazení decentralizovaných aplikací (DApps), které běží na blockchainových a kryptoměnových platformách.
• Použijte Python k provádění analýzy a vizualizace dat na blockchainu a datech kryptoměn.

Chatboty jsou počítačové programy, které automaticky simulují lidské odpovědi prostřednictvím rozhraní pro rozhovor. Chatboty pomáhají organizacím maximalizovat efektivitu svých operací poskytováním jednodušších a rychlejších možností interakce s uživateli.

V tomto instruktorem vedeném živém školení se účastníci naučí, jak vytvářet chatboty v Pythonu.

Koncepcem tohoto školení je:

• Pochopit základy vytváření chatbotů
• Vytvářet, testovat, nasazovat a odstraňovat problémy s různými chatboty pomocí Pythonu

Účastníci

• Vývojáři

Formát kurzu

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

Poznámka

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

Tato instruktorem vedena živá školení v Prague (online nebo na místě) je určena středně pokročilým programátorům, kteří chtějí používat CUDA pro vytváření Pythonových aplikací, které běží paralelně na GPU od NVIDIA.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít kompilátor Numba k zrychlení Pythonových aplikací běžících na GPU od NVIDIA.
• Vytvářet, kompilovat a spouštět vlastní CUDA jádra.
• Spravovat paměť GPU.
• Převádět aplikace založené na CPU do aplikací zrychlených GPU.

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.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v Prague (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

Tato instruktorem vedena, živá školení v Prague (online nebo na místě) je určená síťovým inženýrům, kteří chtějí spravovat, řídit a návrh počítačových sítí pomocí Pythonu.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizovat a využívat Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet a pyntc pro síťovou automatizaci s Pythonem.
• Ovládat vícevláknovost a víceprouvodovost ve síťové automatizaci.
• Používat GNS3 a Python pro síťové programování.

V tomto instruktážním živém tréninku v Prague 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.

Tato instruktorem védaná živá školení v Prague (online nebo na místě) je určena pro penetrační testery, kteří chtějí provádět penetrační testování sítí v Kali Linux pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet programy v Pythonu pro hledání zranitelností sítě.
• Prozkoumávat a používat Kali webové šelky a shellcode ve zneužití.
• Používat různé nástroje Kali pro penetrační testování.
• Zneužívat systémy pomocí Pythonu.

Toto vedení instruktorem, živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře, kteří chtějí použít Python jako serverový jazyk k vytvoření webové aplikace. Budou zkoumány různé techniky a frameworky s cílem najít nejvhodnější pro daný problém.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Python balíčky a frameworky.
• Připravit vhodné vývojářské prostředí pro optimalizaci kódovacího procesu.
• Napsat kód potřebný ke zajištění běžných funkcí očekávaných uživateli aplikace (formuláře, dotazy do databáze, výpočty atd.)
• Vybrat ze řady populárních frameworků, jako jsou Django a Flask, pro automatizaci opakujících se úkolů a zkrácení času na vývoj.

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

Počítačové vidění je oblast, která se zabývá automatickým extrahováním, analýzou a porozumění užitečným informacím z digitálních médií. Python je vysokoúrovňový programovací jazyk slavný svou čitelností kódu a jasnou syntaxí.

V tomto instruktorem vedeném živém školení se účastníci naučí základy počítačového vidění, zatímco postupně vytvářejí jednoduché aplikace počítačového vidění pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy počítačového vidění
• Použít Python k realizaci úloh počítačového vidění
• Vytvořit vlastní systémy pro detekci obličeje, objektu a pohybu

Cílová skupina

• Python programátoři zaujatí počítačovým viděním

Formát kurzu

• Pouze přednáška, částečná diskuse, cvičení a intenzivní praktické cvičení

Tento kurz seznamuje studenta s jazykem Python. Po absolvování tohoto kurzu bude student schopen psát netriviální Python programy zabývající se širokou škálou oborů. Témata zahrnují jazykové komponenty, práci s profesionálním IDE, konstrukce toku řízení, řetězce, I/O, kolekce, třídy, moduly a regulární výrazy. Kurz je doplněn mnoha praktickými laboratořemi, řešeními a příklady kódu.

Po absolvování kurzu budou studenti schopni prokázat znalost a porozumění principům bezpečnosti v Python.

Toto instruktorem vedené, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro programátory a data scientisty, kteří chtějí použít spaCy ke zpracování velkých objemů textu s cílem najít vzory a získat informace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat spaCy.
• Pochopit přístup spaCy k zpracování přirozeného jazyka (NLP).
• Extrahovat vzory a získávat obchodní informace z velkých datových zdrojů.
• Integrovat knihovnu spaCy s existujícími webovými a legacy aplikacemi.
• Nasadit spaCy do produkčních prostředí k predikci lidského chování.
• Použít spaCy k předzpracování textu pro hluboké učení (Deep Learning).

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praktické praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás k uspořádání.
• Pro více informací o spaCy navštivte: https://spacy.io/

Tableau je nástroj pro podnikovou inteligenci a vizualizaci dat. Python je široce používaný programovací jazyk, který poskytuje podporu pro rozsáhlé statistické a strojové učení techniky. Kombinace vizualizační síly Tableau a možností strojového učení Pythonu pomáhá vývojářům rychle budovat pokročilé analytické aplikace pro různé podnikové použití.

V tomto instruktorem védaném tréninku se účastníci naučí, jak kombinovat Tableau a Python k provádění pokročilé analýzy. Integrace Tableau a Pythonu bude provedena prostřednictvím API TabPy.

Konec tréninku by měli účastníci být schopni:

• Integrovat Tableau a Python pomocí API TabPy
• Používat integraci Tableau a Pythonu k analýze komplexních podnikových scénářů s použitím několika řádků Pythonu

Cílová skupina

• Vývojáři
• Data scientisci

Formát kurzu

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a množství praktické práce

V oblasti strojového učení v jazyce Python umožňuje funkce Shrnutí textu načíst vstupní text a vygenerovat jeho stručné shrnutí. Tato možnost je dostupná příkazovým řádkem nebo jako Python API/biblioteka. Jedním z fascinujících využití je rychlé vytváření výkonnostních shrnutí, což je obzvláště užitečné pro organizace, které potřebují před vygenerováním zpráv a prezentací projít rozsáhlé soubory textových dat.

Během tohoto lektorem vedeného přímého školení se účastníci naučí pomocí Pythonu vytvořit jednoduchou aplikaci, která automaticky vygeneruje shrnutí vstupního textu.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat nástroj příkazového řádku pro shrnutí textu.
• Navrhovat a vytvářet kód pro shrnutí textu pomocí knihoven Pythonu.
• Posoudit tři knihovny pro shrnutí v Pythonu: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Cílová skupina

• Vývojáři
• Data scientisté

Formát kurzu

• Kombinace přednášek, diskuzí, cvičení a intenzivní praktické praxe

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.