Testautomatisierung mit Selenium und Python Schulung

Dieser intensive, praxisnahe Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, ingenieurtechnische Best Practices und gängige Design Patterns, um wartbare, testfähige und leistungsstarke Python-Anwendungen zu entwickeln. Er legt den Fokus auf moderne Tools, Typisierung, Konzepte der Parallelität, Architekturmuster und bereitstellungsreife Workflows.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die professionelle Praktiken und Muster für produktionsreife Python-Systeme adoptieren möchten.

Zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Python-Typisierung, dataclasses und Typüberprüfung anzuwenden, um die Codezuverlässigkeit zu erhöhen.
• Design Patterns und Architekturprinzipien zur Strukturierung robusten Codes zu verwenden.
• Mit asyncio und multiprocessing korrekt Konkurrenz und Parallelität zu implementieren.
• Mit pytest, property-based Testing und CI-Pipelines wohlgetesteten Code zu erstellen.
• Python-Anwendungen für die Produktion zu profilieren, zu optimieren und abzuhärten.
• Python-Projekte mit modernen Tools und Containern zu verpacken, zu verteilen und bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und kurze Demos.
• Tagesweise praxisnahe Labs und Programmieraufgaben.
• Capstone-Mini-Projekt zur Integration von Mustern, Tests und Bereitstellung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um ein angepasstes Training oder einen Fokusbereich (Daten, Web oder Infrastruktur) anzufordern, kontaktieren Sie uns.

In dieser von einem Trainer geleiteten, Live-Trainingseinheit in Deutschland, lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken an, um ein automatisiertes Testset mit Selenium zu erweitern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Komplexe Probleme bei der automatisierten Testung von Webanwendungen mit Selenium zu lösen.
• Reguläre Ausdrücke und musterbasierte Verifizierungstechniken anzuwenden.
• Ausnahmen zu behandeln, die die Testausführung unterbrechen.
• Webobjekte programmatisch zu suchen.
• Daten dynamisch aus Websteuerelementen zu erfassen.
• Einen datengesteuerten Testrahmen zu erstellen.
• Tests mit Selenium Grid zu verteilen.

Dieses Kurs lehrt praktische Ingenieurstechniken, um agente (autonome) Systeme unter Verwendung von Python zu designen, zu bauen, zu testen und bereitzustellen. Es behandelt den Agentenzyklus, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsmanagement, Orchestrierungsmuster, Sicherheitskontrollen und Produktionsaspekte.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis Experten-Level ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Softwareingenieure, die robuste, produktionsreife autonome Agenten mit Python bauen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Diesen Agentenzyklus und Entscheidungsabläufe zu designen und umzusetzen.
• Außenstehende Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurz- und Langzeit-Speicherarchitekturen für Agenten zu implementieren.
• Mehrstufige Orchestrierungen und die Zusammensetzung von Agenten abzustimmen.
• Sicherheits-, Zugriffs- und Beobachtungsrichtlinien für bereitgestellte Agenten anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Labore, um Agenten mit Python und gängigen SDKs zu bauen.
• Projektbasierte Übungen, die bereitstellbare Prototypen erzeugen.

Kursanpassungsoptionen

• Bitte kontaktieren Sie uns, um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu vereinbaren.

Dieser 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 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.

Dieser 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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler auf mittlerem Niveau, die ihre Python-Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 erweitern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einrichten und konfigurieren.
• Verstehen der AWS Cloud9 IDE-Schnittstelle und -Funktionen.
• Schreiben, Debuggen und Bereitstellen von Python-Anwendungen in AWS Cloud9.
• Mit anderen Entwicklern zusammenarbeiten, die die AWS Cloud9-Plattform nutzen.
• Integrieren Sie AWS Cloud9 mit anderen AWS-Services für erweiterte Bereitstellungen.

Überblick 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

Dieses 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.

Dieses 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.

Dieses 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.

Dieses 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.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) führt die Teilnehmer in das automatisierte Testen mit Selenium WebDriver und C# unter Verwendung von Visual Studio ein. Falls Sie keine Programmierkenntnisse in C# besitzen oder Ihre Kenntnisse auffrischen möchten, empfehlen wir Ihnen den Kurs: C# für Automatisierungstest-Ingenieure.

In diesem Kurs erhalten Sie eine umfassende Ausbildung im Umgang mit dem Selenium-Testwerkzeug sowie bei der Durchführung kontinuierlicher Tests mithilfe von Jenkins.

Zielgruppe:

• Software-Testingenieure
• Entwickler, die im agilen Umfeld tätig sind
• Release-Manager
• QA-Ingenieure

Nach Abschluss des Selenium-Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Selenium-Testwerkzeug effektiv in echten Projekten einzusetzen
• Selenium für Tests in verschiedenen Browsern zu verwenden
• Die Tests mithilfe von Selenium Grid gleichmäßig zu verteilen
• Regressionstests mit Selenium im Jenkins-Environment auszuführen
• Testberichte sowie regelmäßige Auswertungen mithilfe von Jenkins zu erstellen

In diesem Kurs erhalten Sie eine umfassende Ausbildung zum Umgang mit Testprojekten sowie praktische Erfahrungen in der Automatisierung von Tests für Webanwendungen – sowohl funktionale als auch Browserübergreifende Tests mithilfe des Selenium-Test-Suites.

Der Kurs richtet sich an Software-Qualitätssicherungsingenieure sowie manuelle Tester.

Nach Abschluss der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Selenium WebDriver erfolgreich in realen Projekten einzusetzen.