Corso di formazione Python per l'analisi aziendale e l'automazione

Questo corso intensivo ed pratico illustra tecniche avanzate di programmazione in Python, best practice ingegneristiche e i pattern di progettazione più utilizzati per sviluppare applicazioni robuste, testabili e ad alte prestazioni. Vengono approfonditi gli strumenti moderni, la tipizzazione dinamica, i modelli di concorrenza, le architetture software e i flussi di lavoro adatti al deployment.

Si tratta di un corso di formazione diretto da istruttori, sia online che in presenza, rivolto a sviluppatori Python con conoscenze intermedie o avanzate che desiderano impiegare metodologie e strumenti professionali nella creazione di sistemi Python destinati alla produzione.

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

• Sfruttare la tipizzazione dinamica, le classi dati e il controllo dei tipi per aumentare l’affidabilità del codice.
• Utilizzare i pattern di progettazione e i principi architetturali per realizzare applicazioni strutturate e resistenti.
• Implementare correttamente concorrenza e parallelismo tramite asyncio e multiprocessing.
• Sviluppare codice facilmente testabile mediante pytest, testing basato su proprietà e pipeline CI.
• Ottimizzare e rafforzare le applicazioni Python in ambienti di produzione attraverso tecniche di profiling e ottimizzazione.
• Packageggiare, distribuire ed effettuare il deployment dei progetti Python utilizzando strumenti moderni e container.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e brevi dimostrazioni pratiche.
• Laboratori pratici ed esercizi di programmazione quotidiani.
• Un mini-progetto finale che integra i pattern appresi, il testing e le fasi di deployment.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura o focalizzarsi su aree specifiche (dati, web o infrastrutture), contattaci per accordarci.

Questo corso insegna tecniche pratiche per progettare, creare, testare e distribuire sistemi basati su agenti autonomi utilizzando il linguaggio Python. Vengono trattati argomenti come il ciclo operativo degli agenti, l'integrazione di strumenti esterni, la gestione della memoria e dello stato, i modelli di orchestrazione, le misure di sicurezza e gli aspetti legati alla produzione.

Si tratta di un corso interattivo tenuto da istruttori (sia online che in presenza), rivolto a ingegneri ML, sviluppatori di intelligenza artificiale ed esperti informatici di livello intermedio e avanzato, desiderosi di realizzare agenti autonomi robusti pronti per l’utilizzo reale in ambienti produttivi.

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

• Progettare e implementare il ciclo operativo degli agenti nonché i flussi decisionali.
• Integrare strumenti esterni e API per potenziare le capacità degli agenti.
• Implementare architetture di memoria a breve e lungo termine per gli agenti.
• Orchestrare operazioni composte da più passaggi, sfruttando la componibilità degli agenti.
• Applicare best practice riguardanti sicurezza, controllo degli accessi e tracciabilità degli agenti distribuiti.

Formato del corso

• Lezioni interattive con dibattiti e discussione guidata.
• Esercitazioni pratiche durante le quali si creano agenti utilizzando Python e gli SDK più diffusi.
• Attività progettuali che portano alla realizzazione di prototipi distribuibili.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, non esitate a contattarci per concordare i dettagli.

Questo corso si addentra in approcci pratici per la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale utilizzando Python: fornisce ai professionisti le competenze necessarie per analizzare i dati, creare modelli di machine learning e implementare applicazioni basate sull’IA in contesti aziendali. Vengono trattati i flussi di lavoro CRISP-DM, l’analisi statistica, l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning con TensorFlow, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’utilizzo dei big data tramite Spark e la rappresentazione efficace dei dati attraverso storie significative. È ideale per chi desidera ottenere una certificazione in scienza dei dati con Python e acquisire competenze analitiche utili alla propria carriera.

L’intelligenza artificiale con Python consiste nello sviluppo di sistemi intelligenti sfruttando l’ampio ecosistema di librerie per l’AI e il machine learning disponibili in Python.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a programmatori Python di livello intermedio che desiderano progettare, implementare e distribuire soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

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

• Implementare algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando le principali librerie disponibili in Python.
• Lavorare con modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per il reinforcement learning.
• Integrare soluzioni AI nelle applicazioni e nei flussi di lavoro esistenti.
• Valutare le prestazioni dei modelli e ottimizzarli in termini di precisione ed efficienza.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le competenze.
• Sviluppo concreto in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una versione su misura di questo corso, contattateci per organizzarla.

Il corso "Intelligenza Artificiale Applicata: sviluppo da zero con Python" fornisce a programmatori e analisti dati le competenze fondamentali per creare soluzioni di machine learning partendo da zero, utilizzando il linguaggio Python. Vengono trattati i principi base dell’apprendimento supervisionato – sia nella classificazione che nella regressione –, nonché dell’apprendimento non supervisionato, con particolare attenzione al clustering e al rilevamento di anomalie. Si esplorano inoltre le architetture avanzate delle reti neurali. Il corso illustra metodi efficaci per l’utilizzo di scikit-learn, Apache Spark MLlib e Jupyter Notebook nello sviluppo pratico di applicazioni di intelligenza artificiale. Si aiutano i partecipanti a implementare modelli ML utili, valutarne i limiti e realizzare progetti concreti finalizzati alla risoluzione di problemi del mondo reale.

Questa formazione dal vivo, condotta da istruttori in Italia (in modalità online o in loco), si rivolge a sviluppatori Python di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze grazie all’utilizzo di AWS Cloud9.

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

• Configurare e impostare AWS Cloud9 per lo sviluppo in Python.
• Comprendere l’interfaccia e le funzionalità dell’IDE di AWS Cloud9.
• Scrivere, debuggare e distribuire applicazioni Python in AWS Cloud9.
• Collaborare con altri sviluppatori tramite la piattaforma AWS Cloud9.
• Integrare AWS Cloud9 con altri servizi AWS per deployment avanzati.

Descrizione del corso

Questo percorso formativo pratico è pensato per professionisti con esperienza in ambito data engineering che desiderano acquisire competenze operative nell’intelligenza artificiale, nel linguaggio Python e nello sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni. Il corso si concentra sull’applicazione reale delle conoscenze, affrontando l’utilizzo dei modelli, le tecniche di ingegneria dei prompt e la creazione di soluzioni AI funzionanti. I partecipanti completeranno esercizi progressivi che li guideranno dall’apprendimento dei concetti fondamentali fino alla realizzazione di flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale.

Modalità di formazione

• Corsi in presenza in aula

• Lezioni guidate da istruttori con attività pratiche

• Discussioni interattive e studi di caso tratti dalla realtà professionale

• Esercitazioni giornaliere di applicazione diretta

Obiettivi del corso

• Comprendere i concetti chiave dell’intelligenza artificiale e del machine learning applicati alla pratica odierna

• Perfezionare le abilità di programmazione in Python per lo sviluppo di soluzioni AI e la gestione dei dati

• Conoscere il funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e apprenderne l’utilizzo efficace

• Progettare e ottimizzare i prompt per ottenere risultati affidabili

• Creare soluzioni AI complete sfruttando API e framework specifici

• Integrare l’intelligenza artificiale nei processi di data engineering

Questo corso formativo tenuto da istruttori in Italia (online o in aula) si rivolge a sviluppatori Python e analisti di dati di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze nell’analisi e nella manipolazione dei dati tramite Pandas e Numpy.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo contenente Python, Pandas e Numpy.
• Sviluppare applicazioni per l’analisi dei dati utilizzando Pandas e Numpy.
• Eseguire operazioni avanzate di pulizia, ordinamento e filtraggio dei dati.
• Effettuare aggregazioni statistiche e analizzare serie temporali.
• Visualizzare i dati mediante Matplotlib e altre librerie grafiche.
• Correggere ed ottimizzare il codice di analisi dei dati.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (online o in presenza) è pensato per sviluppatori che intendono utilizzare lo stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per realizzare applicazioni web dinamiche, veloci e facilmente scalabili.

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

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per integrare FastAPI, React e MongoDB.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche principali e i vantaggi dello stack FARM.
• Sviluppare API REST mediante FastAPI.
• Progettare applicazioni interattive con React.
• Creare, testare e distribuire applicazioni (front end e back end) sfruttando lo stack FARM.

Questo corso formativo, condotto da istruttori e svolto in Italia (online o in sede), è pensato per gli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI insieme a Python per creare, testare e distribuire API RESTful più rapidamente ed efficacemente.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Sviluppare API più velocemente e facilmente grazie alla libreria FastAPI.
• Imparare a definire modelli e schemi dati basati su Pydantic e OpenAPI.
• Collegare le API a un database tramite SQLAlchemy.
• Implementare sicurezza e autenticazione nelle API con gli strumenti di FastAPI.
• Creare immagini container e distribuire le API web su server cloud.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolto a data scientist che desiderano utilizzare TensorFlow per analizzare dati potenzialmente legati a frodi.

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

• Creare un modello di rilevamento delle frodi utilizzando Python e TensorFlow.
• Costruire modelli di regressione lineare per prevedere la presenza di frodi.
• Sviluppare un’applicazione completa basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati relativi alle frodi.

"L'assicurazione nell'era digitale" è una panoramica pratica su come la trasformazione digitale stia ridisegnando i prodotti, le operazioni e l’interazione con i clienti nel settore assicurativo.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti del settore assicurativo di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare le tecnologie digitali, le strategie basate sui dati e i modelli innovativi per modernizzare servizi e processi aziendali.

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

• Spiegare il ruolo dell’intelligenza artificiale, dei Big Data, dell’Internet delle Cose e dell’automazione nei processi assicurativi moderni.
• Identificare le tendenze del settore InsurTech e il loro impatto sull’ecosistema assicurativo.
• Progettare strategie orientate al cliente grazie all’utilizzo di strumenti digitali e analisi dei dati.
• Applicare metodi basati sui dati nella gestione del rischio e nel processo decisionale.
• Formulare piani efficaci di innovazione e gestione del cambiamento adatti alle compagnie assicurative.
• Analizzare casi pratici reali e tradurli in azioni concrete all’interno delle rispettive organizzazioni.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati dagli istruttori.
• Analisi di casi studio ed esercitazioni di gruppo pratiche.
• Attività applicative e pianificazione strategica per le organizzazioni dei partecipanti.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo su misura, contattateci per concordare i dettagli.

L’Ingegneria dei requisiti è una disciplina fondamentale nello sviluppo di software e sistemi; si occupa dell’identificazione, della documentazione e della gestione delle esigenze e delle limitazioni degli stakeholder al fine di garantire il successo del progetto.

Questo corso formativo in presenza o online è destinato a professionisti di livello intermedio che desiderano approfondire l’Ingegneria dei requisiti applicata nella pratica, preparandosi al contempo all’esame di certificazione IREB CPRE – Livello Base.

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

• Comprendere e applicare i concetti chiave e la terminologia previsti dal syllabus IREB CPRE Livello Base.
• Identificare ed estrarre i requisiti utilizzando tecniche efficaci e adatte al contesto specifico.
• Modellare, documentare e validare i requisiti in progetti reali.
• Gestire le modifiche ai requisiti, la loro tracciabilità e prioritizzazione nel corso dell’intero ciclo di vita del progetto.
• Utilizzare strumenti e best practice legati all’Ingegneria dei requisiti per migliorare la comunicazione e i risultati del progetto.
• Essere pienamente preparati ad affrontare e superare l’esame di certificazione IREB CPRE – Livello Base.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati da istruttore.
• Esercizi basati su casi pratici e laboratori collaborativi.
• Sessioni di preparazione all’esame e esercitazioni con domande tipo.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Su richiesta è possibile aggiungere moduli supplementari o studi di caso specifici per determinati settori.

L'obiettivo di questo corso è fornire una competenza generale nell'applicazione pratica dei metodi di Apprendimento automatico. Utilizzando il linguaggio di programmazione Python e le sue varie librerie, e basandosi su numerosi esempi pratici, il corso insegna come impiegare i componenti fondamentali dell'Apprendimento automatico, come prendere decisioni riguardo alla modellazione dei dati, interpretare i risultati generati dagli algoritmi e validarli.

Il nostro scopo è trasmettervi le competenze necessarie per comprendere e utilizzare con sicurezza gli strumenti più essenziali presenti nella cassetta degli attrezzi dell'Apprendimento automatico, evitando così i problemi ricorrenti nelle applicazioni di Data Science.

Questo corso di formazione dal vivo, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a chi desidera comprendere l’analisi dei requisiti e saperla svolgere in modo efficiente e preciso, utilizzando le tecniche analitiche adeguate per i propri progetti.

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

• identificare i diversi tipi di requisiti.
• comprendere i concetti generali e le attività fondamentali nell’ambito dell’analisi dei requisiti.
• conoscere la metodologia adottata per l’analisi dei requisiti.
• utilizzare a proprio vantaggio le varie tecniche di analisi dei requisiti.
• organizzare i requisiti in modo da favorire una comunicazione efficace con architetti e sviluppatori, seguendo un processo iterativo di raccolta delle informazioni.