Python Schulungen

Python Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Python-Trainingskurse demonstrieren durch praktisches Üben verschiedene Aspekte der Programmiersprache Python Einige der behandelten Themen umfassen die Grundlagen der Python-Programmierung, erweiterte Python-Programmierung, Python für Testautomatisierung, Python-Skripting und Automatisierung und Python für Datenanalyse und Big Data-Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Bankwesen und Versicherungen NobleProg Python Trainingskurse umfassen auch Anfänger- und Fortgeschrittenenkurse in der Verwendung von Python-Bibliotheken und Frameworks für Machine Learning und Deep Learning Python-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

Erfahrungsberichte

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Python Unterkategorien

Python Kurspläne

CodeNameDauerÜbersicht
pythonprogPython Programmierung28 StundenIn diesem Kurs können Sie die Programmiersprache Python erlernen. Der Schwerpunkt des Kurses liegt dabei auf den Grundlagen der Sprache und zentralen Programmbibliotheken. Der Kurs besteht zur Hälfte aus Theorie, zur Hälfte aus praktischen Übungen. Er ist sowohl für Programmierer als auch Nichtprogrammierer geeignet.
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35 StundenAm Ende der Schulung wird erwartet, dass die Delegierten ausreichend mit den wesentlichen Python-Konzepten ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren Das Training zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen, sondern auch das logische und operative Wissen der darin enthaltenen Technologie zu vermitteln .
pygisPython for Geographic Information System (GIS)21 StundenEin geografisches Informationssystem (GIS) ist ein System zum Erfassen, Speichern, Manipulieren, Analysieren, Verwalten und Präsentieren von räumlichen oder geografischen Daten Das Akronym GIS wird manchmal für geographische Informationswissenschaft (GIScience) verwendet, um auf die akademische Disziplin zu verweisen, die geographische Informationssysteme studiert und ist eine große Domäne innerhalb der breiteren akademischen Disziplin der Geoinformatik Die Verwendung von Python mit GIS hat in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich zugenommen, insbesondere mit der Einführung der Python 20-Reihe im Jahr 2000, die viele neue Programmierfunktionen enthielt, die die Bereitstellung der Sprache wesentlich erleichterten Seit dieser Zeit wurde Python nicht nur in kommerziellen GIS-Systemen wie Produkten von Esri, sondern auch in Open-Source-Plattformen, einschließlich als Teil von QGIS und GRASS, eingesetzt Tatsächlich ist Python heute bei weitem die am häufigsten verwendete Sprache von GIS-Benutzern und -Programmierern Dieses Programm behandelt die Verwendung von Python und seiner erweiterten Bibliotheken wie Geopandas, Pysal, Bokeh und Osmnx, um eigene GIS-Funktionen zu implementieren Das Programm umfasst auch einführende Module rund um ArcGIS API und QGIS toolboox .
microservicespythonDeveloping Microservices with Python7 StundenMicroservices beziehen sich auf einen Anwendungsarchitekturstil, der die Verwendung unabhängiger, in sich geschlossener Programme fördert Python ist eine dynamische High-Level-Programmiersprache, die sich sowohl für das Scripting als auch für die Anwendungsentwicklung eignet Pythons umfangreiche Bibliothek von Open-Source-Tools und Frameworks macht es zu einer praktischen Wahl für den Aufbau von Microservices In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer die Grundlagen von Microservices, während sie mit Python einen Microservice erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von Microservices Erfahren Sie, wie Sie mit Python Microservices erstellen können Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Docker Python-basierte Microservices bereitstellen Publikum Entwickler Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
dlforfinancewithpythonDeep Learning for Finance (with Python)28 StundenMaschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
dlforbankingwithpythonDeep Learning for Banking (with Python)28 StundenMaschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Bankwesen implementieren, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythoncomputervisionComputer Vision with Python14 StundenComputer Vision ist ein Feld, das das automatische Extrahieren, Analysieren und Verstehen nützlicher Informationen aus digitalen Medien beinhaltet Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision, während sie die Erstellung einer Reihe von einfachen Computer Vision-Anwendungen mit Python durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von Computer Vision Verwenden Sie Python, um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren Erstellen Sie eigene Gesichtserkennungs-, Objekt- und Bewegungserkennungssysteme Publikum Python-Programmierer interessieren sich für Computer Vision Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonbigdataAnalyzing Big Financial Data with Python35 StundenPython ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Python für die quantitative Finanzierung zu nutzen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung Verwenden Sie Python für Finanzanwendungen einschließlich der Implementierung von mathematischen Techniken, Stochastik und Statistiken Implementieren Sie finanzielle Algorithmen mithilfe von Python Publikum Entwickler Quantitative Analysten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
sparkpythonPython and Spark for Big Data (PySpark)21 StundenPython ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist Spark ist eine Datenverarbeitungsmaschine, die große Daten abfragt, analysiert und transformiert PySpark ermöglicht Benutzern, Spark mit Python zu verbinden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen verwenden, um Big Data zu analysieren, während sie an Hands-on-Übungen arbeiten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erfahren Sie, wie Sie Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren Arbeite an Übungen, die reale Lebensumstände nachahmen Verwenden Sie verschiedene Tools und Techniken für die Analyse großer Datenmengen mit PySpark Publikum Entwickler IT-Fachleute Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21 StundenMaschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist Es bietet eine hervorragende Sammlung von gut getesteten Bibliotheken und Techniken zur Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Finanzindustrie zu lösen Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens Erlernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzwesen Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mit Machine Learning mit Python Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
ooppythonLearn Object-Oriented Programming with Python14 StundenObjektorientierte Programmierung (OOP) ist ein Programmierparadigma, das auf dem Konzept von Objekten basiert OOP ist eher datafokussiert als logisch fokussiert Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit der objektorientierten Programmierung mit Python beginnen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung Verstehen Sie die OOP-Syntax in Python Schreiben Sie ihr eigenes objektorientiertes Programm in Python Publikum Anfänger, die sich über objektorientierte Programmierung informieren möchten Entwickler, die daran interessiert sind, OOP in Python zu lernen Python-Programmierer, die daran interessiert sind, OOP zu lernen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
textsumText Summarization with Python14 StundenIn Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonfinancePython Programming for Finance35 StundenPython ist eine Programmiersprache, die in der Finanzindustrie große Popularität erlangt hat Es wird von den größten Investmentbanken und Hedge-Fonds eingesetzt und dient dem Aufbau einer breiten Palette von Finanzanwendungen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme zu entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python Laden, installieren und warten Sie die besten Entwicklungswerkzeuge zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python Auswahl und Verwendung der am besten geeigneten Python-Pakete und Programmiertechniken zur Organisation, Visualisierung und Analyse von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw) Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme im Zusammenhang mit der Asset Allocation, der Risikoanalyse, der Anlageperformance und mehr lösen Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python-Anwendung Publikum Entwickler Analysten Quants Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der grundlegenden Probleme von Finanzfachleuten zu finden Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausführen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21 StundenMaschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist Es bietet eine hervorragende Sammlung von gut getesteten Bibliotheken und Techniken zur Entwicklung von maschinellen Lernanwendungen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pytestUnit Testing with Python21 StundenKomponententest ist ein Testansatz, bei dem einzelne Quellcodeeinheiten getestet werden, indem ihre Eigenschaften geändert werden oder ein Ereignis ausgelöst wird, um zu bestätigen, ob das Ergebnis wie erwartet ist PyTest ist ein voll funktionsfähiges, API-unabhängiges, flexibles und erweiterbares Testframework mit einem fortschrittlichen, vollwertigen Fixture-Modell In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit PyTest kurze, wartbare Tests zu schreiben, die elegant, ausdrucksstark und lesbar sind Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Schreiben Sie lesbare und wartbare Tests, ohne dass ein Standardcode erforderlich ist Verwenden Sie das Fixture-Modell, um kleine Tests zu schreiben Scale-Tests bis hin zu komplexen Funktionstests für Anwendungen, Pakete und Bibliotheken Verstehen und wenden Sie PyTest-Funktionen wie Hooks, Assert-Rewriting und Plugins an Verkürzen Sie die Testzeiten, indem Sie Tests parallel und über mehrere Prozessoren hinweg durchführen Führen Sie Tests in einer Umgebung mit kontinuierlicher Integration zusammen mit anderen Dienstprogrammen wie tox, mock, coverage, unittest, doctest und Selenium durch Verwenden Sie Python zum Testen von NonPython-Anwendungen Publikum Softwaretester Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
progbioProgrammieren in Python für Biologen28 StundenDieser Kurs richtet sich an:

- Wissenschaftler, die mit biologischen Daten arbeiten.
- Forscher, die Routineaufgaben automatisieren möchten.
- Biologen, die Ihre Arbeit mit einfachen Programmen verstärken möchten ohne gleich Vollzeitprogrammierer zu werden.
- Manager, die ein Grundverständnis für die Arbeit von Programmierern erlangen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein kurze Programme selbständig zu schreiben, um biologische Daten zu analysieren und zu manipulieren.
nlgPython for Natural Language Generation21 StundenNatural Language Generation (NLG) bezieht sich auf die Produktion von natürlichsprachlichem Text oder Sprache durch einen Computer In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python hochwertigen Text in natürlicher Sprache erstellen können, indem sie ihr eigenes NLG-System von Grund auf neu erstellen Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden auf Live-Lab-Projekte zur Generierung von Inhalten angewendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie NLG, um automatisch Inhalte für verschiedene Branchen zu generieren, von Journalismus über Immobilien bis hin zu Wetter- und Sportberichten Auswählen und Organisieren von Quellinhalt, Planen von Sätzen und Vorbereiten eines Systems zum automatischen Generieren von Originalinhalten Verstehen Sie die NLG-Pipeline und wenden Sie die richtigen Techniken in jeder Phase an Verstehen Sie die Architektur eines Natural Language Generation (NLG) -Systems Implementieren Sie die am besten geeigneten Algorithmen und Modelle für die Analyse und Bestellung Ziehen Sie Daten aus öffentlich verfügbaren Datenquellen sowie aus kuratierten Datenbanken, die als Material für generierten Text verwendet werden sollen Ersetze manuelle und mühsame Schreibprozesse durch computergenerierte, automatisierte Inhaltserstellung Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21 StundenIn diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21 StundenIn diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die relevantesten und fortschrittlichsten maschinellen Lerntechniken in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen und Techniken zur Lösung komplexer Probleme Wenden Sie intensives Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten an Push Python-Algorithmen auf ihr maximales Potenzial Verwenden Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
restfulapiDesigning RESTful APIs14 StundenAPIs (Application Programming Interface) ermöglichen es Ihrer Anwendung, sich mit anderen Anwendungen zu verbinden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie hochwertige APIs schreiben, während sie einen Backend-API-Server erstellen und sichern Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Wählen Sie aus einer Reihe von Frameworks zum Erstellen von APIs Verstehen und modellieren Sie die von Unternehmen wie Google und Facebook veröffentlichten APIs Erstellen und veröffentlichen Sie eigene Restful-APIs für den öffentlichen Verbrauch Sichern Sie ihre APIs durch tokenbasierte Authentifizierung Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um diesen Kurs für andere Sprachen wie PHP, Javascript usw anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
kivyKivy: Building Android Apps with Python7 StundenKivy ist eine in Python geschriebene, plattformübergreifende grafische Benutzeroberflächenbibliothek, die eine Multitouch-Anwendungsentwicklung für eine große Auswahl an Geräten ermöglicht In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie sie Kivy auf verschiedenen Plattformen installieren und einsetzen, Widgets anpassen und manipulieren, Ereignisse planen, auslösen und auf Ereignisse reagieren, Grafiken mit Multitouching modifizieren, die Bildschirmgröße ändern, Apps für Android verpacken und vieles mehr Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein Verweisen Sie den Python-Code und die Kivy-Sprache Verstehen Sie, wie Kivy funktioniert und nutzen Sie die wichtigsten Elemente wie Widgets, Ereignisse, Eigenschaften, Grafiken usw Nahtlose Entwicklung und Bereitstellung von Android-Apps basierend auf unterschiedlichen Geschäfts- und Designanforderungen Publikum Programmierer oder Entwickler mit Python-Kenntnissen, die Multitouch-Android-Apps mit dem Kivy-Framework entwickeln möchten Android Entwickler mit Python Wissen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonautomationPython: Automate the Boring Stuff14 StundenDieses Training basiert auf dem beliebten Buch "Automate the Boring Stuff with Python" von Al Sweigart Es richtet sich an Anfänger und deckt wichtige Python-Programmierkonzepte durch praktische, praktische Übungen und Diskussionen ab Der Schwerpunkt liegt auf dem Schreiben von Code, um die Produktivität im Büro drastisch zu steigern Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie sie in Python programmieren und diese neue Fähigkeit anwenden für: Aufgaben automatisieren, indem Sie einfache Python-Programme schreiben Programme schreiben, die Textmustererkennung mit "regulären Ausdrücken" durchführen können Programmgesteuertes Generieren und Aktualisieren von Excel-Tabellen PDFs und Word-Dokumente analysieren Crawlen von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen Programme schreiben, die E-Mail-Benachrichtigungen senden Verwenden Sie Pythons Debugging-Tools, um Fehler schnell zu beheben Programmgesteuertes Steuern der Maus und der Tastatur zum Klicken und Tippen für Sie Publikum Nicht-Programmierer, die das Programmieren mit Python erlernen möchten Professionals und Firmenteams, die ihre Büroproduktivität optimieren möchten Manager, die langwierige Prozesse und Workflows automatisieren möchten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
pythonmultipurposeAdvanced Python28 StundenIn dieser instruierten Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Python-Programmierverfahren kennen, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilten Anwendungen, Datenanalyse und -visualisierung, UI-Programmierung und Wartungsskripten Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Wenn Sie einen Bereich oder ein Thema innerhalb dieses Kurses hinzufügen, entfernen oder anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
seleniumpythonSelenium with Python for Test Automation14 StundenSelenium ist eine Open-Source-Bibliothek zur Automatisierung von Webanwendungstests in mehreren Browsern Selenium interagiert mit einem Browser, wie es die Leute tun: indem er auf Links klickt, Formulare ausfüllt und Text validiert Es ist das beliebteste Werkzeug für die Testautomatisierung von Webanwendungen Selenium basiert auf dem WebDriver-Framework und verfügt über ausgezeichnete Bindungen für zahlreiche Skriptsprachen, einschließlich Python In diesem Training kombinieren die Teilnehmer die Leistungsfähigkeit von Python mit Selenium, um das Testen einer Beispielanwendung zu automatisieren Durch die Kombination von Theorie und Praxis in einer Live-Laborumgebung erhalten die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um ihre eigenen Web-Test-Projekte mit Python und Selen zu automatisieren Publikum Tester und Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis .
flaskWeb application development with Flask14 StundenDieses Praktikum richtet sich an Python-Entwickler, die ihre ersten Webanwendungen erstellen und verwalten möchten Es richtet sich auch an Personen, die bereits mit anderen Web-Frameworks wie Django oder Web2py vertraut sind und erfahren möchten, wie die Verwendung eines Microframeworks (dh eines Frameworks, das Drittanbieter-Bibliotheken zusammenfügt, anstatt eine eigenständige Lösung bereitzustellen) den Prozess verändert Ein wesentlicher Teil des Kurses ist nicht Flask selbst gewidmet (es ist winzig), sondern Drittparteien Bibliotheken und Tools, die oft in Flask-Projekten verwendet werden .
datapythData Analysis in Python using Pandas and Numpy14 StundenPandas ist ein Python-Paket, das Datenstrukturen für das Arbeiten mit strukturierten (tabellarischen, multidimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten bereitstellt .
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Scala und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
python_nltkNatural Language Processing with Python28 StundenDieser Kurs stellt Linguisten oder Programmierern NLP in Python vor Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltkorg (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber wir werden auch andere Bibliotheken verwenden, die für NLP relevant und nützlich sind Im Moment können wir diesen Kurs in Python 2x oder Python 3x durchführen Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话) Andere Sprachen können ebenfalls zur Verfügung gestellt werden, wenn dies vor der Buchung vereinbart wurde .
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14 StundenZiel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und seiner verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine ​​des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden .
tableaupythonTableau with Python14 StundenTableau ist ein Business Intelligence- und Datenvisualisierungstool Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die eine Vielzahl von statistischen und maschinellen Lerntechniken unterstützt Die Datenvisualisierung von Tableau und die maschinellen Lernfunktionen von Python, wenn kombiniert, helfen Entwicklern bei der schnellen Erstellung fortschrittlicher Datenanalyseanwendungen für verschiedene Geschäftsanwendungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Tableau und Python kombinieren können, um erweiterte Analysen durchzuführen Die Integration von Tableau und Python erfolgt über die TabPy-API Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Integrieren Sie Tableau und Python mithilfe der TabPy-API Nutzen Sie die Integration von Tableau und Python zur Analyse komplexer Geschäftsszenarien mit wenigen Zeilen Python-Code Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Zukünftige Python Kurse

CourseSchulungsdatumKurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
Kivy: Building Android Apps with Python - BaselMi, 2018-10-10 09:30N/A / 1850EUR
Machine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark - BernMo, 2018-10-15 09:303500EUR / 4000EUR
Designing RESTful APIs - ZürichMi, 2018-11-14 09:303000EUR / 3500EUR
Python Schulung, Python boot camp, Python Abendkurse, Python Wochenendkurse, Python Kurs, Python Training, Python Seminar, Python Seminare, Python Privatkurs, Python Coaching, Python Lehrer

Sonderangebote

Course Ort Schulungsdatum Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
WebServices mit SOAP und WSDL - Grundlagen Bern Do, 2018-10-11 09:30 2700EUR / 3200EUR
IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors Bern Mo, 2018-10-22 09:30 4725EUR / 5375EUR
Test automation with HP UFT Bern Mo, 2018-10-29 09:30 4455EUR / 5105EUR
Apache Solr - Server für Volltextsuche Bern Mi, 2018-10-31 09:30 2700EUR / 3200EUR
Transact SQL für Fortgeschrittene Bern Mi, 2018-11-14 09:30 1485EUR / 1835EUR
Git für Benutzer Bern Do, 2018-11-22 09:30 1350EUR / 1700EUR

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