Corso di formazione Python per Utenti di Matlab

Questo corso intensivo e pratico copre tecniche avanzate di Python, best practice di ingegneria e pattern design comunemente utilizzati per creare applicazioni Python mantenibili, testabili e ad alte prestazioni. Enfatizza l'uso di strumenti moderni, tipizzazione, modelli di concorrenza, pattern architetturali e flussi di lavoro pronti per la distribuzione.

Questo training guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a sviluppatori Python intermedi a avanzati che desiderano adottare pratiche e pattern professionali per sistemi Python di livello produzione.

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

• Applicare la tipizzazione di Python, dataclasses e type-checking per aumentare la affidabilità del codice.
• Utilizzare pattern design e principi architetturali per strutturare applicazioni robuste.
• Implementare la concorrenza e il parallelismo correttamente utilizzando asyncio e multiprocessing.
• Costruire codice ben testato con pytest, testing basato su proprietà e pipeline CI.
• Profiling, ottimizzazione e hardening delle applicazioni Python per la produzione.
• Pacchettizzare, distribuire e distribuire progetti Python utilizzando strumenti moderni e container.

Formato del Corso

• Lezioni interattive e brevi demo.
• Laboratori pratici ed esercizi di codifica ogni giorno.
• Progetto mini-capstone che integra pattern, testing e distribuzione.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato o una focalizzazione su aree specifiche (dati, web o infra), contattateci per organizzare.

Questo corso insegna tecniche pratiche di ingegneria per progettare, costruire, testare e distribuire sistemi agentic (autonomi) utilizzando Python. Copre il ciclo dell'agente, l'integrazione di strumenti, la gestione della memoria e dello stato, i pattern di orchestrazione, i controlli di sicurezza e le considerazioni per la produzione.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi ad avanzati, sviluppatori AI e ingegneri software che desiderano costruire agenti autonomi robusti e pronti per la produzione utilizzando Python.

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

• Progettare e implementare il ciclo dell'agente e i flussi decisionali.
• Integrare strumenti esterni e API per estendere le capacità degli agenti.
• Implementare architetture di memoria a breve e lungo termine per gli agenti.
• Coordinare orchestrazioni multistep e la componibilità degli agenti.
• Applicare le best practice di sicurezza, controllo di accesso e osservabilità per gli agenti distribuiti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercitazioni pratiche per costruire agenti con Python e SDK popolari.
• Esercizi basati su progetti che producono prototipi distribuibili.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Esplorare approcci pratici alla Data Science e all'AI tramite Python, fornendo ai professionisti le competenze per analizzare i dati, costruire modelli di machine learning e implementare applicazioni AI in contesti aziendali; affronta 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, il big data con Spark e la narrazione dei dati; ideale per chi cerca una certificazione Python in Data Science e una formazione analytics pronta per il mercato del lavoro.

L'intelligenza Artificiale con Python è lo sviluppo di sistemi intelligenti utilizzando l'ecosistema esteso di AI e libreria di machine learning di Python.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a programmatori intermediari di Python che desiderano progettare, implementare e distribuire soluzioni AI utilizzando Python.

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

• Implementare algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando le librerie core AI di Python.
• Lavorare con modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzo.
• Integrare soluzioni AI in applicazioni e flussi di lavoro esistenti.
• Vaillare le prestazioni del modello ed ottimizzare per accuratezza ed efficienza.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per concordare i dettagli.

Questo training guidato dal docente in Italia (online o in presenza) è rivolto ai business analyst che desiderano automatizzare i loro scambi con il trading algoritmico, Python e R.

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

• Utilizzare algoritmi per acquistare e vendere titoli a incrementi specifici rapidamente.
• Ridurre i costi associati allo scambio utilizzando il trading algoritmico.
• Monitorare automaticamente i prezzi delle azioni e eseguire gli ordini.

Intelligenza Artificiale Applicata partendo dalle basi in Python fornisce agli programmatori e agli analisti dati le tecniche fondamentali per costruire soluzioni di machine learning da zero utilizzando Python. Copre i principi chiave del supervised learning per classificazione e regressione, del unsupervised learning per clustering e rilevamento delle anomalie, e delle architetture avanzate delle reti neurali. Esamina metodi comprovati per lavorare con scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebook Jupyter per lo sviluppo pratico di IA. Aiuta i professionisti a implementare modelli ML pratici, valutare i limiti degli algoritmi e completare progetti applicativi per la risoluzione di problemi del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio Python che desiderano migliorare la propria esperienza di sviluppo Python utilizzando AWS Cloud9.

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

• Imposta e configura AWS Cloud9 per lo sviluppo Python.
• Scopri l'interfaccia e le caratteristiche dell'IDE AWS Cloud9.
• Scrivi, esegui il debug e distribuisci Python applicazioni in AWS Cloud9.
• Collabora con altri sviluppatori utilizzando la piattaforma AWS Cloud9.
• Integra AWS Cloud9 con altri servizi AWS per distribuzioni avanzate.

Descrizione del Corso

Questo corso pratico è progettato per professionisti con un background in data engineering che desiderano sviluppare competenze pratiche in intelligenza artificiale, Python e modelli linguistici di grande dimensione (LLM). Il corso si concentra su applicazioni reali, coprendo l'utilizzo dei modelli, l'ingegneria dei prompt e la creazione di soluzioni potenziate dall'IA. I partecipanti seguiranno esercizi progressivi che partono dai concetti fondamentali per arrivare alla costruzione di flussi di lavoro IA implementabili.

Formato della Formazione

• Formazione in aula frontale

• Sessioni guidate da un istruttore con esercitazioni strutturate

• Dibattiti interattivi e studi di caso reali

• Esercitazioni pratiche quotidiane

Obiettivi del Corso

• Comprendere i concetti fondamentali di IA e machine learning rilevanti per le applicazioni moderne

• Rafforzare le competenze in Python per lo sviluppo di IA e i flussi di lavoro sui dati

• Apprendere il funzionamento dei modelli linguistici di grande dimensione e come utilizzarli in modo efficace

• Progettare e ottimizzare i prompt per ottenere risultati affidabili

• Creare soluzioni IA end-to-end utilizzando API e framework

• Integrare l'IA nei pipeline di data engineering

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.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a data scientists che desiderano utilizzare TensorFlow per analizzare dati potenzialmente fraudolenti.

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

• Creare un modello di rilevamento frodi in Python e TensorFlow.
• Costruire regressioni lineari e modelli di regressione lineare per prevedere le frodi.
• Sviluppare un'applicazione AI end-to-end per l'analisi dei dati fraudolenti.

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 guidato da un istruttore, live in Italia (online o in presenza), è rivolto a ingegneri di rete che desiderano mantenere, gestire e progettare reti informatiche con Python.

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

• Ottimizzare e sfruttare Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet e pyntc per l'automazione delle reti con Python.
• Dominare il multithreading e il multiprocessing nell'automazione delle reti.
• Utilizzare GNS3 e Python per la programmazione di rete.