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.
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Erfahrungsberichte
Ich bevorzuge die Übung und lerne etwas über die Ecken und Winkel von Python
Connor Brierley-Green
Kurs: Python Programming
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Joey hat eine ansteckende Begeisterung für das Programmieren. Und er war sehr gut darin, sich spontan auf unsere Bedürfnisse und Interessen einzustellen.
Randy Enkin
Kurs: Python Programming
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Viele Beispiele haben mich leicht verständlich gemacht.
Lingmin Cao
Kurs: Python Programming
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Die umfassende Kenntnis des Leitfadens zu all unseren Fragen gab Antworten, die meine Erwartungen übertrafen ... Der Dozent führt großartige Diskussionen ... Ihm fehlt es nicht an Geduld ...
Łukasz Matulewicz
Kurs: Programowanie w języku Python
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Große Kenntnisse des Dozenten, Vielfalt der Werkzeuge und praktische Herangehensweise an das Thema
Magdalena Stupak
Kurs: Programowanie w języku Python
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großes Wissen des Trainers, wie man übersetzt
Renata Cylejowska
Kurs: Programowanie w języku Python
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Tatsache, dass die Anpassung ernst genommen wurde.
jurgen linsen
Kurs: Python Programming
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Da ich der einzige Teilnehmer war, konnte das Training an meine Bedürfnisse angepasst werden.
Kevin THIERRY
Kurs: Web Development with Web2Py
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Ich mochte die Übungen.
Office for National Statistics
Kurs: Natural Language Processing with Python
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Ich mochte die hilfsbereiten und sehr nett.
Natalia Machrowicz
Kurs: Python Programming
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Wir haben praktische Übungen gemacht (die Skripte, die wir geschrieben haben, können in unserer täglichen Arbeit verwendet werden). Es machte den Kurs sehr interessant. Ich mochte auch, wie der Trainer sein Wissen teilte. Er hat es sehr zugänglich gemacht.
Malwina Sawa
Kurs: Python Programming
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Sehr guter Ansatz zum Einprägen / Wiederholen der wichtigsten Themen. Sehr schöne Aufwärmübungen.
Kurs: Python Programming
Machine Translated
* Angenehme Übungen. * Schnell in fortgeschrittenere Themen umgezogen. * Trainer war freundlich und leicht zu verstehen. * Maßgeschneiderter Kurs für die Bedürfnisse des Teams.
Matthew Lucas
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Ich habe die Flexibilität genossen, bestimmte Themen in den Kurs / Unterricht aufzunehmen.
Marc Ammann
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Alle mögen es
蒙 李
Kurs: Machine Learning Fundamentals with Python
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Der Trainer hat jede Person einzeln betrachtet und ihnen geholfen
Szymon Wolny
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Eine Reihe von Übungen, die ideal zum Thema passen. Übungen einfach und "mit einem Stern"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Gute Balance-Theorie / Übungen, Anpassung des Niveaus der Vorträge an weniger erfahrene Hörer, ein sehr großes Plus für die Verwendung von Jupiter Notebook und die praktische Umsetzung der Theorie. Ich sammelte auch gerne anonymes Feedback nach dem ersten Teil des Trainings am nächsten Tag wurde alles nach unseren Vorschlägen vorbereitet und obwohl es schon sehr gut war, dann war es noch besser :) Mot
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Engagement des Lehrers, Vorbereitung, Annäherung an die Zuhörer, Bereitschaft, alle Unklarheiten zu erklären
Małgorzata Konior
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Dass der Leiter sich allen nähert, auch wenn er nicht um Hilfe ruft und das Niveau der Übung überprüft.
Agnieszka Bielak
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Der Trainer stellte sehr kurze Theorien zu einem bestimmten Thema vor und wir gingen sofort in die Praxis. Eine nette Art, Karten aufzuhängen, die dem Trainer Informationen darüber geben, wie viel Zeit er für eine bestimmte Aufgabe aufwenden muss und wer sonst Probleme mit der Lösung hat.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Dass, auch wenn jemand nicht darum gebeten hat, aber man merkt, dass er die Aufgabe nicht vorantreibt, kam Krzysztof und konnte geschickt beraten
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Die Art zu leiten, die Übungen, alles in allem hat mir gefallen, ich bin sehr froh, dass ich zu solch einem Trainer gekommen bin
Maksym Kolodiy
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Echte Beispiele für Übungen
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Verfügbarkeit von Schulungsmaterialien (Jupyter), die ständig aktualisiert werden, um das Notebook je nach den während des Kurses gestellten Fragen zu aktualisieren. Zweifel zerstreuen, Antworten auf alle Fragen.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Zugänglichkeit und eine interessante Art der Bereitstellung von Unterrichtsmaterialien.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Arbeite an xlsx- und csv-Dateien
Łukasz Olczyk
Kurs: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Vertiefte Darstellung von Themen des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze. Entmystifizierte viel von dem Thema.
Sacha Nandlall
Kurs: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Ich mochte die maßgeschneiderte, interne Dateiverarbeitung und Datenanalyse.
Glycom A/S
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Die Fallstudien haben uns geholfen zu verstehen, wie wir Python in der Industrie anwenden können. Wirklich dankbar für die Hilfe des Trainers während der Übungen
Rajiv Dhingra - TCS
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Da wir PHP Entwickler sind, hat er die Situation verstanden und uns erlaubt, die Dinge langsam aufeinander abzustimmen. Ich mochte die Beispiele und den Humor, den er hinzufügte.
Soumya Tyagi - TCS
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Mir hat es gefallen, dass wir unsere eigenen Daten als Beispiele benutzt haben.
Glycom A/S
Kurs: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Alles
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Interessante Fragen
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Vielzahl von vorbereiteten Ausgaben und Beispielen
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Kurs: Programowanie w języku Python
Machine Translated
das Training ist nicht präsentationsgestylt. Wir haben mit dem Trainer programmiert.
Bhutan Telecom
Kurs: Web Development with Django
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Ich habe das alles am meisten genossen.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Kurs: Web Development with Django
Machine Translated
Es ist eine neue Erfahrung, ein neuer Rahmen und ich freue mich darauf, etwas zu tun, indem ich die in den Klassen gelernte Lektion benutze.
Jigme - Bhutan Telecom
Kurs: Web Development with Django
Machine Translated
Ich habe die vielen Labore und Praktiken wirklich genossen.
Vivian Feng - Destination Canada
Kurs: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Die Übungen / Labore waren auf unsere eigenen organisatorischen Bedürfnisse zugeschnitten.
Destination Canada
Kurs: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Das Thema hat mir generell gefallen.
Destination Canada
Kurs: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Der Trainer hat echte Worterfahrungen ausgetauscht, es ist schön, von echten Profis zu lernen.
Fednot
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Der Trainer war ausgezeichnet. Er war immer bereit, meine Fragen zu beantworten und so viel Wissen zu teilen, wie er konnte.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurs: Advanced Python
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1: 1 sehr intensiv, aber viel gelernt.
Karen Dyke - BT
Kurs: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
Der Schwerpunkt auf Beispielen mit Codierung "auf dem Projektor" liegt definitiv auf + für Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Kurs: Advanced Python
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Mir hat das Thema meistens gefallen.
Proximus
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Die Art und Weise, wie die Übungen organisiert wurden: Alle auf eigenem Tempo und Antonio dort, um Ihnen weiter zu helfen.
Proximus
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Ich mochte die ausreichenden und sehr detaillierten Lesematerialien und Beispiele (Dias).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Ich mochte die na wirklich.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Was mir an der Ausbildung am meisten gefällt, ist, dass alles in der Kursskizze etwas ist, was für unsere Projekte nützlich sein wird.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Sehr guter Ansatz zum Einprägen / Wiederholen der wichtigsten Themen. Sehr schöne Aufwärmübungen.
Kurs: Python Programming
Machine Translated
Python Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
21 Stunden
Python ist eine skalierbare, flexible und weit verbreitete Programmiersprache für die Datenwissenschaft und das Maschinenlernen. Spark ist ein Datenverarbeitungsmotor, der in der Umfrage, Analyse und Transformation von großen Daten verwendet wird, während Hadoop ein Software-Bibliothek-Framework für die Storage und Verarbeitung von großen Daten ist.
Diese Live-Training (online oder online) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python verwenden und integrieren möchten, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Erstellen Sie die notwendige Umgebung, um die Verarbeitung von großen Daten mit Spark, Hadoop, und Python zu beginnen. Verständnis der Eigenschaften, Kernkomponenten und Architektur von Spark und Hadoop. Erfahren Sie, wie Sie Spark, Hadoop, und Python für die Big Data-Verarbeitung integrieren. Entdecken Sie die Werkzeuge im Spark-Ökosystem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume). Erstellen Sie zusammenarbeitende Filter Empfehlungssysteme ähnlich wie Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google. Verwenden Sie Apache Mahout, um Maschinenlearning-Algorithmen zu skalieren.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Diese Live-Training (online oder online) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python verwenden und integrieren möchten, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Erstellen Sie die notwendige Umgebung, um die Verarbeitung von großen Daten mit Spark, Hadoop, und Python zu beginnen. Verständnis der Eigenschaften, Kernkomponenten und Architektur von Spark und Hadoop. Erfahren Sie, wie Sie Spark, Hadoop, und Python für die Big Data-Verarbeitung integrieren. Entdecken Sie die Werkzeuge im Spark-Ökosystem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume). Erstellen Sie zusammenarbeitende Filter Empfehlungssysteme ähnlich wie Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google. Verwenden Sie Apache Mahout, um Maschinenlearning-Algorithmen zu skalieren.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
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14 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
28 Stunden
In 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.
28 Stunden
In diesem von einem Kursleiter geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Python-Programmiertechniken kennen, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilte Anwendungen, Datenanalyse und Visualisierung, UI-Programmierung und Wartungsskripting.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsoptionen
- Wenn Sie einen Abschnitt oder ein Thema in diesem Kurs hinzufügen, entfernen oder anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsoptionen
- Wenn Sie einen Abschnitt oder ein Thema in diesem Kurs hinzufügen, entfernen oder anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
21 Stunden
In this instructor-led, live training in Schweiz, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 Stunden
Dieser Kurs ist für diejenigen konzipiert, die die Python Programmiersprache lernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Python Sprache, den Kernbibliotheken sowie auf der Auswahl der besten und nützlichen Bibliotheken, die von der Python Gemeinschaft entwickelt wurden. Python wird von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt verwendet – es ist eine der beliebtesten Programmiersprachen.
35 Stunden
Der Trainingskurs wird den Teilnehmern helfen, sich für Web Application Development mit Python Programming mit Data Analytics vorzubereiten. Eine solche Datenvisualisierung ist ein großartiges Werkzeug für Top Management in der Entscheidungsfindung.
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, eine grundlegende Kompetenz in der Anwendung Machine Learning Methoden in der Praxis zu bieten. Durch die Verwendung der Programmiersprache und ihrer verschiedenen Bibliotheken und auf der Grundlage einer Vielzahl praktischer Beispiele lehrt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Baublöcke von Machine Learning verwendet, wie man Datenmodellierungsentscheidungen macht, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und die Ergebnisse validiert.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.
14 Stunden
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training basiert auf dem beliebten Buch "Automate the Boring Stuff with Python " von Al Sweigart. Es richtet sich an Anfänger und deckt grundlegende Python Programmierkonzepte durch praktische Übungen und Diskussionen ab. Der Schwerpunkt liegt auf dem Erlernen des Programmierens, um die Produktivität im Büro erheblich zu steigern.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie man in Python programmiert und diese neue Fähigkeit anwendet für:
- Automatisieren von Aufgaben durch Schreiben einfacher Python Programme.
- Schreiben von Programmen, die Textmuster mit "regulären Ausdrücken" erkennen können.
- Programmgesteuertes Generieren und Aktualisieren von Excel Arbeitsblättern.
- Analysieren von PDFs und Word Dokumenten.
- Durchforsten von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen.
- Schreiben von Programmen, die E-Mail-Benachrichtigungen senden.
- Verwenden Sie die Debugging-Tools von Python , um Fehler schnell zu beheben.
- Programmgesteuertes Steuern von Maus und Tastatur zum Klicken und Eingeben.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie man in Python programmiert und diese neue Fähigkeit anwendet für:
- Automatisieren von Aufgaben durch Schreiben einfacher Python Programme.
- Schreiben von Programmen, die Textmuster mit "regulären Ausdrücken" erkennen können.
- Programmgesteuertes Generieren und Aktualisieren von Excel Arbeitsblättern.
- Analysieren von PDFs und Word Dokumenten.
- Durchforsten von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen.
- Schreiben von Programmen, die E-Mail-Benachrichtigungen senden.
- Verwenden Sie die Debugging-Tools von Python , um Fehler schnell zu beheben.
- Programmgesteuertes Steuern von Maus und Tastatur zum Klicken und Eingeben.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
In 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 .
14 Stunden
Pandas ist ein Python-Paket, das Datenstrukturen für das Arbeiten mit strukturierten (tabellarischen, multidimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten bereitstellt .
21 Stunden
Komponententest 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 .
14 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) 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.
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.
28 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
28 Stunden
Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer zur NLP in Python. Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (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 2.x oder Python 3.x durchführen. Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话). Andere Sprachen können auch zur Verfügung gestellt werden, wenn vor der Buchung vereinbart wird.
35 Stunden
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
21 Stunden
Ein geografisches Informationssystem ( GIS ) ist ein System, mit dem räumliche oder geografische Daten erfasst, gespeichert, bearbeitet, analysiert, verwaltet und dargestellt werden können. Das Akronym GIS wird manchmal für Geoinformationswissenschaft ( GIS cience) verwendet, um sich auf die akademische Disziplin zu beziehen, die Geoinformationssysteme studiert und eine große Domäne innerhalb der breiteren akademischen Disziplin der Geoinformatik ist.
Die Verwendung von Python mit GIS hat in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich zugenommen, insbesondere mit der Einführung der Python 2.0-Reihe im Jahr 2000, die viele neue Programmierfunktionen enthielt, die die Bereitstellung der Sprache erheblich vereinfachten. Seitdem wird Python nicht nur in kommerziellen GIS Systemen wie Produkten von Esri, sondern auch in Open-Source-Plattformen eingesetzt, unter anderem als Teil von Q GIS und GRASS. Tatsächlich ist Python heute die von GIS Benutzern und -Programmierern mit Abstand am häufigsten verwendete Sprache.
Dieses Programm behandelt die Verwendung von Python und seinen erweiterten Bibliotheken wie Geopandas, Pysal, Bokeh und Osmnx, um Ihre eigenen GIS Funktionen zu implementieren. Das Programm umfasst auch Einführungsmodule für die Arc GIS API und das Q GIS Toolboox.
Die Verwendung von Python mit GIS hat in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich zugenommen, insbesondere mit der Einführung der Python 2.0-Reihe im Jahr 2000, die viele neue Programmierfunktionen enthielt, die die Bereitstellung der Sprache erheblich vereinfachten. Seitdem wird Python nicht nur in kommerziellen GIS Systemen wie Produkten von Esri, sondern auch in Open-Source-Plattformen eingesetzt, unter anderem als Teil von Q GIS und GRASS. Tatsächlich ist Python heute die von GIS Benutzern und -Programmierern mit Abstand am häufigsten verwendete Sprache.
Dieses Programm behandelt die Verwendung von Python und seinen erweiterten Bibliotheken wie Geopandas, Pysal, Bokeh und Osmnx, um Ihre eigenen GIS Funktionen zu implementieren. Das Programm umfasst auch Einführungsmodule für die Arc GIS API und das Q GIS Toolboox.
35 Stunden
Dies ist eine fünftägige Einführung in Data Science und AI.
Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert
Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert
28 Stunden
Dies ist ein 4-Tage-Kurs, mit dem AI und seine Anwendung mit der Programmiersprache eingeführt werden. Es gibt eine Option, einen zusätzlichen Tag zu haben, um ein AI-Projekt zu unternehmen, um diesen Kurs zu beenden.
21 Stunden
Tiefe Reinforcement Learning verweist auf die Fähigkeit eines "artificiellen Agents", durch Prozess- und Fehler und Belohungen zu lernen. Ein künstlicher Agent cielt, ein menschliches ' zu emuliern; die Möglichkeit, Wissen auf eigenen und konstruieren, direkt aus Roh-Eingaben wie Vision zu erhalten. Um die Verstärkung von Lernen zu erfahren, werden die tiefe Lern- und Neurannetzwerken verwendet. Die Reforcement-Lern ist unterschiedlich von Maschine-Lern und vertraut nicht auf überwachsene und unübersichtliche Lernbedingungen.
In diesem Instruktor lebende Ausbildung lernen Teilnehmer die Grundlagen der Tiefe Reinforcement Learning, während sie durch die Schaffung eines Deep Learning Agents schritten.
Bis Ende dieser Ausbildung werden Teilnehmer:
Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Tiefe Reinforcement Learning und können sie von Machine Learning Erweiterte Reinforcement Learning Algoritmen unterscheiden, um echte Weltproblemen zu lösen Bauen eine Deep Learning Agent
Audienz
Entwickler Datenwissenschaftler
Form des Kurses
Teilleistung, Teildiskussion, Übungen und schwere Händliche Praxis
In diesem Instruktor lebende Ausbildung lernen Teilnehmer die Grundlagen der Tiefe Reinforcement Learning, während sie durch die Schaffung eines Deep Learning Agents schritten.
Bis Ende dieser Ausbildung werden Teilnehmer:
Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte hinter Tiefe Reinforcement Learning und können sie von Machine Learning Erweiterte Reinforcement Learning Algoritmen unterscheiden, um echte Weltproblemen zu lösen Bauen eine Deep Learning Agent
Audienz
Entwickler Datenwissenschaftler
Form des Kurses
Teilleistung, Teildiskussion, Übungen und schwere Händliche Praxis
14 Stunden
In this instructor-led, live training in Schweiz participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14 Stunden
Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist. Excel ist eine von Microsoft entwickelte Tabellenkalkulationsanwendung, die in vielen Branchen weit verbreitet ist. Durch das Hinzufügen von Python zu Excel wird es zu einem leistungsstarken Tool für die Datenanalyse.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Funktionen von Python und Excel kombinieren können.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Pakete für die Integration von Python und Excel
- Lesen, schreiben und bearbeiten Sie Excel Dateien mit Python
- Rufen Sie Python Funktionen aus Excel
Publikum
- Entwickler
- Programmierer
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Funktionen von Python und Excel kombinieren können.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Pakete für die Integration von Python und Excel
- Lesen, schreiben und bearbeiten Sie Excel Dateien mit Python
- Rufen Sie Python Funktionen aus Excel
Publikum
- Entwickler
- Programmierer
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
14 Stunden
In this instructor-led, live training in Schweiz, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
21 Stunden
PyQt ist eine plattformübergreifende Bibliothek für die Entwicklung von GUIs (grafische Benutzeroberflächen) für Python-Anwendungen. Es stellt Python mit dem Qt GUI Toolkit
.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Personen, die eine optisch attraktive Software-Anwendung mit Python und dem Qt-UI-Framework programmieren möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die alle benötigten Bibliotheken, Pakete und Frameworks enthält.
- Erstellen Sie eine Desktop-oder Server-Anwendung, deren Benutzeroberfläche reibungslos funktioniert und optisch ansprechend ist.
- Implementieren Sie verschiedene UI-Elemente und-Effekte, einschließlich Widgets, Diagramme, Ebenen, etc., um maximale Wirkung in der Benutzerfreundlichkeit zu erzielen.
- Umsetzung guter UI-Design-und Code-Organisation während der Design-und Entwicklungsphase
. - die Anwendung testen und debuggen.
.
Format des Kurses
- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.
- Dieser Kurs kann für die Entwicklung unter Windows, Linux und Mac OS
angeboten werden. - Die neueste Version aller Software wird verwendet, z.B. PyQt 5 ab diesem Schreiben, etc.
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Personen, die eine optisch attraktive Software-Anwendung mit Python und dem Qt-UI-Framework programmieren möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die alle benötigten Bibliotheken, Pakete und Frameworks enthält.
- Erstellen Sie eine Desktop-oder Server-Anwendung, deren Benutzeroberfläche reibungslos funktioniert und optisch ansprechend ist.
- Implementieren Sie verschiedene UI-Elemente und-Effekte, einschließlich Widgets, Diagramme, Ebenen, etc., um maximale Wirkung in der Benutzerfreundlichkeit zu erzielen.
- Umsetzung guter UI-Design-und Code-Organisation während der Design-und Entwicklungsphase
. - die Anwendung testen und debuggen.
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Format des Kurses
- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.
- Dieser Kurs kann für die Entwicklung unter Windows, Linux und Mac OS
angeboten werden. - Die neueste Version aller Software wird verwendet, z.B. PyQt 5 ab diesem Schreiben, etc.
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
14 Stunden
This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
14 Stunden
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
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 get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 Stunden
Machine Learning ist eine Branche der künstlichen Intelligenz, in der Computer die Fähigkeit haben, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Die tiefe Lernen ist ein Unterfeld des Maschinenlernen, das Methoden verwendet, die auf Lerndaten-Repräsentationen und Strukturen wie neurale Netzwerke basieren.
Python ist eine hochwertige Programmiersprache berühmt für ihre klaren Syntax und Code Lesbarkeit.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, lernen die Teilnehmer, wie die Implementierung von tiefen Lernmodellen für Telekom mit Python wie sie durch die Schaffung eines tiefen Lern-Kredit-Risiko-Modell.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sie verstehen die grundlegenden Konzepte des tiefen Lernens. Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des tiefen Lernens in Telekom. Nutzen Python, Keras und TensorFlow, um tiefe Lernmodelle für Telecom zu erstellen. Erstellen Sie Ihr eigenes Deep Learning Customer Churn Prognose-Modell mit Python.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Die tiefe Lernen ist ein Unterfeld des Maschinenlernen, das Methoden verwendet, die auf Lerndaten-Repräsentationen und Strukturen wie neurale Netzwerke basieren.
Python ist eine hochwertige Programmiersprache berühmt für ihre klaren Syntax und Code Lesbarkeit.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, lernen die Teilnehmer, wie die Implementierung von tiefen Lernmodellen für Telekom mit Python wie sie durch die Schaffung eines tiefen Lern-Kredit-Risiko-Modell.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sie verstehen die grundlegenden Konzepte des tiefen Lernens. Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des tiefen Lernens in Telekom. Nutzen Python, Keras und TensorFlow, um tiefe Lernmodelle für Telecom zu erstellen. Erstellen Sie Ihr eigenes Deep Learning Customer Churn Prognose-Modell mit Python.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
28 Stunden
Ihr Unternehmen wünscht sich Einblicke aus den Daten, die es über die Jahre gesammelt hat. Dennoch konfrontiert man endlosen Möglichkeiten von Werkzeugen und Ansätzen, um dies zu tun. Es gibt Benutzerfreundliche UI-Tools wie PowerBi, Backend-Command Line-Tools wie SQL und vielseitige "Data wrangling" Programmiersprachen wie Python und R.
Dieser Kurs wählt das leistungsfähigste und flexible Werkzeug für die Arbeit aus: Python.
Python ist eine lesbare Programmiersprache mit einer relativ geringen Lernkurve. Es bietet etwas, das die meisten anderen Lösungen nicht können: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Nach der ursprünglichen Investition in das Lernen Python können Sie es verwenden, um Ihre Daten auf eine Weise zu manipulieren und zu visualisieren, die schwierig und Zeitverbrauchsfähig in anderen Tools sein würde.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Personen, die nur genug lernen wollen Python, um Zahlen aus Vertriebsdaten, Verkehrsanalyse, Kundeninteraktionen usw. zu beginnen.
Die Ausbildung soll das Lernen, die Aufrechterhaltung und die praktische Praxis verbessern. Durch die Kombination verschiedener Lernmethoden wie Online-Lern, Live-Kursinteraktion, Paar-Lern und Paar-Programmierung zielt diese Ausbildung darauf ab, den Effekt jeder Lektion zu maximieren. Es verstärkt gelernte Konzepte durch eine Mischung aus Vor-Learning, interaktivem Lernen und Post-Learning, während ein soziales Element enthält, das den Kurs Spaß und Engagement macht. Die Ausbildung ist in drei Teile unterteilt:
Vorlauf In-Rennen Postkurse
Dieser Training unterscheidet sich von reinem Online-Learning, da er die Live-Interaktion mit dem Trainer betont. Es unterscheidet sich auch von einem traditionellen Klassenzimmer, in dem es Offline-Learning und selbständige Praxis umfasst.
Ein einzigartiges Aspekt der NobleProg-Training ist sein "Paar-Programmierung" Ansatz zum Lernen. Die Paar-Programmierung ermöglicht es zwei oder mehr Personen, auf der gleichen Maschine herausfordernde und gedachte Probleme gemeinsam zu lösen. Dieser Ansatz hat sich als eine leistungsfähige und effiziente Art und Weise erwiesen, zu unterrichten und zu lernen. NobleProg ermöglicht dies durch seine Lernplattform DaDesktop. DaDesktop bietet einen gemeinsamen Raum für Teilnehmer und Lehrer, um miteinander zu teilen und miteinander zu interagieren, Maschinen in Echtzeit. Video-Konferenzen und die Fähigkeit, Lektionen aufzunehmen, sind nur einige der Funktionen, die in DaDesktop als Teil dieser Ausbildung enthalten sind.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die erforderlichen Software, Bibliotheken und Entwicklungsumgebung, um nur genug Python Code für die Datenanalyse zu schreiben. Analyse von Daten aus Quellen wie Excel, CSV, JSON-Dateien und Datenbanken. Reine Daten, um ihre Nützlichkeit zu verbessern, bevor sie analysiert wird. Eine einfache statistische Analyse durchführen. Generieren Sie Berichte, die die gewünschten Daten in dem richtigen Format darstellen, von rechten Zahlen bis hin zu Diagrammen bis hin zu Diagrammen und Tabellen. Gewinnen Sie wertvolle Einblicke aus Daten, einschließlich Trends in der Leistung, und Problemfelder, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Dieser Kurs wählt das leistungsfähigste und flexible Werkzeug für die Arbeit aus: Python.
Python ist eine lesbare Programmiersprache mit einer relativ geringen Lernkurve. Es bietet etwas, das die meisten anderen Lösungen nicht können: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Nach der ursprünglichen Investition in das Lernen Python können Sie es verwenden, um Ihre Daten auf eine Weise zu manipulieren und zu visualisieren, die schwierig und Zeitverbrauchsfähig in anderen Tools sein würde.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Personen, die nur genug lernen wollen Python, um Zahlen aus Vertriebsdaten, Verkehrsanalyse, Kundeninteraktionen usw. zu beginnen.
Die Ausbildung soll das Lernen, die Aufrechterhaltung und die praktische Praxis verbessern. Durch die Kombination verschiedener Lernmethoden wie Online-Lern, Live-Kursinteraktion, Paar-Lern und Paar-Programmierung zielt diese Ausbildung darauf ab, den Effekt jeder Lektion zu maximieren. Es verstärkt gelernte Konzepte durch eine Mischung aus Vor-Learning, interaktivem Lernen und Post-Learning, während ein soziales Element enthält, das den Kurs Spaß und Engagement macht. Die Ausbildung ist in drei Teile unterteilt:
Vorlauf In-Rennen Postkurse
Dieser Training unterscheidet sich von reinem Online-Learning, da er die Live-Interaktion mit dem Trainer betont. Es unterscheidet sich auch von einem traditionellen Klassenzimmer, in dem es Offline-Learning und selbständige Praxis umfasst.
Ein einzigartiges Aspekt der NobleProg-Training ist sein "Paar-Programmierung" Ansatz zum Lernen. Die Paar-Programmierung ermöglicht es zwei oder mehr Personen, auf der gleichen Maschine herausfordernde und gedachte Probleme gemeinsam zu lösen. Dieser Ansatz hat sich als eine leistungsfähige und effiziente Art und Weise erwiesen, zu unterrichten und zu lernen. NobleProg ermöglicht dies durch seine Lernplattform DaDesktop. DaDesktop bietet einen gemeinsamen Raum für Teilnehmer und Lehrer, um miteinander zu teilen und miteinander zu interagieren, Maschinen in Echtzeit. Video-Konferenzen und die Fähigkeit, Lektionen aufzunehmen, sind nur einige der Funktionen, die in DaDesktop als Teil dieser Ausbildung enthalten sind.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die erforderlichen Software, Bibliotheken und Entwicklungsumgebung, um nur genug Python Code für die Datenanalyse zu schreiben. Analyse von Daten aus Quellen wie Excel, CSV, JSON-Dateien und Datenbanken. Reine Daten, um ihre Nützlichkeit zu verbessern, bevor sie analysiert wird. Eine einfache statistische Analyse durchführen. Generieren Sie Berichte, die die gewünschten Daten in dem richtigen Format darstellen, von rechten Zahlen bis hin zu Diagrammen bis hin zu Diagrammen und Tabellen. Gewinnen Sie wertvolle Einblicke aus Daten, einschließlich Trends in der Leistung, und Problemfelder, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
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Python Schulung, Python boot camp, Python Abendkurse, Python Wochenendkurse, Python Kurs, Python Training, Python Seminar, Python Seminare, Python Privatkurs, Python Coaching, Python Lehrer
