I corsi di formazione Python in diretta locale e istruttori dimostrano attraverso handson vari aspetti del linguaggio di programmazione Python Alcuni degli argomenti trattati includono i fondamenti della programmazione Python, la programmazione Python avanzata, Python per l'automazione dei test, lo scripting e l'automazione Python e Python per l'analisi dei dati e le applicazioni Big Data in settori come Finanza, Banche e Assicurazioni I corsi di formazione NobleProg Python coprono anche corsi iniziali e avanzati sull'uso delle librerie e dei framework Python per Machine Learning e Deep Learning L'addestramento di Python è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "allenamento dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.
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Recensioni
Ho preferito l'esercizio e conoscere gli angoli e le fessure di Python
Connor Brierley-Green
Corso: Python Programming
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Joey ha un entusiasmo contagioso sulla programmazione. Ed è stato molto bravo ad adattarsi al meglio ai nostri bisogni e interessi.
Randy Enkin
Corso: Python Programming
Machine Translated
Molti esempi mi hanno reso facile da capire.
Lingmin Cao
Corso: Python Programming
Machine Translated
La conoscenza completa della guida a tutte le nostre domande ha dato risposte travolgenti le mie aspettative ... Il docente conduce grandi discussioni ... Non gli manca la pazienza ...
Łukasz Matulewicz
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Ottima conoscenza del docente, diversità di strumenti e approccio pratico all'argomento
Magdalena Stupak
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
grande conoscenza del formatore, come tradurre
Renata Cylejowska
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Fatto che la personalizzazione è stata presa sul serio.
jurgen linsen
Corso: Python Programming
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Poiché ero l'unico partecipante, la formazione poteva essere adattata alle mie esigenze.
Kevin THIERRY
Corso: Web Development with Web2Py
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Mi sono piaciuti gli esercizi.
Office for National Statistics
Corso: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Mi è piaciuto l'utile e molto gentile.
Natalia Machrowicz
Corso: Python Programming
Machine Translated
Abbiamo fatto esercizi pratici (le sceneggiature che abbiamo scritto possono essere utilizzate nel nostro lavoro quotidiano). Ha reso il corso molto interessante. Mi è piaciuto anche il modo in cui l'allenatore ha condiviso le sue conoscenze. Lo ha fatto in un modo molto accessibile.
Malwina Sawa
Corso: Python Programming
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Ottimo approccio per memorizzare / ripetere gli argomenti chiave. Esercizi di "riscaldamento" molto belli.
Corso: Python Programming
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* Esercizi piacevoli. * Passato rapidamente a argomenti più avanzati. * Il trainer è stato cordiale e facile da gestire. * Corso personalizzato per esigenze di squadra.
Matthew Lucas
Corso: Python Programming
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Mi è piaciuta la possibilità di aggiungere argomenti specifici nel corso / lezioni.
Marc Ammann
Corso: Python Programming
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Tutto come
蒙 李
Corso: Machine Learning Fundamentals with Python
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l'allenatore ha guardato e aiutato ciascuna persona individualmente
Szymon Wolny
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Una serie di esercizi ideali per il soggetto. Esercizi facili e "con una stella"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Buona teoria / esercizi di equilibrio, adeguando il livello delle lezioni agli ascoltatori meno esperti e più esperti, un grande vantaggio per l'utilizzo di Quaderno di Giove e visualizzazione pratica della teoria. Mi è anche piaciuto raccogliere feedback anonimi dopo la prima parte dell'allenamento il giorno dopo tutto è stato preparato secondo i nostri suggerimenti e anche se era già molto buono, allora era ancora meglio :)
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
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impegno dell'insegnante, preparazione, approccio agli ascoltatori, disponibilità a spiegare tutte le ambiguità
Małgorzata Konior
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Che il leader si avvicini a tutti, anche quando non richiede aiuto e controlla il livello dell'esercizio.
Agnieszka Bielak
Corso: Programowanie w języku Python
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Il formatore ha presentato una brevissima teoria su un dato problema e siamo subito andati a fare pratica. Un bel modo di appendere le carte, che fornisce all'istruttore informazioni su quanto tempo deve dedicare a un dato compito e su chi ha problemi con la soluzione.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
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Che anche se qualcuno non lo chiedesse, ma si vedeva che non stava andando avanti con il compito, Krzysztof si avvicinò e fu in grado di consigliare abilmente
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Il modo di condurre, gli esercizi, tutto sommato mi è piaciuto, sono molto contento di essere venuto da un allenatore del genere
Maksym Kolodiy
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Veri esempi di esercizi
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Disponibilità di materiali di formazione (Jupyter), creato su base continuativa aggiornando il notebook a seconda delle domande che sono cadute durante il corso. Dispelling dubbi, risposte a tutte le domande.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
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Accessibilità e un modo interessante di fornire materiali didattici.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Lavora su file xlsx e csv
Łukasz Olczyk
Corso: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Approfondita trattazione di argomenti di apprendimento automatico, in particolare reti neurali. Demistificato molto dell'argomento.
Sacha Nandlall
Corso: Python for Advanced Machine Learning
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Mi è piaciuta l'elaborazione dei file personalizzata e in-house e l'analisi dei dati.
Glycom A/S
Corso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
I case study ci hanno aiutato a capire come applicare Python nel settore. Ho davvero apprezzato l'aiuto del trainer durante gli esercizi
Rajiv Dhingra - TCS
Corso: Python Programming
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Dato che siamo sviluppatori PHP , ha capito la situazione e ci ha permesso di mappare lentamente le cose tra di loro. Mi sono piaciuti gli esempi e l'umorismo che ha aggiunto.
Soumya Tyagi - TCS
Corso: Python Programming
Machine Translated
Mi è piaciuto il fatto che abbiamo usato i nostri dati come esempi.
Glycom A/S
Corso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Tutto
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Questioni interessanti
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Corso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Varietà di problemi ed esempi preparati
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Corso: Programowanie w języku Python
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la formazione non è in stile presentazione. Stavamo codificando con l'allenatore ...
Bhutan Telecom
Corso: Web Development with Django
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Mi è piaciuto soprattutto il tutto.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Corso: Web Development with Django
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È una nuova esperienza, una nuova struttura e non vedo l'ora di fare qualcosa usando la lezione appresa nelle lezioni ..
Jigme - Bhutan Telecom
Corso: Web Development with Django
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Ho davvero apprezzato i numerosi laboratori e le pratiche.
Vivian Feng - Destination Canada
Corso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Gli esercizi / laboratori sono stati adattati alle nostre esigenze organizzative.
Destination Canada
Corso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Mi è generalmente piaciuto l'argomento.
Destination Canada
Corso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Il trainer stava condividendo esperienze di parole reali, è bello imparare da veri professionisti.
Fednot
Corso: Python Programming
Machine Translated
L'allenatore era eccellente, era sempre pronto a rispondere alle mie domande e condividere quante più conoscenze possibili.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Corso: Advanced Python
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1: 1 molto intenso ma ho imparato molto.
Karen Dyke - BT
Corso: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
enfasi sugli esempi con la codifica "sul proiettore" è decisamente su + per Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Corso: Advanced Python
Machine Translated
Ho apprezzato molto l'argomento.
Proximus
Corso: Python Programming
Machine Translated
Il modo in cui gli esercizi sono stati organizzati: tutto sul proprio tempo e Antonio lì per aiutarvi ulteriormente.
Proximus
Corso: Python Programming
Machine Translated
Mi è piaciuto il materiale di lettura sufficiente e molto dettagliato ed esempi (diapositive).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Corso: Python Programming
Machine Translated
Mi è veramente piaciuto il na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Corso: Python Programming
Machine Translated
Quello che mi piace di più della formazione è che tutto nel contorno del corso è qualcosa che sarà utile per i nostri progetti.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Corso: Python Programming
Machine Translated
Ottimo approccio per memorizzare / ripetere gli argomenti chiave. Esercizi di "riscaldamento" molto belli.
Corso: Python Programming
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Schema generale del corso Python
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 hours
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.
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.
28 hours
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.
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.
28 hours
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.
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.
21 hours
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.
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.
14 hours
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.
35 hours
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.
14 hours
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.
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.
14 hours
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
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
21 hours
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 .
14 hours
Pandas è un pacchetto Python che fornisce strutture dati per lavorare con dati strutturati (tabulari, multidimensionali, potenzialmente eterogenei) e serie temporali .
21 hours
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 .
14 hours
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.
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.
28 hours
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.
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.
28 hours
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.
35 hours
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.
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.
21 hours
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 .
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 .
35 hours
Questo è un introduttivo di 5 giorni a Data Science e AI.
Il corso viene fornito con esempi ed esercizi con Python
Il corso viene fornito con esempi ed esercizi con Python
28 hours
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.
21 hours
Profondamente Reinforcement Learning riferisce alla capacità di un agente artificiale " di imparare da prova e errore e punizioni. Un agente artifiziale mira a emulare un umano ' capacità di ottenere e costruire conoscenza proprio, direttamente da entrate prima come la visione. Per realizzare l'apprendimento di rafforzamento, vengono utilizzate le reti di apprendimento profonde e neurale. L'apprendimento di riforzamento è diverso dall'apprendimento macchina e non affida sugli approcchi di apprendimento superviso e non supervisati.
In questo instruttore, la formazione viva, i partecipanti imparanno i fondamentali della Deep Reinforcement Learning, in quanto passono attraverso la creazione di un Deep Learning Agente.
Al fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Capito i concetti chiavi dietro la Profonda Reinforcement Learning e possono distinguirlo da Machine Learning Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale Construire un Deep Learning Agente
Audienza
Sviluppotori dati scientifici
Formato del corso
Parti, discussione parziale, esercizi e pratica pesante
In questo instruttore, la formazione viva, i partecipanti imparanno i fondamentali della Deep Reinforcement Learning, in quanto passono attraverso la creazione di un Deep Learning Agente.
Al fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Capito i concetti chiavi dietro la Profonda Reinforcement Learning e possono distinguirlo da Machine Learning Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale Construire un Deep Learning Agente
Audienza
Sviluppotori dati scientifici
Formato del corso
Parti, discussione parziale, esercizi e pratica pesante
14 hours
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.
14 hours
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 .
14 hours
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.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 hours
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.
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.
21 hours
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.
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.
14 hours
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.
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.
14 hours
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
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
28 hours
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
28 hours
La tua azienda desidera acquisire informazioni sui dati che ha raccolto nel corso degli anni. Tuttavia, si sta affrontando infinite opzioni di strumenti e approcci per farlo. Ci sono strumenti UI amichevoli per l'utente come PowerBi, strumenti di linea di comando backend come SQL, e versatile "data wrangling" linguaggi di programmazione come Python e R.
Questo corso seleziona lo strumento più potente e flessibile per il lavoro: Python.
Python è un linguaggio di programmazione leggibile con una curva di apprendimento relativamente bassa. Offre qualcosa che la maggior parte delle altre soluzioni non può: flessibilità e adattabilità. Dopo l’investimento iniziale nell’apprendimento Python, puoi utilizzarlo per manipolare e visualizzare i tuoi dati in modi che sarebbero difficili e impiegati in altri strumenti.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a persone che vogliono imparare abbastanza Python per iniziare a scorrere numeri da dati di vendita, analisi del traffico, interazioni con i clienti, ecc.
La formazione è progettata per migliorare l'apprendimento, la ritenzione e la pratica. Con la combinazione di diversi approcci di apprendimento come l'apprendimento online, l'interazione in aula dal vivo, l'apprendimento di coppia e la programmazione di coppia, questa formazione mira a massimizzare l'effetto di ogni lezione. Rafforza i concetti aperti attraverso una miscela di pre-apprendimento, apprendimento interattivo e post-apprendimento, mentre include un elemento sociale che rende il corso divertente e coinvolgente. La formazione è suddivisa in tre parti:
Pre-corso In corsa Il post-corso
Questo allenamento è diverso dal puro apprendimento online nel fatto che sottolinea l'interazione in diretta con l'allenatore. È anche diverso da una classe tradizionale in cui comprende l'apprendimento offline e la pratica auto-paced.
Un aspetto unico dei corsi di formazione di NobleProg è il suo approccio "programmazione di coppia" all'apprendimento. La programmazione di coppia consente a due o più persone di risolvere collaborativamente problemi sfidanti e provocanti sulla stessa macchina. Questo approccio si è dimostrato un modo potente ed efficiente per insegnare e imparare. NobleProg lo rende possibile attraverso la sua piattaforma di apprendimento DaDesktop. DaDesktop fornisce uno spazio collaborativo per i partecipanti e gli istruttori per condividere e interagire con le macchine reciproche in tempo reale. La videoconferenza e la capacità di registrare lezioni sono solo alcune delle caratteristiche incluse DaDesktop come parte di questa formazione.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare il software, le biblioteche e l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a scrivere abbastanza Python codice per l'analisi dei dati. Analisi dei dati provenienti da fonti come Excel, CSV, file JSON e database. Pulire i dati per migliorare la sua utilità prima di analizzarli. Eseguire una semplice analisi statistica. Generare rapporti che presentano i dati desiderati nel formato giusto, da numeri retti a grafici, a grafici e tabelle. Guadagnare preziosa conoscenza dei dati, comprese le tendenze nel rendimento e le aree di problema per prendere decisioni di business migliori.
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Questo corso seleziona lo strumento più potente e flessibile per il lavoro: Python.
Python è un linguaggio di programmazione leggibile con una curva di apprendimento relativamente bassa. Offre qualcosa che la maggior parte delle altre soluzioni non può: flessibilità e adattabilità. Dopo l’investimento iniziale nell’apprendimento Python, puoi utilizzarlo per manipolare e visualizzare i tuoi dati in modi che sarebbero difficili e impiegati in altri strumenti.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a persone che vogliono imparare abbastanza Python per iniziare a scorrere numeri da dati di vendita, analisi del traffico, interazioni con i clienti, ecc.
La formazione è progettata per migliorare l'apprendimento, la ritenzione e la pratica. Con la combinazione di diversi approcci di apprendimento come l'apprendimento online, l'interazione in aula dal vivo, l'apprendimento di coppia e la programmazione di coppia, questa formazione mira a massimizzare l'effetto di ogni lezione. Rafforza i concetti aperti attraverso una miscela di pre-apprendimento, apprendimento interattivo e post-apprendimento, mentre include un elemento sociale che rende il corso divertente e coinvolgente. La formazione è suddivisa in tre parti:
Pre-corso In corsa Il post-corso
Questo allenamento è diverso dal puro apprendimento online nel fatto che sottolinea l'interazione in diretta con l'allenatore. È anche diverso da una classe tradizionale in cui comprende l'apprendimento offline e la pratica auto-paced.
Un aspetto unico dei corsi di formazione di NobleProg è il suo approccio "programmazione di coppia" all'apprendimento. La programmazione di coppia consente a due o più persone di risolvere collaborativamente problemi sfidanti e provocanti sulla stessa macchina. Questo approccio si è dimostrato un modo potente ed efficiente per insegnare e imparare. NobleProg lo rende possibile attraverso la sua piattaforma di apprendimento DaDesktop. DaDesktop fornisce uno spazio collaborativo per i partecipanti e gli istruttori per condividere e interagire con le macchine reciproche in tempo reale. La videoconferenza e la capacità di registrare lezioni sono solo alcune delle caratteristiche incluse DaDesktop come parte di questa formazione.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare il software, le biblioteche e l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a scrivere abbastanza Python codice per l'analisi dei dati. Analisi dei dati provenienti da fonti come Excel, CSV, file JSON e database. Pulire i dati per migliorare la sua utilità prima di analizzarli. Eseguire una semplice analisi statistica. Generare rapporti che presentano i dati desiderati nel formato giusto, da numeri retti a grafici, a grafici e tabelle. Guadagnare preziosa conoscenza dei dati, comprese le tendenze nel rendimento e le aree di problema per prendere decisioni di business migliori.
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
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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