Local, instructorled live Python training courses demonstrate through handson practice various aspects of the Python programming language Some of the topics covered include the fundamentals of Python programming, advanced Python programming, Python for test automation, Python scripting and automation, and Python for Data Analysis and Big Data applications in areas such as Finance, Banking and Insurance
NobleProg Python training courses also cover beginning and advanced courses in the use of Python libraries and frameworks for Machine Learning and Deep Learning
Python training is available as "onsite live training" or "remote live training" Onsite live training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop
NobleProg Your Local Training Provider.
Machine Translated
Testimonials
Teaching style and ability of the trainer to overcome unforeseen obstacles and adopt to circumstances. Broad knowledge and experience of the trainer
ASML
Kurs: Python for Matlab Users
Overall good intro to Python. The format of using Jupyter notebook and live examples on the projector was good for following along with the exercises.
ASML
Kurs: Python for Matlab Users
mye informasjon, alle svar, spørsmål, interessante eksempler
A1 Telekom Austria AG
Kurs: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
The flexibilty and clear information
WAFEYA AlMadhoob - Tatweer Petroleum
Kurs: Advanced Python
The content.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Pictures
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Willingness of Krzysztof to answer all questions.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Live coding, helping with code and different bugs, explanation with examples
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Good interaction with audience, a lot of questions
Kinga Kalinowska - HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
The course has good proportion between theory and practice, knowledgeable trainer, a lot of training materials and user in practice.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
It covered many algorithms of ML and is useful to provide a track
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
It was cery consistent
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
All the exercises have been discussed
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Overall I liked course a lot. Good discussions. Sometimes to overall, but I understand that we were short of time.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
It covered systematically all the main topics of machine earning: both the theory and implementation. It gave me great background for further work. It also answered most of the questions about machine learning that I had up to this point.
HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o
Kurs: Python Programming
Læreren har tilpasset opplæringsprogrammet til våre nåværende behov.
EduBroker Sp. z o.o.
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Treneren var en profesjonell innen fagfeltet og relatert teori med anvendelse utmerket
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Kurs: Python Programming Fundamentals
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
The notebooks were well-prepared and the examples were on point.
Kurs: Python Programming Fundamentals
The notebooks and examples were on point.
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
The hands on
Kurs: Python Programming Fundamentals
The explanation provided is clear.
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Kunnskap om foreleseren, jeg likte ikke konferanserommet.
Konrad Wiśniewski - UPC Polska Sp. z o.o.; Nordea Bank AB SA; Izba Administracji Skarbowej w Gdańsku
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Lots of things; good explanations of the underlying concepts and how they work, good practical exercises to demonstrate the concepts etc
Thames Water Utilities Ltd
Kurs: Python: Automate the Boring Stuff
The trainer was friendly and had a very good way of explaining the topics to us
Thames Water Utilities Ltd
Kurs: Python: Automate the Boring Stuff
Flow.
Embassy of Canada
Kurs: Python: Automate the Boring Stuff
alle
Albert JACOB - Proximus
Kurs: Python Programming
Machine Translated
alt var ok
Atos Global Delivery Center Polska Sp. Z o.o. Sp. K.,
Kurs: Advanced Python
Machine Translated
Flask , dataklass
Atos Global Delivery Center Polska Sp. Z o.o. Sp. K.,
Kurs: Advanced Python
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
NA
DBS
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The pace was very good Revising topics at the beginning of every session
Qarar Consultancy FZ LLC
Kurs: Python Programming
The notebooks were well-prepared and the examples were on point.
Kurs: Python Programming Fundamentals
The notebooks and examples were on point.
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
The hands on
Kurs: Python Programming Fundamentals
The explanation provided is clear.
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Python Kursplaner
Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
35 timer
Oversikt
Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.
Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python
Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python
28 timer
Oversikt
Dette kurset er designet for de som ønsker å lære seg programmeringsspråket Python . Vektleggingen ligger på Python språket, kjernebibliotekene, samt på utvelgelsen av de beste og mest nyttige bibliotekene utviklet av Python samfunnet. Python driver virksomheter og brukes av forskere over hele verden - det er et av de mest populære programmeringsspråk.
Kurset kan leveres ved bruk av Python 2.7.x eller 3.x, med praktiske øvelser som benytter seg av full kraft i begge versjonene av språket. Dette kurset kan leveres på alle operativsystemer (alle smaker av UNIX, inkludert Linux og Mac OS X, samt Microsoft Windows).
De praktiske øvelsene utgjør omtrent 70% av kurstiden, og rundt 30% er demonstrasjoner og presentasjoner. Diskusjoner og spørsmål kan stilles gjennom hele kurset.
Merk: Opplæringen kan tilpasses spesifikke behov etter forespørsel før den foreslåtte kursdatoen.
Kurset kan leveres ved bruk av Python 2.7.x eller 3.x, med praktiske øvelser som benytter seg av full kraft i begge versjonene av språket. Dette kurset kan leveres på alle operativsystemer (alle smaker av UNIX, inkludert Linux og Mac OS X, samt Microsoft Windows).
De praktiske øvelsene utgjør omtrent 70% av kurstiden, og rundt 30% er demonstrasjoner og presentasjoner. Diskusjoner og spørsmål kan stilles gjennom hele kurset.
Merk: Opplæringen kan tilpasses spesifikke behov etter forespørsel før den foreslåtte kursdatoen.
14 timer
Oversikt
Plotly is an open source visualization library for data visualization and analytics. Plotly provides many products including Dash, a Python and R framework for building analytic applications.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 timer
Oversikt
This course is designed for those wishing to learn the Python programming language. The emphasis is on the Python language, the core libraries, as well as on the selection of the best and most useful libraries developed by the Python community. Python drives businesses and is used by scientists all over the world – it is one of the most popular programming languages.
21 timer
Oversikt
Py Qt er et bibliotek på tvers av plattformer for å utvikle GUIer (grafiske brukergrensesnitt) for Python applikasjoner. Det grensesnitt Python med Qt GUI verktøysett.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot personer som ønsker å programmere en visuelt attraktiv programvare ved bruk av Python og Qt UI-rammeverket.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer alle nødvendige biblioteker, pakker og rammer.
- Lag et skrivebord eller en serverapplikasjon hvis brukergrensesnitt fungerer jevnt og visuelt tiltalende.
- Implementere ulike brukergrensesnittelementer og effekter, inkludert widgeter, diagrammer, lag osv. For å oppnå maksimal effekt på brukervennlighet.
- Implementere god UI-design og kodeorganisering i design- og utviklingsfasen.
- Test og feilsøk applikasjonen.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- Dette kurset kan tilbys for utvikling på Windows, Linux og Mac OS.
- Den siste versjonen av all programvare brukes, for eksempel Py Qt 5 fra og med denne skrivingen, etc.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot personer som ønsker å programmere en visuelt attraktiv programvare ved bruk av Python og Qt UI-rammeverket.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer alle nødvendige biblioteker, pakker og rammer.
- Lag et skrivebord eller en serverapplikasjon hvis brukergrensesnitt fungerer jevnt og visuelt tiltalende.
- Implementere ulike brukergrensesnittelementer og effekter, inkludert widgeter, diagrammer, lag osv. For å oppnå maksimal effekt på brukervennlighet.
- Implementere god UI-design og kodeorganisering i design- og utviklingsfasen.
- Test og feilsøk applikasjonen.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- Dette kurset kan tilbys for utvikling på Windows, Linux og Mac OS.
- Den siste versjonen av all programvare brukes, for eksempel Py Qt 5 fra og med denne skrivingen, etc.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
7 timer
Oversikt
SikuliX is an open source tool for automating GUI processes and tasks. Users can identify and control GUI components with SikuliX's machine learning capabilities.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software developers who wish to use Python and SikuliX to automate anything on a desktop computer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Automate repetitive tasks with SikuliX scripts.
- Identify text in content with text recognition.
- Find and control GUI components with image recognition.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software developers who wish to use Python and SikuliX to automate anything on a desktop computer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Automate repetitive tasks with SikuliX scripts.
- Identify text in content with text recognition.
- Find and control GUI components with image recognition.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 timer
Oversikt
Unit Testing is a testing approach that tests individual units of source code by modifying their properties or triggering an event to confirm whether the outcome is as expected. PyTest is a full-featured, API-independent, flexible, and extensible testing framework with an advanced, full-bodied fixture model.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PyTest to write short, maintainable tests that are elegant, expressive and readable.
By the end of this training, participants will be able to:
- Write readable and maintainable tests without the need for boilerplate code.
- Use the fixture model to write small tests.
- Scale tests up to complex functional testing for applications, packages, and libraries.
- Understand and apply PyTest features such as hooks, assert rewriting and plug-ins.
- Reduce test times by running tests in parallel and across multiple processors.
- Run tests in a continuous integration environment, together with other utilities such as tox, mock, coverage, unittest, doctest and Selenium.
- Use Python to test non-Python applications.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PyTest to write short, maintainable tests that are elegant, expressive and readable.
By the end of this training, participants will be able to:
- Write readable and maintainable tests without the need for boilerplate code.
- Use the fixture model to write small tests.
- Scale tests up to complex functional testing for applications, packages, and libraries.
- Understand and apply PyTest features such as hooks, assert rewriting and plug-ins.
- Reduce test times by running tests in parallel and across multiple processors.
- Run tests in a continuous integration environment, together with other utilities such as tox, mock, coverage, unittest, doctest and Selenium.
- Use Python to test non-Python applications.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
Oversikt
In this instructor-led, live training, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
- Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
- Push Python algorithms to their maximum potential.
- Use libraries and packages such as NumPy and Theano.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
- Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
- Push Python algorithms to their maximum potential.
- Use libraries and packages such as NumPy and Theano.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
Denne instruktørledede, liveopplæringen er basert på den populære boken, "Automate the Boring Stuff with Python ", av Al Sweigart. Det er rettet mot nybegynnere og dekker viktige Python programmeringskonsepter gjennom praktiske, praktiske øvelser og diskusjoner. Fokuset er å lære å skrive kode for dramatisk å øke kontorets produktivitet.
Mot slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de skal programmere i Python og anvende denne nye ferdigheten for:
- Automatisere oppgaver ved å skrive enkle Python programmer.
- Å skrive programmer som kan gjøre tekstmønstergjenkjenning med "vanlige uttrykk".
- Programmatisk generere og oppdatere Excel regneark.
- Analyse av PDF-filer og Word dokumenter.
- Å gjennomsøke nettsteder og hente informasjon fra online kilder.
- Skrive programmer som sender e-postvarsler.
- Bruk Python feilsøkingsverktøy for å raskt løse feil.
- Programmatisk kontroll av musen og tastaturet for å klikke og skrive for deg.
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Mot slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de skal programmere i Python og anvende denne nye ferdigheten for:
- Automatisere oppgaver ved å skrive enkle Python programmer.
- Å skrive programmer som kan gjøre tekstmønstergjenkjenning med "vanlige uttrykk".
- Programmatisk generere og oppdatere Excel regneark.
- Analyse av PDF-filer og Word dokumenter.
- Å gjennomsøke nettsteder og hente informasjon fra online kilder.
- Skrive programmer som sender e-postvarsler.
- Bruk Python feilsøkingsverktøy for å raskt løse feil.
- Programmatisk kontroll av musen og tastaturet for å klikke og skrive for deg.
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
35 timer
Oversikt
Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære å bruke Python til kvantitativ økonomi.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende ved Python programmering
- Bruk Python til økonomiske applikasjoner inkludert implementering av matematiske teknikker, stokastikk og statistikk
- Implementere økonomiske algoritmer ved å bruke ytelse Python
Publikum
- Utviklere
- Kvantitative analytikere
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære å bruke Python til kvantitativ økonomi.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende ved Python programmering
- Bruk Python til økonomiske applikasjoner inkludert implementering av matematiske teknikker, stokastikk og statistikk
- Implementere økonomiske algoritmer ved å bruke ytelse Python
Publikum
- Utviklere
- Kvantitative analytikere
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Oversikt
Computer Vision er et felt som innebærer automatisk å trekke ut, analysere og forstå nyttig informasjon fra digitale medier. Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære det grunnleggende om Computer Vision når de går gjennom opprettelsen av et sett med enkel Computer Vision-applikasjon ved hjelp av Python .
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i Computer Vision
- Bruk Python til å implementere Computer Vision-oppgaver
- Bygg sine egne ansikts-, objekt- og bevegelsesdeteksjonssystemer
Publikum
- Python programmerere som er interessert i Computer Vision
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære det grunnleggende om Computer Vision når de går gjennom opprettelsen av et sett med enkel Computer Vision-applikasjon ved hjelp av Python .
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i Computer Vision
- Bruk Python til å implementere Computer Vision-oppgaver
- Bygg sine egne ansikts-, objekt- og bevegelsesdeteksjonssystemer
Publikum
- Python programmerere som er interessert i Computer Vision
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Oversikt
Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability. Excel is a spreadsheet application developed by Microsoft which is widely used in many industries. Adding Python to Excel makes it a powerful tool for data analytics.
In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to combine the capabilities of Python and Excel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure packages for integrating Python and Excel.
- Read, write, and manipulate Excel files using Python.
- Call Python functions from Excel.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to combine the capabilities of Python and Excel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure packages for integrating Python and Excel.
- Read, write, and manipulate Excel files using Python.
- Call Python functions from Excel.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 timer
Oversikt
Python er et programmeringsspråk som har fått stor popularitet i finansnæringen. Adoptert av de største investeringsbankene og hedgefondene, og brukes til å bygge et bredt spekter av finansielle applikasjoner, alt fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke økonomirelaterte problemer.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i Python programmeringsspråk
- Last ned, installer og vedlikehold de beste utviklingsverktøyene for å lage økonomiske applikasjoner i Python
- Velg og bruk de mest passende Python pakker og programmeringsteknikker for å organisere, visualisere og analysere økonomiske data fra forskjellige kilder (CSV, Excel , databaser, web, etc.)
- Bygg applikasjoner som løser problemer knyttet til allokering av eiendeler, risikoanalyse, investeringsresultater og mer
- Feilsøke, integrere, distribuere og optimalisere et Python program
Publikum
- Utviklere
- analytikere
- quants
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Merk
- Denne opplæringen tar sikte på å tilby løsninger for noen av de viktigste problemene som fagpersoner i finansen står overfor. Imidlertid, hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype videre, vennligst kontakt oss for å avtale det.
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke økonomirelaterte problemer.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i Python programmeringsspråk
- Last ned, installer og vedlikehold de beste utviklingsverktøyene for å lage økonomiske applikasjoner i Python
- Velg og bruk de mest passende Python pakker og programmeringsteknikker for å organisere, visualisere og analysere økonomiske data fra forskjellige kilder (CSV, Excel , databaser, web, etc.)
- Bygg applikasjoner som løser problemer knyttet til allokering av eiendeler, risikoanalyse, investeringsresultater og mer
- Feilsøke, integrere, distribuere og optimalisere et Python program
Publikum
- Utviklere
- analytikere
- quants
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Merk
- Denne opplæringen tar sikte på å tilby løsninger for noen av de viktigste problemene som fagpersoner i finansen står overfor. Imidlertid, hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype videre, vennligst kontakt oss for å avtale det.
14 timer
Oversikt
Python programmeringsspråket blir mer og mer populært blant Matlab-brukere på grunn av dets kraft og allsidighet som et dataanalyseverktøy så vel som et generelt språk.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontroll) er rettet mot Matlab-brukere som ønsker å utforske og eller overføre til Python for dataanalyse og visualisering.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer et Python utviklingsmiljø.
- Forstå forskjellene og likhetene mellom Matlab og Python syntaks.
- Bruk Python å få innsikt fra forskjellige datasett.
- Konverter eksisterende Matlab-applikasjoner til Python .
- Integrer Matlab- og Python applikasjoner.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Valg av tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontroll) er rettet mot Matlab-brukere som ønsker å utforske og eller overføre til Python for dataanalyse og visualisering.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer et Python utviklingsmiljø.
- Forstå forskjellene og likhetene mellom Matlab og Python syntaks.
- Bruk Python å få innsikt fra forskjellige datasett.
- Konverter eksisterende Matlab-applikasjoner til Python .
- Integrer Matlab- og Python applikasjoner.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Valg av tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
28 timer
Oversikt
In this instructor-led, live training, participants will learn advanced Python programming techniques, including how to apply this versatile language to solve problems in areas such as distributed applications, data analysis and visualization, UI programming and maintenance scripting.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- If you wish to add, remove or customize any section or topic within this course, please contact us to arrange.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- If you wish to add, remove or customize any section or topic within this course, please contact us to arrange.
21 timer
Oversikt
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the right machine learning and NLP (Natural Language Processing) techniques to extract value from text-based data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Solve text-based data science problems with high-quality, reusable code
- Apply different aspects of scikit-learn (classification, clustering, regression, dimensionality reduction) to solve problems
- Build effective machine learning models using text-based data
- Create a dataset and extract features from unstructured text
- Visualize data with Matplotlib
- Build and evaluate models to gain insight
- Troubleshoot text encoding errors
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
Algorithmic trading is the practice of implementing pre-programmed instructions for placing trades. In theory, with algorithmic trading users will be able to achieve profits at a frequency not possible for a human trader.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at business analysts who wish to automate trade with algorithmic trading, Python, and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at business analysts who wish to automate trade with algorithmic trading, Python, and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 timer
Oversikt
Web Scraping er en teknikk for å trekke ut data fra et nettsted og deretter lagre det i lokal fil eller database.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Python til å automatisere prosessen med å gjennomsøke mange nettsteder for å hente ut data for behandling og analyse.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer Python og alle relevante pakker.
- Hent og analyser data som er lagret på mange forskjellige nettsteder.
- Forstå hvordan nettsteder fungerer og hvordan HTML er strukturert.
- Konstruer edderkopper for å gjennomsøke nettet i stor skala.
- Bruk Selenium til å gjennomsøke AJAX-drevne websider.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- Dette kurset forutsetter kunnskap om programmering.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Python til å automatisere prosessen med å gjennomsøke mange nettsteder for å hente ut data for behandling og analyse.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer Python og alle relevante pakker.
- Hent og analyser data som er lagret på mange forskjellige nettsteder.
- Forstå hvordan nettsteder fungerer og hvordan HTML er strukturert.
- Konstruer edderkopper for å gjennomsøke nettet i stor skala.
- Bruk Selenium til å gjennomsøke AJAX-drevne websider.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- Dette kurset forutsetter kunnskap om programmering.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
35 timer
Oversikt
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
28 timer
Oversikt
Dette kurset introduserer lingvister eller programmerere til NLP i Python . I løpet av dette kurset vil vi stort sett bruke nltk.org (Natural Language Tool Kit), men også vi vil bruke andre biblioteker som er relevante og nyttige for NLP. For øyeblikket kan vi gjennomføre dette kurset i Python 2.x eller Python 3.x. Eksempler er på engelsk eller mandarin (普通话). Andre språk kan også gjøres tilgjengelig hvis avtalt før bestilling.
14 timer
Oversikt
Dette kurset introduserer studenten for Python språket. Etter fullføring av denne klassen vil studenten kunne skrive ikke trivielle Python programmer som omhandler et bredt utvalg av fagdomener. Temaene inkluderer språkkomponenter, arbeid med en profesjonell IDE, kontrollflytskonstruksjoner, strenger, I / O, samlinger, klasser, moduler og vanlige uttrykk. Kurset er supplert med mange praktiske laboratorier, løsninger og kodeeksempler.
Etter fullført emne vil studentene kunne demonstrere kunnskap og forståelse av Python Security Principles.
Etter fullført emne vil studentene kunne demonstrere kunnskap og forståelse av Python Security Principles.
14 timer
Oversikt
A recommender system is an information filtering process that predicts the user's preferences. Python can be used to program deep learning, machine learning, and neural network recommender systems to help users discover new products and content.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Python to build recommender systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create recommender systems at scale.
- Apply collaborative filtering to build recommender systems.
- Use Apache Spark to compute recommender systems on clusters.
- Build a framework to test recommendation algorithms with Python.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 timer
Oversikt
Django er en åpen kildekode for Python webutvikling. Django REST Framework er et verktøysett som brukes til å bygge API-er på nettet. Sammen muliggjør Django og Django REST Framework opprettelse av komplekse datadrevne nettsteder.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller ekstern) er rettet mot backend-utviklere som ønsker å bygge backend REST API-er med Python og Django .
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Lag et selvdokumenterende REST API.
- Distribuer REST-API-er på en skybasert server.
- Implementere APIer for godkjenning av applikasjoner.
- Bygg en gjenbrukbar backend for fremtidige Python prosjekter.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller ekstern) er rettet mot backend-utviklere som ønsker å bygge backend REST API-er med Python og Django .
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Lag et selvdokumenterende REST API.
- Distribuer REST-API-er på en skybasert server.
- Implementere APIer for godkjenning av applikasjoner.
- Bygg en gjenbrukbar backend for fremtidige Python prosjekter.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
14 timer
Oversikt
Flask is a micro-framework for developing web services in Python. Flask, unlike other frameworks, does not have any dependencies on external libraries, making it lightweight and fast.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at backend developers who wish to build REST APIs with Python and Flask.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement a REST API to allow a Flask web application to read and write to a database in the backend.
- Develop advanced authentication features like refresh tokens.
- Build a reusable backend for future Python projects.
- Simplify storage of data with SQLAlchemy.
- Deploy REST APIs onto a cloud based server.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at backend developers who wish to build REST APIs with Python and Flask.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement a REST API to allow a Flask web application to read and write to a database in the backend.
- Develop advanced authentication features like refresh tokens.
- Build a reusable backend for future Python projects.
- Simplify storage of data with SQLAlchemy.
- Deploy REST APIs onto a cloud based server.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 timer
Oversikt
Selenium er et åpen kildekodebibliotek for automatisering av tester av webapplikasjoner i flere nettlesere. Selenium samhandler med en nettleser slik folk gjør: ved å klikke på lenker, fylle ut skjemaer og validere tekst. Det er det mest populære verktøyet for automatisering av nettapplikasjoner. Selenium er bygget på WebDriver-rammeverket og har gode bindinger for mange skriptspråk, inkludert Python .
I denne instruktørledede, deltar liveopplæringsdeltakere kraften fra Python med Selenium å automatisere testingen av et eksempel på en webapplikasjon. Ved å kombinere teori med praksis i et levende laboratoriemiljø, vil deltakerne få kunnskap og praksis som trengs for å automatisere sine egne webtestingprosjekter ved bruk av Python og Selenium .
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
I denne instruktørledede, deltar liveopplæringsdeltakere kraften fra Python med Selenium å automatisere testingen av et eksempel på en webapplikasjon. Ved å kombinere teori med praksis i et levende laboratoriemiljø, vil deltakerne få kunnskap og praksis som trengs for å automatisere sine egne webtestingprosjekter ved bruk av Python og Selenium .
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Oversikt
Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bruke spaCy til å behandle veldig store mengder tekst for å finne mønstre og få innsikt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer spaCy.
- Forstå spaCys tilnærming til Natural Language Processing (NLP) .
- Pakk ut mønstre og få forretningsinnsikt fra store datakilder.
- Integrer spaCy-biblioteket med eksisterende nett- og eldre applikasjoner.
- Distribuer spaCy til levende produksjonsmiljøer for å forutsi menneskelig atferd.
- Bruk spaCy til å forarbeide tekst for Deep Learning
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
- Hvis du vil lære mer om spaCy, kan du gå til: https://spacy.io/
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer spaCy.
- Forstå spaCys tilnærming til Natural Language Processing (NLP) .
- Pakk ut mønstre og få forretningsinnsikt fra store datakilder.
- Integrer spaCy-biblioteket med eksisterende nett- og eldre applikasjoner.
- Distribuer spaCy til levende produksjonsmiljøer for å forutsi menneskelig atferd.
- Bruk spaCy til å forarbeide tekst for Deep Learning
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
- Hvis du vil lære mer om spaCy, kan du gå til: https://spacy.io/
21 timer
Oversikt
Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet. Spark er en databehandlingsmotor som brukes til spørring, analyse og transformering av big data. PySpark lar brukere grensesnitt Spark med Python .
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python og Spark sammen for å analysere big data når de jobber med praktiske øvelser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Lær hvordan du bruker Spark med Python til å analysere Big Data .
- Arbeidet med øvelser som etterligner omstendighetene i den virkelige verden.
- Bruk forskjellige verktøy og teknikker for big data-analyse ved bruk av PySpark .
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python og Spark sammen for å analysere big data når de jobber med praktiske øvelser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Lær hvordan du bruker Spark med Python til å analysere Big Data .
- Arbeidet med øvelser som etterligner omstendighetene i den virkelige verden.
- Bruk forskjellige verktøy og teknikker for big data-analyse ved bruk av PySpark .
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Oversikt
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære tre forskjellige tilnærminger for tilgang, analyse og visualisering av data. Vi starter med en introduksjon til RDMS-databaser; fokus vil være å få tilgang til og spørre om en Oracle database ved å bruke SQL språket. Deretter ser vi på strategier for tilgang til en RDMS-database programmatisk ved hjelp av Python språket. Til slutt ser vi på hvordan vi kan visualisere og presentere data grafisk ved hjelp av TIBCO Spotfire .
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
14 timer
Oversikt
Tableau is a business intelligence and data visualization tool. Python is a widely used programming language which provides support for a wide variety of statistical and machine learning techniques. Tableau's data visualization power and Python's machine learning capabilities, when combined, help developers rapidly build advanced data analytics applications for various business use cases.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to combine Tableau and Python to carry out advanced analytics. Integration of Tableau and Python will be done via the TabPy API.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Tableau and Python using TabPy API
- Use the integration of Tableau and Python to analyze complex business scenarios with few lines of Python code
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to combine Tableau and Python to carry out advanced analytics. Integration of Tableau and Python will be done via the TabPy API.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Tableau and Python using TabPy API
- Use the integration of Tableau and Python to analyze complex business scenarios with few lines of Python code
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use a command-line tool that summarizes text.
- Design and create Text Summarization code using Python libraries.
- Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Other regions
Rådgivning
Helg Python kurs, kveld Python trening, Python boot camp, Python instruktørledet, Helg Python trening, Kveld Python kurs, Python coaching, Python instruktør, Python trener, Python kurs, Python klasser, Python on-site, Python private kurs, Python tomannshånd trening
.jpg "european southern observatory (eso)")
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")