Cursuri de pregatire Introducere în Data Science și IA folosind Python

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stări persistente și control asupra execuției, ca grafuri componibile cu mai mulți actori.

Această instruire live condusă de instructor (online sau onsite) este destinată inginerilor avansați de platforme AI, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, depeneze, monitorizeze și opereze sisteme LangGraph de calitate de producție.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Inginera fiabilitatea prin retry-uri, timeout-uri, idempotențialitate și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmărească execuțiile grafurilor, inspecteze starea sistemului și reproducă sistematic problemele de producție.
• Echipamenteze grafurile cu jurnale, metrice și trace-uri, le implementeze în producție și monitorizeze SLA-urile și costurile.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea live într-un mediu de laborator.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să utilizeze ecosistemul Anaconda pentru a captura, gestiona și implementa pachete și fluxuri de lucru pentru analiza datelor într-o singură platformă.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze componentele și bibliotecile Anaconda.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile de bază ale Anaconda.
• Să gestioneze pachete, medii și canale utilizând Anaconda Navigator.
• Utilizați Conda, R și pachetele Python pentru știința datelor și învățarea automată.
• Cunoașteți câteva cazuri practice de utilizare și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinate data scientists și inginerilor software care doresc să folosească Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Configura mediul pentru a începe construirea procesării datelor massive cu Dask și Python.
• Explora funcțiile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Înțelege cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Afla cum să scala ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
• Optimiza mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Această formare sub supravegherea unui instruire în România (online sau la sediu) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar Python și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Sａ se configureze un mediu de dezvoltare care includｅ Python, Pandas, și NumPy.
• Sã crea o aplicație de analiză a datelor utilizând Pandas și NumPy.
• Sa efectueze operațiuni avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Sa realizeze operațiuni agregate și să analizeze datele serii temporale.
• Sã vizualizeze datele folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Debugează și optimiză codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de instrucțiune (online sau on-site) este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, cu performanță ridicată și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Seteze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Înțeleagă conceptele cheie, funcțiile și beneficiile stivei FARM.
• Învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Dezvolte, testeze și implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Această instruire conducătoare, live în România (online sau onsite), este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Creați API-uri mai repede și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Aflați cum să creați modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Conectați API-urile la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Implementați securitatea și autentificarea în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Creați imagini de container și implementați API-uri web pe un server cloud.

Această formare live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să învețe și să își construiască o carieră în Data Science folosind Kaggle.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
• Să exploreze analiza datelor.
• Să învețe despre Kaggle și modul său de funcționare.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
• Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
• Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
• Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.

Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
• Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
• Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Format al cursului

• Conferințe interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.

Opcțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.

Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:

• Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
• Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
• Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
• Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
• Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru de orchestrare bazat pe grafuri care permite fluxuri de lucru conditionale și cu mai mulți pași ale LLM și al unor instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea canalurilor de conținut.

Această instruire în-directie, live (online sau pe fața locului) este adresată marketerilor intermediari, strategiștilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizare care doresc să implementeze campanii de email dinamice cu ramificații și canale de generare a conținutului folosind LangGraph.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Proiecta canale de conținut și email structurate pe grafuri cu logică condițională.
• Integra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată.
• Gestiona starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
• Evaluare, monitorizare și optimizare a performanței și a rezultatelor de livrare ale fluxurilor de lucru.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții de grup.
• Laboratoare practice implementând canale de email și fluxuri de conținut.
• Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logicile de ramificare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe să dezvolte fluxuri de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Efectuați operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Implementați întregul API și funcțiile Pandas.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată științistilor de date și dezvoltatorilor care doresc să folosească RAPIDS pentru a construi pipeleini, fluxuri de lucru și vizualizări de date cu accelerare GPU, aplicând algoritmi de învățare automată precum XGBoost, cuML, etc.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Înțelege funcțiile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Aprofita de GPU-uri pentru a accelera pipeleini de date și analiză end-to-end.
• Implementa prepararea datelor și ETL cu accelerare GPU folosind cuDF și Apache Arrow.
• Învață cum să efectueze sarcini de învățare automată folosind algoritmi XGBoost și cuML.
• Construiți vizualizări de date și executați analiza grafică cu cuXfilter și cuGraph.