Corso di formazione Programmazione GPU con CUDA e Python

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema principianti e ai professionisti IT che desiderano installare, configurare, gestire e risolvere i problemi degli ambienti CUDA.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura, i componenti e le funzionalità di CUDA.
• Installare e configurare gli ambienti CUDA.
• Gestisci e ottimizza le risorse CUDA.
• Esegui il debug e risolvi i problemi comuni di CUDA.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Dask con l'ecosistema Python per costruire, scalare e analizzare set di dati di grandi dimensioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente per iniziare a creare l'elaborazione di Big Data con Dask e Python.
• Esplora le funzionalità, le librerie, gli strumenti e le API disponibili in Dask.
• Scopri come Dask accelera l'elaborazione parallela in Python.
• Scopri come scalare l'ecosistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Ottimizza l'ambiente Dask per mantenere prestazioni elevate nella gestione di set di dati di grandi dimensioni.

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) è rivolta a sviluppatori e analisti dei dati di livello intermedio che desiderano migliorare le loro competenze nell'analisi e nella manipolazione dei dati utilizzando Pandas e NumPy.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo che include Python, Pandas e NumPy.
• Crea un'applicazione di analisi dati utilizzando Pandas e NumPy.
• Eseguire operazioni avanzate di wrangling, ordinamento e filtraggio dei dati.
• Condurre operazioni aggregate ed analizzare i dati delle serie temporali.
• Visualizzare i dati utilizzando Matplotlib e altre librerie di visualizzazione.
• Debuggare e ottimizzare il proprio codice di analisi dati.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in locale) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare il stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per creare applicazioni web dinamiche, ad alta prestazione e scalabili.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario che integra FastAPI, React e MongoDB.
• Comprendere i concetti chiave, le caratteristiche e i vantaggi del stack FARM.
• Imparare a creare API REST con FastAPI.
• Imparare a progettare applicazioni interattive con React.
• Sviluppare, testare e distribuire applicazioni (front end e back end) utilizzando il stack FARM.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI con Python per creare, testare e distribuire API RESTful in modo più semplice e veloce.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Creare API in modo più rapido e semplice utilizzando la libreria FastAPI.
• Imparare a creare modelli di dati e schemi basati su Pydantic e OpenAPI.
• Connettere le API a un database utilizzando SQLAlchemy.
• Implementare sicurezza e autenticazione nelle API utilizzando gli strumenti FastAPI.
• Creare immagini container e distribuire le API web su un server cloud.

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.

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 di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per creare e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi più rapida dei dati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementa l'intera API e le funzioni Pandas.

In questa formazione live guidata da un istruttore a Italia, i partecipanti impareranno come utilizzare Python per produrre testi di alta qualità in linguaggio naturale creando il proprio sistema NLG dall'inizio. Saranno esaminati anche casi pratici e i concetti pertinenti saranno applicati a progetti di laboratorio live per la generazione di contenuti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare il NLG per generare automaticamente contenuti per diverse industrie, dalle notizie alla real estate, fino a report sul tempo e su sport.
• Selezionare e organizzare il contenuto di origine, pianificare le frasi e preparare un sistema per la generazione automatica di contenuti originali.
• Capire il pipeline del NLG ed applicare tecniche appropriate a ogni stadio.
• Capire l'architettura di un sistema Natural Language Generation (NLG).
• Implementare gli algoritmi e i modelli più adatti per l'analisi e la sequenziazione.
• Estrarre dati da fonti pubbliche e database curati come materiale per il testo generato.
• Sostituire processi di scrittura manuali e laboriosi con creazione di contenuti automatizzata da computer.

In questa formazione guidata dal docente, in Italia, i partecipanti impareranno le tecniche di machine learning più rilevanti e avanzate in Python mentre costruiscono una serie di applicazioni dimostrative che coinvolgono immagini, musica, testi e dati finanziari.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare algoritmi e tecniche di machine learning per risolvere problemi complessi.
• Applicare deep learning e semi-supervised learning a applicazioni che coinvolgono immagini, musica, testi e dati finanziari.
• Sfruttare al massimo le potenzialità degli algoritmi Python.
• Utilizzare librerie e pacchetti come NumPy e Theano.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia si basa sul famoso libro "Automate the Boring Stuff with Python", di Al Sweigart. È rivolto ai principianti e copre i concetti essenziali Python di programmazione attraverso esercizi pratici e discussioni pratiche. L'obiettivo è imparare a scrivere codice per aumentare notevolmente la produttività dell'ufficio.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti sapranno come programmare in Python e applicare questa nuova abilità per:

• Automatizzare le attività scrivendo semplici programmi Python.
• Scrivere programmi in grado di riconoscere schemi testuali con le "espressioni regolari".
• Generare e aggiornare fogli di calcolo Excel in modo programmatico.
• Analizzare file PDF e documenti Word.
• Scansionare siti web ed estrarre informazioni da fonti online.
• Scrivere programmi che inviano notifiche via email.
• Utilizzare gli strumenti di debug di Python per risolvere rapidamente i bug.
• Controllare il mouse e la tastiera in modo programmatico per cliccare e digitare automaticamente.

Python è un linguaggio di programmazione che ha guadagnato un'enorme popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle maggiori banche di investimento e hedge fund, viene utilizzato per costruire una vasta gamma di applicazioni finanziarie che vanno dai programmi di trading di base ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Python per sviluppare applicazioni pratiche per risolvere una serie di problemi finanziari specifici.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti del linguaggio di programmazione Python
• Scaricare, installare e mantenere i migliori strumenti di sviluppo per la creazione di applicazioni finanziarie in Python
• Selezionare e utilizzare i pacchetti e le tecniche di programmazione Python più adatti per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari provenienti da varie fonti (CSV, Excel, database, web, ecc.)
• Costruire applicazioni che risolvano problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi del rischio, alla performance degli investimenti e altro ancora
• Risolvere problemi, integrare, distribuire e ottimizzare un'applicazione Python

Pubblico

• Sviluppatori
• Analisti
• Quantitativi

Formato del corso

• In parte lezione teorica, in parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Nota

• Questo corso di formazione mira a fornire soluzioni ad alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti della finanza. Tuttavia, se hai un argomento, uno strumento o una tecnica particolare che desideri approfondire o elaborare ulteriormente, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno tecniche di programmazione avanzate Python, incluso come applicare questo linguaggio versatile per risolvere problemi in aree come applicazioni distribuite, analisi e visualizzazione dei dati, programmazione dell'interfaccia utente e scripting di manutenzione.

Questo corso è progettato per chi desidera imparare il linguaggio di programmazione Python. L'accento è posto sul linguaggio Python, sulle librerie principali e sulla selezione delle migliori e più utili librerie sviluppate dalla community Python. Python guida le attività aziendali ed è utilizzato da scienziati in tutto il mondo – è uno dei linguaggi di programmazione più popolari.

Il corso può essere erogato utilizzando l'ultima versione di Python 3.x con esercizi pratici che sfruttano appieno le sue potenzialità. Il corso può essere erogato su qualsiasi sistema operativo (tutte le varianti di UNIX, inclusi Linux e Mac OS X, nonché Microsoft Windows).

Gli esercizi pratici costituiscono circa il 70% del tempo del corso, mentre circa il 30% sono dimostrazioni e presentazioni. È possibile fare domande e discutere in qualsiasi momento durante il corso.

Nota: la formazione può essere adattata alle esigenze specifiche su richiesta prima della data prevista per il corso.

Selenium è un framework open-source per l'automazione del testing di applicazioni web su diversi browser. Con Selenium 4, sono disponibili API WebDriver migliorate, localizzatori relazionali nativi e una maggiore supporto alla griglia. Python offre semplicità e forte integrazione con i framework di test come Pytest, rendendolo una scelta potente per lo sviluppo di suite di automazione dei test scalabili e mantenibili.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a tester e sviluppatori di livello principiante-intermedio che desiderano utilizzare Selenium con Python per automatizzare il testing delle applicazioni web in ambienti reali.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Selenium con Python in un ambiente di test.
• Creare script di automazione dei test robusti utilizzando Selenium WebDriver e Pytest.
• Applicare il modello Page Object Model (POM) per framework di test mantenibili.
• Eseguire i test su più browser utilizzando Selenium Grid.
• Integrare i test automatizzati con pipeline CI/CD.
• Risolvere problemi comuni e applicare best practice per la stabilità dell'automazione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzarlo.