Python für Matlab-Nutzer Schulung
Die Programmiersprache Python gewinnt zunehmend an Beliebtheit bei Matlab-Anwendern, da sie als Werkzeug zur Datenanalyse sowie als universelle Programmiersprache äußerst leistungsfähig und flexibel ist.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Matlab-Nutzer, die Python zur Datenanalyse und -visualisierung kennenlernen bzw. darauf umsteigen möchten.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Eine Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
- Die Unterschiede sowie Gemeinsamkeiten zwischen der Syntax von Matlab und Python zu verstehen.
- Python zur Gewinnung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen einzusetzen.
- Bestehende Matlab-Anwendungen in Python umzuwandeln.
- Matlab- und Python-Anwendungen miteinander zu integrieren.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
- Praxiserprobte Arbeit in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses
- Für eine maßgeschneiderte Kursgestaltung kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
Schulungsübersicht
Einführung
- Frei verfügbare und universelle vs. nicht frei verfügbare oder nicht universelle Programme
Einrichtung einer Python-Entwicklungsumgebung für die Datenwissenschaft
Die Leistungsfähigkeit von Matlab bei der Lösung numerischer Probleme
Python-Bibliotheken und -Pakete zur numerischen Problemlösung sowie Datenaanalyse
Praktische Übungen zur Python-Syntax
Datenimport in Python
Manipulation von Matrizen
Matematische Operationen
Visualisierung von Daten
Umwandlung einer bestehenden Matlab-Anwendung in Python
Häufige Fehlerquellen beim Umstieg auf Python
Aufruf von Matlab aus Python und umgekehrt
Python-Wrapper, die eine matlab-ähnliche Schnittstelle bieten
Zusammenfassung und Abschluss
Voraussetzungen
- Erfahrung im Programmieren mit Matlab.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Python für Matlab-Nutzer Schulung - Buchung
Python für Matlab-Nutzer Schulung - Anfrage
Python für Matlab-Nutzer - Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (2)
Alles war perfekt.
Florin Vrincianu
Kurs - Python Programming Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen zum Inhalt helfen wirklich, jedes Thema besser zu verstehen. Außerdem ist es gut und hilfreich, die Kurse mit einer Vorlesung zu beginnen und dann mit praktischen Übungen fortzusetzen, um den vorgestellten Stoff besser einordnen zu können.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Python: Best Practices und Design Patterns
28 StundenDieser praxisorientierte Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, ingenieurtechnische Best Practices sowie gängige Design Patterns, um wartbare, testbare und leistungsstarke Python-Anwendungen zu entwickeln. Besonderes Augenmerk liegt auf modernen Entwicklungswerkzeugen, Typsystemen, Konkurrenzmodellen, Architekturmustern sowie deploymentfreundlichen Arbeitsabläufen.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die professionelle Methoden und Muster für produktionsreife Systeme erlernen möchten.
Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Typensysteme, Dataclasses sowie Typprüfung in Python effektiv einzusetzen, um die Zuverlässigkeit des Codes zu erhöhen.
- Design Patterns und Architekturprinzipien anzuwenden, um robuste Anwendungen zu strukturieren.
- Konkurrenz- und Parallelverarbeitung mithilfe von asyncio sowie Multiprocessing korrekt umzusetzen.
- Mit pytest, property-basierten Tests sowie CI-Pipelines gut testbaren Code zu entwickeln.
- Python-Anwendungen hinsichtlich Profiling, Optimierung und Absicherung für den Produktivbetrieb vorzubereiten.
- Python-Projekte mithilfe moderner Tools und Container in Packete zu verpacken sowie zu verteilen und bereitzustellen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und kurze Demonstrationen.
- Täglich praktische Laborübungen sowie Programmieraufgaben.
- Ein abschließendes Mini-Projekt, das Design Patterns, Testung und Deployment integriert.
Individuelle Kursanpassung
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training in einem bestimmten Bereich – etwa Datenverarbeitung, Webentwicklung oder Infrastruktur – wünschen, kontaktieren Sie uns gern zur Absprache.
Agenten-gesteuerte KI-Entwicklung mit Python – Erstellung autonomer Agenten
21 StundenIn diesem Kurs erlernen Sie praxisnahe Entwicklungsmethoden zur Konzeption, Implementierung, Testung und Bereitstellung agentenbasierter (autonomer) Systeme mithilfe von Python. Themen sind unter anderem der Agentenkreislauf, die Integration externer Werkzeuge, das Management von Speicher- und Zustandsdaten sowie Orchesterationsmuster, Sicherheitsmaßnahmen und Aspekte für den Produktionsbetrieb.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an ML-Entwickler sowie Softwareingenieure mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die in der Lage sind, zuverlässige und produktionsfertige autonome Agenten mit Python zu erstellen.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Den Agentenkreislauf sowie Entscheidungsprozesse zu konzipieren und umzusetzen.
- Externe Werkzeuge und APIs nahtlos zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
- Architekturen für kurzfristiges und langfristiges Gedächtnis bei Agenten einzuführen.
- Mehrstufige Orchesterationsprozesse sowie die Kombinierbarkeit mehrerer Agenten zu koordinieren.
- Bewährte Verfahren im Bereich Sicherheit, Zugriffskontrolle und Überwachung auf produktiven Systemen anzuwenden.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Übungen zur Entwicklung von Agenten unter Verwendung von Python sowie gängigen SDKs.
- Projektarbeit mit dem Ziel, einsatzbereite Prototypen zu entwickeln.
Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses
- Für individuell angepasste Schulungen kontaktieren Sie uns bitte, um Details zu vereinbaren.
Einführung in Datenwissenschaft und KI mit Python
35 StundenDieser Kurs vertieft praktische Ansätze der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz unter Verwendung von Python – er vermittelt Fachkräften die Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln sowie KI-gestützte Anwendungen im Geschäftsbereich einzusetzen. Im Vordergrund stehen CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Auswertung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mittels TensorFlow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big Data mit Spark sowie das Erzählen von Geschichten anhand von Daten. Ideal geeignet für Einsteiger, die eine Zertifizierung in der Python-basierten Datenwissenschaft anstreben und eine berufsvorbereitende Ausbildung im Bereich Analytik erhalten möchten.
Künstliche Intelligenz mit Python (Mittelstufe)
35 StundenKünstliche Intelligenz mit Python bezeichnet die Entwicklung intelligenter Systeme unter Verwendung des umfangreichen Ökosystems an Bibliotheken für KI und maschinelles Lernen in Python.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Python-Programmierer mit mittleren Kenntnissen, die lernen möchten, KI-Lösungen mithilfe von Python zu konzipieren, umzusetzen und einzuführen.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:
- KI-Algorithmen mithilfe der wichtigsten Python-Bibliotheken umzusetzen.
- Mit überwachtem, unüberwachtem sowie verstärkendem Lernmodellen zu arbeiten.
- KI-Lösungen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Die Leistungsfähigkeit von Modellen bewerten sowie deren Genauigkeit und Effizienz optimieren.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur individuellen Kursanpassung
- Falls Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte.
Angewandte KI – Schritt für Schritt mit Python
28 StundenDieser Kurs vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen aus der Grundlage heraus mithilfe von Python. Er behandelt die wesentlichen Konzepte des überwachten Lernens in Form von Klassifikation und Regression sowie das unüberwachte Lernen mit Clustering- und Anomalieerkennungsverfahren. Ebenso werden fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netzwerke behandelt. Die Teilnehmer lernen bewährte Methoden zur Nutzung von scikit-learn, Apache Spark MLlib sowie Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung von KI-Anwendungen kennen. Am Ende sind die Teilnehmer in der Lage, sinnvolle Machine-Learning-Modelle zu implementieren, Grenzen bestehender Algorithmen zu bewerten und konkrete Projekte zur Problemlösung im realen Kontext umzusetzen.
AWS Cloud9 und Python: Ein praktischer Leitfaden
14 StundenDieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die ihre Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 verbessern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
- Die Oberfläche sowie Funktionen der AWS Cloud9 IDE zu verstehen.
- Python-Anwendungen in AWS Cloud9 zu schreiben, zu debuggen und bereitzustellen.
- Mit anderen Entwicklern im Rahmen der AWS Cloud9-Plattform zusammenzuarbeiten.
- AWS Cloud9 mit weiteren AWS-Diensten zu verknüpfen, um fortgeschrittene Bereitstellungen durchzuführen.
Individuelle Anwendung von künstlicher Intelligenz und LLM-Entwicklung mit Python
35 StundenÜberblick über den Kurs
Dieses praxisorientierte Training richtet sich an Fachkräfte aus dem Bereich der Datenverarbeitung, die ihr Wissen in künstlicher Intelligenz, Python sowie im Umgang mit großen Sprachmodellen vertiefen möchten. Der Kurs konzentriert sich auf reale Anwendungsfälle und behandelt den Einsatz von Modellen, das Prompt Engineering sowie die Entwicklung kI-gestützter Lösungen. Die Teilnehmer führen sukzessive Übungen durch, die sie von grundlegenden Konzepten bis hin zur Erstellung einsetzbarer KI-Workflows führen.
Ablauf des Trainings
• Präsenzunterricht in einem Klassenzimmer
• Unterrichtsstunden mit erfahrenen Instruktoren sowie begleiteten Übungen
• Interaktive Diskussionen und Fallstudien aus der Praxis
• Tägliche praktische Aufgaben
Lernziele des Kurses
• Grundlegendes Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens im modernen Kontext
• Vertiefung der Python-Kenntnisse für die Entwicklung KI-basierter Systeme sowie Datenverarbeitungsprozesse
• Ein grundlegendes Verständnis davon, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie sie effektiv genutzt werden können
• Erlernen der Methodik zur Gestaltung zuverlässiger Eingabeaufforderungen (Prompts)
• Erstellung kompletter KI-Lösungen mittels APIs und gängiger Frameworks
• Integration von KI-Technologien in vorhandene Datenverarbeitungspipelines
Datenanalyse mit Python, Pandas und NumPy
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenanalysten mit mittleren Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse unter Einsatz von Pandas und NumPy vertiefen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas sowie NumPy enthält.
- Eine Datenanalyse-Anwendung unter Verwendung von Pandas und NumPy zu erstellen.
- Fortgeschrittene Aufgaben der Datensäuberung, Sortierung und Filterung durchzuführen.
- Aggregationsoperationen vorzunehmen sowie zeitreihenbasierte Daten auszuwerten.
- Daten mittels Matplotlib sowie weiteren Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
- Ihren Code zur Datenanalyse zu debuggen und zu optimieren.
FARM (FastAPI, React und MongoDB) – Vollständige Webentwicklung
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Entwickler, die mithilfe des FARM-Stacks (FastAPI, React und MongoDB) dynamische, hochperformante sowie skalierbare Webanwendungen erstellen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Das notwendige Entwicklungsumfeld einzurichten, das FastAPI, React und MongoDB integriert.
- Die grundlegenden Konzepte, Funktionen sowie Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
- REST-APIs mit FastAPI zu erstellen.
- Interaktive Anwendungen mittels React zu entwerfen.
- Anwendungen – sowohl im Frontend als auch im Backend – unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
Entwicklung von APIs mit Python und FastAPI
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI zusammen mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu entwickeln, zu testen sowie bereitzustellen.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:
- Die notwendige Entwicklungsumgebung zur Erstellung von APIs mit Python und FastAPI einrichten.
- Mittels der FastAPI-Bibliothek schneller und effizienter APIs erstellen.
- Datenmodelle sowie Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI anlegen lernen.
- Verbindungen zu Datenbanken über SQLAlchemy herstellen.
- Sicherheits- und Authentifizierungsmechanismen mithilfe der Werkzeuge aus FastAPI implementieren.
- Container-Bilder erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.
Betrugserkennung mit Python und TensorFlow
14 StundenDieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die TensorFlow einsetzen möchten, um potenziell betrügerische Daten zu analysieren.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Ein Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
- Lineare Regressionsmodelle zu entwickeln, um Betrug vorherzusagen.
- Eine vollständige KI-Anwendung zur Analyse betrügerischer Daten zu realisieren.
Maschinelles Lernen mit Python – 4 Tage
28 StundenZiel dieses Kurses ist es, Ihnen grundlegende Fähigkeiten im praktischen Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln. Mithilfe der Programmiersprache Python sowie deren zahlreicher Bibliotheken und anhand vieler praktischer Beispiele lernen Sie, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, fundierte Entscheidungen zur Datenmodellierung trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert sowie deren Validität prüft.
Unser Ziel ist es, Ihnen das nötige Vertrauen im Umgang mit den grundlegendsten Werkzeugen des maschinellen Lernens zu vermitteln und Ihnen dabei zu helfen, typische Fallstricke in der Anwendung von Datenwissenschaften zu vermeiden.
Python für Netzwerktechniker
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerktechniker, die Computernetzwerke mithilfe von Python warten, verwalten und gestalten möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet sowie pyntc effizient nutzen, um Netzwerkautomatisierung mit Python zu betreiben.
- Multithreading und Multiprocessing bei der Netzwerkautomatisierung meisterhaft anzuwenden.
- GNS3 in Verbindung mit Python für die Netzwerkprogrammierung einzusetzen.
Python für Geschäftsanalyse und Automatisierung
21 StundenDiese von einem Kursleiter geführte Live-Schulung in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Geschäftsfachleute und Datenanalysten mit soliden Python-Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten nutzen möchten, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, geschäftliche Daten zu analysieren sowie dynamische Berichte im Excel-Format zu erstellen.
Grundlagen der Python-Programmierung
14 StundenDieser Kurs richtet sich an alle, die die Python-Programmiersprache erlernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Sprache selbst sowie deren wichtigsten Bibliotheken und darauf, welche davon von der Python-Community als besonders nützlich eingestuft werden. Python ist heute ein zentrales Werkzeug in der Geschäftswelt – Wissenschaftler auf der ganzen Welt nutzen sie ebenfalls; tatsächlich handelt es sich dabei um eine der beliebtesten Programmiersprachen überhaupt.