Python Training Courses

L'analisi dei dati è la scienza che analizza i dati grezzi per ottenere informazioni e tendenze. Tableau è uno strumento leader di business intelligence e visualizzazione dei dati, mentre SQL è il linguaggio più comunemente utilizzato per interrogare i database. Insieme a due dei linguaggi di programmazione più popolari per la scienza dei dati, Python e R, Tableau e SQL forniscono una solida soluzione end-to-end che può aiutare a visualizzare e analizzare i dati in modo efficace.Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta agli analisti di dati e a chiunque sia interessato a imparare come utilizzare e integrare Tableau, Python, R e SQL per la visualizzazione e l'analisi dei dati.Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Eseguire l'analisi dei dati utilizzando Python, R e SQL. Crea approfondimenti attraverso la visualizzazione dei dati con Tableau. Prendi decisioni basate sui dati per le operazioni aziendali.

Formato del corso

Lezione interattiva e discussione. Tanti esercizi e pratica. Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattaci per organizzare.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to gain a comprehensive understanding of Python programming and its applications in cybersecurity. By the end of this training, participants will be able to:

• Use Python programming for defensive cybersecurity.
• Understand and use Python for ethical offensive techniques and digital forensics tasks.
• Recognize legal and ethical considerations surrounding offensive cybersecurity and vulnerability disclosure.

Python è un linguaggio di programmazione scalabile, flessibile e ampiamente utilizzato per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Spark è un motore di elaborazione dei dati utilizzato per la ricerca, l'analisi e la trasformazione dei big data, mentre Hadoop è un framework della libreria software per lo storage e il trattamento dei dati su larga scala. Questo allenamento diretto da istruttori (online o on-site) è rivolto a sviluppatori che vogliono utilizzare e integrare Spark, Hadoop, e Python per elaborare, analizzare e trasformare grandi e complessi set di dati. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Crea l'ambiente necessario per iniziare il trattamento dei big data con Spark, Hadoop, e Python. Comprendere le caratteristiche, i componenti chiave e l'architettura di Spark e Hadoop. Scopri come integrare Spark, Hadoop, e Python per il trattamento dei big data. Esplora gli strumenti nell'ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Costruisci sistemi di raccomandazione di filtrazione collaborativa simili a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Apache Mahout per scalare gli algoritmi di apprendimento automatico.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

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Python è il linguaggio di programmazione più popolare per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. SQL è lo strumento più utilizzato per la gestione dei dati, mentre Tableau è uno strumento di intelligenza aziendale e di visualizzazione dei dati. La combinazione SQL, Python, e Tableau fornisce una potente soluzione fin-to-end per l'analisi dei dati. Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati e sviluppatori di dati che vogliono utilizzare e integrare SQL, Python, e Tableau per eseguire analisi dei dati complessi, elaborazione e visualizzazione. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Creare l'ambiente necessario per eseguire l'analisi dei dati con SQL, Python, e Tableau. Comprendere i concetti chiave dell'integrazione software (dati, server, clienti, API, punti finali, ecc.) Fate un rinfresco sui fondamenti di Python e SQL. Performare le tecniche di prelievo dei dati in Python. Scopri come collegare Python e SQL per l'analisi dei dati. Creare visualizzazioni e diagrammi di dati chiari con Tableau.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

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This instructor-led, live training in Italia (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.

Questo corso è progettato per coloro che desiderano imparare il Python programmazione Python . L'enfasi è sul linguaggio Python , le librerie di base, nonché sulla selezione delle librerie migliori e più utili sviluppate dalla comunità Python . Python guida le aziende ed è utilizzato dagli scienziati di tutto il mondo: è uno dei linguaggi di programmazione più popolari. Il corso può essere erogato utilizzando Python 2.7.xo 3.x, con esercitazioni pratiche che sfruttano tutta la potenza di entrambe le versioni del linguaggio. Questo corso può essere offerto su qualsiasi sistema operativo (tutte le versioni di UNIX, inclusi Linux e Mac OS X, nonché Microsoft Windows). Gli esercizi pratici rappresentano circa il 70% del tempo del corso e circa il 30% sono dimostrazioni e presentazioni. Discussioni e domande possono essere poste durante il corso. Nota: la formazione può essere adattata alle esigenze specifiche previa richiesta prima della data del corso proposta.

In questo formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno le tecniche avanzate di programmazione Python, tra cui come applicare questo linguaggio versatile per risolvere i problemi in aree come le applicazioni distribuite, l'analisi e la visualizzazione dei dati, la programmazione dell'interfaccia utente e script di manutenzione.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Un sacco di esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Se desideri aggiungere, rimuovere o personalizzare qualsiasi sezione o argomento all'interno di questo corso, contattaci per organizzare.

In this instructor-led, live training in Italia, 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.

Questo corso è progettato per coloro che vogliono imparare il linguaggio di programmazione Python. L'accento è sul linguaggio, sulle biblioteche chiave, nonché sulla selezione delle migliori e più utili biblioteche sviluppate dalla comunità Python. Python gestisce le aziende e viene utilizzato da scienziati di tutto il mondo – è una delle lingue di programmazione più popolari.

Il corso di formazione aiuterà i partecipanti a prepararsi per lo sviluppo di Web Application utilizzando Python Programming con Data Analytics. Tale visualizzazione dei dati è un ottimo strumento per Top Management nel processo decisionale.

L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza di base nell'applicare Machine Learning metodi in pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e le sue varie biblioteche, e sulla base di un sacco di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i blocchi di costruzione più importanti di Machine Learning, come prendere decisioni di modelli di dati, interpretare le uscite degli algoritmi e valutare i risultati. Il nostro obiettivo è quello di fornirvi le competenze per comprendere e utilizzare con fiducia gli strumenti più fondamentali della scatola di strumenti Machine Learning e evitare le cadute comuni delle applicazioni Data Science.

Questa formazione dal vivo con istruttore si basa sul popolare libro "Automate the Boring Stuff with Python ", di Al Sweigart. È rivolto ai principianti e copre concetti di programmazione Python essenziali attraverso esercitazioni pratiche e discussioni pratiche. L'obiettivo è imparare a scrivere codice per aumentare notevolmente la produttività dell'ufficio. Al termine di questa formazione, i partecipanti sapranno programmare in Python e applicare questa nuova abilità per:

• Automatizzare le attività scrivendo semplici programmi Python .
• Scrivere programmi in grado di riconoscere il modello di testo con "espressioni regolari".
• Generazione e aggiornamento programmatico di Excel calcolo Excel .
• Analisi di PDF e documenti Word .
• Scansione di siti Web e acquisizione di informazioni da fonti online.
• Scrittura di programmi che inviano notifiche e-mail.
• Utilizzare gli strumenti di debug di Python per risolvere rapidamente i bug.
• Controllo programmatico del mouse e della tastiera per fare clic e digitare per te.

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le tecniche di machine learning più rilevanti e all'avanguardia in Python mentre costruiscono una serie di applicazioni demo che includono immagini, musica, testo e dati finanziari Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Implementare algoritmi e tecniche di apprendimento automatico per risolvere problemi complessi Applicare l'apprendimento approfondito e l'apprendimento semisupervato alle applicazioni che coinvolgono immagini, musica, testo e dati finanziari Spingere gli algoritmi Python al massimo potenziale Usa librerie e pacchetti come NumPy e Theano Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Pandas è un pacchetto Python che fornisce strutture dati per lavorare con dati strutturati (tabulari, multidimensionali, potenzialmente eterogenei) e serie temporali .

Il test unitario è un approccio di test che verifica le singole unità del codice sorgente modificando le loro proprietà o attivando un evento per confermare se il risultato è come previsto PyTest è un framework di test completo, APIindependent, flessibile ed estensibile con un modello di dispositivo avanzato e completo In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come usare PyTest per scrivere test brevi e manutenibili che siano eleganti, espressivi e leggibili Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Scrivi test leggibili e manutenibili senza la necessità di codice boilerplate Utilizzare il modello di dispositivo per scrivere piccoli test Scalare i test fino a test funzionali complessi per applicazioni, pacchetti e librerie Comprendi e applica le funzionalità di PyTest come ganci, asserisci riscrittura e plug-in Riduci i tempi di test eseguendo test in parallelo e su più processori Esegui test in un ambiente di integrazione continua, insieme ad altre utility come tox, mock, coverage, unittest, doctest e selenio Usa Python per testare le applicazioni nonPython Pubblico Tester del software Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

This instructor-led, live training in Italia (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.

l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati. il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.

Questo corso introduce linguisti o programmatori a NLP in Python. Durante questo corso utilizzeremo principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), ma utilizzeremo anche altre biblioteche rilevanti e utili per il NLP. Al momento possiamo condurre questo corso in Python 2.x o Python 3.x. Gli esempi sono in inglese o in mandarino (普通话). Altri linguaggi possono essere forniti anche se accettati prima della prenotazione.

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.

Un sistema di informazione geografica ( GIS ) è un sistema progettato per acquisire, archiviare, manipolare, analizzare, gestire e presentare dati spaziali o geografici. L'acronimo GIS è talvolta usato per la scienza dell'informazione geografica ( GIS cience) per riferirsi alla disciplina accademica che studia i sistemi di informazione geografica ed è un ampio dominio all'interno della più ampia disciplina accademica della geoinformatica. L'uso di Python con GIS è notevolmente aumentato negli ultimi due decenni, in particolare con l'introduzione della serie Python 2.0 nel 2000, che includeva molte nuove funzionalità di programmazione che rendevano il linguaggio molto più facile da implementare. Da quel momento, Python non è stato utilizzato solo all'interno di GIS commerciali come i prodotti Esri, ma anche piattaforme open source, incluso come parte di Q GIS e GRASS. Infatti, oggi Python è di gran lunga il linguaggio più utilizzato dagli utenti e dai programmatori GIS . Questo programma copre l'utilizzo di Python e delle sue librerie avanzate come geopandas, pysal, bokeh e osmnx per implementare le tue funzionalità GIS . Il programma copre anche i moduli introduttivi attorno all'API Arc GIS e Q toolboox GIS .

Questo è un introduttivo di 5 giorni a Data Science e AI. Il corso viene fornito con esempi ed esercizi con Python

Questo è un corso di 4 giorni che introduce AI e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è un'opzione per avere un giorno supplementare per intraprendere un progetto AI alla conclusione di questo corso. 

In this instructor-led, live training in Italia 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.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice Excel è un'applicazione per fogli di calcolo sviluppata da Microsoft, ampiamente utilizzata in molti settori L'aggiunta di Python a Excel lo rende un potente strumento per l'analisi dei dati In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come combinare le capacità di Python ed Excel Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura i pacchetti per l'integrazione di Python ed Excel Leggi, scrivi e manipola i file Excel usando Python Chiama le funzioni Python da Excel Pubblico Sviluppatori I programmatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .

In this instructor-led, live training in Italia, 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.

This instructor-led, live training in Italia 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.

Py Qt è una libreria multipiattaforma per lo sviluppo di GUI (interfacce utente grafiche) per applicazioni Python . Interfaccia Python con il toolkit Qt GUI. Questo training dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolto a persone che desiderano programmare un'applicazione software visivamente attraente utilizzando Python e il Qt dell'interfaccia utente Qt . Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo che includa tutte le librerie, i pacchetti e i framework necessari.
• Crea un'applicazione desktop o server la cui interfaccia utente funzioni senza problemi e sia visivamente accattivante.
• Implementa vari elementi ed effetti dell'interfaccia utente, inclusi widget, grafici, livelli, ecc. Per ottenere il massimo effetto sull'usabilità.
• Implementare una buona progettazione dell'interfaccia utente e l'organizzazione del codice durante la fase di progettazione e sviluppo.
• Testare ed eseguire il debug dell'applicazione.

Formato del corso

• Conferenza e discussione interattiva.
• Molti esercizi e pratiche.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Questo corso può essere offerto per lo sviluppo su Windows, Linux e Mac OS.
• Viene utilizzata l'ultima versione di tutto il software, ad esempio Py Qt 5 al momento della stesura di questo documento, ecc.
• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

This instructor-led, live training in Italia (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.

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

L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sub-campo di apprendimento automatico che utilizza metodi basati sulle rappresentazioni e le strutture dei dati di apprendimento come le reti neurali. Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintasi e leggibilità del codice. In questa formazione diretta da istruttori, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per telecom utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito profondo. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere i concetti fondamentali dell’apprendimento profondo. Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento profondo in telecom. Utilizzare Python, Keras, e TensorFlow per creare modelli di apprendimento profondo per telecom. Costruisci il tuo modello di profondità di apprendimento del cliente utilizzando Python.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

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