Curs de pregatire Python pentru Utilizatorii de Matlab

Acest curs intensiv și practic acoperă tehnici avansate de Python, bune practici de inginerie și modele de proiectare utilizate frecvent pentru a construi aplicații Python ușor de întreținut, testabil și de înaltă performanță. Acesta pune accent pe instrumente moderne, tipizare, modele de concurență, modele de arhitectură și fluxuri de lucru gata pentru implementare.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și avansat care doresc să adopte practici și modele profesionale pentru sisteme Python de calitate producție.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Aplica tipizarea Python, dataclasses și verificarea tipurilor pentru a crește fiabilitatea codului.
• Utiliza modele de proiectare și principii de arhitectură pentru a structura aplicații robuste.
• Implementa concurența și paralelismul corect folosind asyncio și multiprocessing.
• Construi cod bine testat cu pytest, testare bazată pe proprietăți și pipeline-uri CI.
• Profilare, optimizare și securizare a aplicațiilor Python pentru producție.
• Împachetare, distribuție și implementare a proiectelor Python folosind instrumente moderne și containere.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și scurte demo-uri.
• Laboratoare practice și exerciții de codificare în fiecare zi.
• Mini-proiect capitol care integrează modele, testare și implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată sau o zonă de focus (date, web sau infrastructură), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs învață tehnici practice de inginerie pentru a proiecta, construi, testa și implementa sisteme agentice (autonome) folosind Python. Acoperă bucla agentului, integrarea uneltelor, gestionarea memoriei și a stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații pentru producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și inginerilor de software care doresc să construiască agenți autonomi robusti, gata pentru producție, folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa bucla agentului și fluxurile de lucru de luare a deciziilor.
• Integra unelte și API-uri externe pentru a extinde capacitățile agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestrații în mai mulți pași și compozabilitatea agenților.
• Aplica cele mai bune practici de siguranță, control al accesului și observabilitate pentru agenții implementați.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de construire a agenților cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipuri implementabile.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Explorează abordări practice ale Științei Datelor și AI folosind Python — echipează profesioniștii cu abilitățile necesare pentru a explora date, a construi modele de învățare automată și a implementa aplicații bazate pe AI în contexte de afaceri; Acoperă fluxuri de lucru CRISP-DM, analiză statistică, învățare supervizată și nesupervizată, învățare profundă cu Tensorflow, procesare de limbaj natural, date mari cu Spark și povestire bazată pe date; Ideal pentru începătorii care caută o certificare în știința datelor cu Python și pregătire pentru carieră în analitică.

Inteligența Artificială cu Python presupune dezvoltarea de sisteme inteligente folosind ecosistemul extins de biblioteci de AI și învățare automată din Python.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat programatorilor de Python de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să implementeze și să implementeze soluții de AI folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi de AI folosind bibliotecile de bază pentru AI din Python.
• Lucra cu modele de învățare supervizată, nesupravegheată și prin întărire.
• Integra soluții de AI în aplicații și fluxuri de lucru existente.
• Evalua performanța modelelor și optimiza pentru precizie și eficiență.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de afaceri care doresc să automatizeze tranzacțiile folosind tradingul algoritmic, Python și R.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze algoritmi pentru a cumpăra și vinde titluri de valoare la incremente specializate rapid.
• Să reducă costurile asociate tranzacțiilor folosind tradingul algoritmic.
• Să monitorizeze automat prețurile acțiunilor și să plaseze tranzacții.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusteringului și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a IA. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească experiența de dezvoltare Python folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea Python.
• Să înțeleagă interfața și funcționalitățile IDE-ului AWS Cloud9.
• Să scrie, să depaneze și să implementeze aplicații Python în AWS Cloud9.
• Să colaboreze cu alți dezvoltatori folosind platforma AWS Cloud9.
• Să integreze AWS Cloud9 cu alte servicii AWS pentru implementări avansate.

Prezentarea Cursului

Acest training practic este conceput pentru profesioniști cu experiență în inginerie de date care doresc să își dezvolte abilități practice în domeniul inteligenței artificiale, Python și modelelor lingvistice de mari dimensiuni. Cursul se concentrează pe aplicații din lumea reală, acoperind utilizarea modelelor, inginerie de prompturi și construirea de soluții bazate pe IA. Participanții vor lucra la exerciții progresive care trec de la conceptele de bază la construirea de fluxuri de lucru AI care pot fi implementate. 

Formatul Cursului

• Training în clasă, față în față

 • Sesiuni conduse de instructori cu exerciții ghidate  

• Discuții interactive și studii de caz din lumea reală

 • Exerciții practice zilnice

Obiectivele Cursului

• Înțelegerea conceptelor de bază ale IA și învățării automate relevante pentru aplicațiile moderne

 • Îmbunătățirea abilităților de Python pentru dezvoltarea IA și fluxurilor de date  

• Învățarea modului de funcționare a modelelor lingvistice de mari dimensiuni și cum să le folosești eficient  

• Proiectarea și optimizarea prompturilor pentru rezultate fiabile  

• Construirea de soluții AI de la cap la coadă folosind API-uri și framework-uri

 • Integrarea IA în conductele de inginerie de date  

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React, și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server în cloud.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru a analiza date potențial frauduloase.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze un model de detectare a fraudelor în Python și TensorFlow.
• Construiască regresii liniare și modele de regresie liniară pentru a prezice frauda.
• Dezvolte o aplicație AI de la cap la capăt pentru analiza datelor frauduloase.

Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Învățare Automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante componente ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să îți oferim abilitățile necesare pentru a înțelege și a utiliza cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate cu încredere și pentru a evita capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.

Scopul acestui curs este să ofere competențe generale în aplicarea metodelor de Învățare Automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante componente ale Învățării Automate, cum să iei decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și să validezi rezultatele.

Scopul nostru este să îți oferim abilitățile necesare pentru a înțelege și a utiliza cu încredere cele mai fundamentale instrumente din cutia de unelte a Învățării Automate și pentru a evita capcanele comune ale aplicațiilor din Știința Datelor.