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 guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Dask nell'ecosistema Python per costruire, scalare e analizzare grandi dataset.

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

• Configurare l'ambiente per iniziare a processare dati su larga scala con Dask e Python.
• Esplorare le funzionalità, librerie, strumenti e API disponibili in Dask.
• Capire come Dask accelera il calcolo parallelo in Python.
• Imparare a scalare l'ecosistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) utilizzando Dask.
• Ottimizzare l'ambiente Dask per mantenere prestazioni elevate nella gestione di grandi dataset.

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.

Questa formazione guidata dal docente (online o in aula) è rivolta agli sviluppatori che desiderano utilizzare la stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per creare applicazioni web dinamiche, ad alte prestazioni e scalabili.

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

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

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI con Python per creare, testare e distribuire API RESTful in modo più facile e rapido.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per lo sviluppo di API con Python e FastAPI.
• Creare API più rapidamente e facilmente utilizzando la libreria FastAPI.
• Imparare come 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 di contenitori e distribuire 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 training guidato da un insegnante si basa sul libro popolare "Automate the Boring Stuff with Python", di Al Sweigart. È rivolto ai principianti e copre concetti essenziali di programmazione in Python attraverso esercizi pratici, mani alla pasta, e discussioni. L'obiettivo è imparare a scrivere codice per aumentare significativamente la produttività ufficio.

Al termine di questo training, i partecipanti sapranno come programmare in Python e applicare questa nuova competenza per:

• Automatizzare compiti scrivendo semplici programmi Python.
• Scrivere programmi che possano riconoscere schemi di testo con "espressioni regolari".
• Generare e aggiornare fogli Excel in modo programmato.
• Analizzare documenti PDF e Word.
• Crawling siti web e 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 la tastiera e il mouse in modo programmato per eseguire clic e digitazioni al posto tuo.

Python è un linguaggio di programmazione che ha acquisito una grande popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle più grandi banche d'investimento e fondi speculativi, viene utilizzato per costruire una vasta gamma di applicazioni finanziarie, dalla creazione di programmi di trading centrali a sistemi di gestione del rischio.

In questa formazione guidata dal docente, i partecipanti impareranno come usare 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 gli strumenti di sviluppo migliori per creare applicazioni finanziarie in Python
• Scegliere e utilizzare i pacchetti Python più adatti e le tecniche di programmazione per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari da varie fonti (CSV, Excel, database, web, ecc.)
• Costruire applicazioni che risolvono problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi del rischio, al rendimento degli investimenti e altro ancora
• Solvere problemi, integrare, distribuire e ottimizzare un'applicazione Python

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Analisti
• Quants

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Note

• Questa formazione mira a fornire soluzioni per alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti del settore finanziario. Tuttavia, se hai un argomento particolare, uno strumento o una tecnica che desideri aggiungere o approfondire ulteriormente, non esitare a contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione live, guidato dall'instruttore in Italia (online o in loco), è rivolto a sviluppatori che desiderano apprendere tecniche avanzate di programmazione Python, incluse le modalità per applicare questo versatile linguaggio per risolvere problemi nelle aree delle applicazioni distribuite, dell'analisi e visualizzazione dei dati, della programmazione UI e dello 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.