Python Schulungen

Python Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Python-Trainingskurse demonstrieren durch praktisches Üben verschiedene Aspekte der Programmiersprache Python Einige der behandelten Themen umfassen die Grundlagen der Python-Programmierung, erweiterte Python-Programmierung, Python für Testautomatisierung, Python-Skripting und Automatisierung und Python für Datenanalyse und Big Data-Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Bankwesen und Versicherungen NobleProg Python Trainingskurse umfassen auch Anfänger- und Fortgeschrittenenkurse in der Verwendung von Python-Bibliotheken und Frameworks für Machine Learning und Deep Learning Python-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

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Erfahrungsberichte

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Python Unterkategorien

Python Kurspläne

Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
28 Stunden
Überblick
In diesem Kurs können Sie die Programmiersprache Python erlernen. Der Schwerpunkt des Kurses liegt dabei auf den Grundlagen der Sprache und zentralen Programmbibliotheken. Der Kurs besteht zur Hälfte aus Theorie, zur Hälfte aus praktischen Übungen. Er ist sowohl für Programmierer als auch Nichtprogrammierer geeignet.
28 Stunden
Überblick
Dieser Kurs richtet sich an:

- Wissenschaftler, die mit biologischen Daten arbeiten.
- Forscher, die Routineaufgaben automatisieren möchten.
- Biologen, die Ihre Arbeit mit einfachen Programmen verstärken möchten ohne gleich Vollzeitprogrammierer zu werden.
- Manager, die ein Grundverständnis für die Arbeit von Programmierern erlangen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein kurze Programme selbständig zu schreiben, um biologische Daten zu analysieren und zu manipulieren.
14 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. In diesem Kurs wird anhand der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele gezeigt, wie die wichtigsten Bausteine des Machine Learning , wie Datenmodellierungsentscheidungen getroffen, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert werden und validieren Sie die Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
28 Stunden
Überblick
Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer in NLP in Python . Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber auch andere für NLP relevante und nützliche Bibliotheken. Momentan können wir diesen Kurs in Python 2.x oder Python 3.x durchführen. Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话). Andere Sprachen können ebenfalls zur Verfügung gestellt werden, wenn dies vor der Buchung vereinbart wurde.
21 Stunden
Überblick
Django ist ein übergeordnetes Python Webframework, das eine schnelle Entwicklung und ein klares, pragmatisches Design fördert.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die Django in ihre Projekte Django möchten
28 Stunden
Überblick
Web2py ist ein Python-basiertes Open-Source-Full-Stack-Framework für die schnelle Entwicklung schneller, skalierbarer, sicherer und portabler datenbankgestützter webbasierter Anwendungen.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die web2py als Framework für die Webentwicklung verwenden
14 Stunden
Überblick
Pandas ist ein Python-Paket, das Datenstrukturen für das Arbeiten mit strukturierten (tabellarischen, multidimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten bereitstellt .
14 Stunden
Überblick
Selenium ist eine Open-Source-Bibliothek zur Automatisierung von Webanwendungstests in mehreren Browsern. Selenium interagiert mit einem Browser wie Menschen: durch Klicken auf Links, Ausfüllen von Formularen und Validieren von Text. Es ist das beliebteste Tool für die Testautomatisierung von Webanwendungen. Selenium basiert auf dem WebDriver-Framework und verfügt über hervorragende Bindungen für zahlreiche Skriptsprachen, einschließlich Python .

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training kombinieren die Teilnehmer die Leistungsfähigkeit von Python mit Selenium um das Testen einer Beispiel-Webanwendung zu automatisieren. Durch die Kombination von Theorie und Praxis in einer Live-Laborumgebung erwerben die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um ihre eigenen Webtest-Projekte mit Python und Selenium zu automatisieren.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
28 Stunden
Überblick
In diesem von einem Kursleiter geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Python-Programmiertechniken kennen, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilte Anwendungen, Datenanalyse und Visualisierung, UI-Programmierung und Wartungsskripting.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

- Wenn Sie einen Abschnitt oder ein Thema in diesem Kurs hinzufügen, entfernen oder anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
14 Stunden
Überblick
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training basiert auf dem beliebten Buch "Automate the Boring Stuff with Python " von Al Sweigart. Es richtet sich an Anfänger und deckt grundlegende Python Programmierkonzepte durch praktische Übungen und Diskussionen ab. Der Schwerpunkt liegt auf dem Erlernen des Programmierens, um die Produktivität im Büro erheblich zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie man in Python programmiert und diese neue Fähigkeit anwendet für:

- Automatisieren von Aufgaben durch Schreiben einfacher Python Programme.
- Schreiben von Programmen, die Textmuster mit "regulären Ausdrücken" erkennen können.
- Programmgesteuertes Generieren und Aktualisieren von Excel Arbeitsblättern.
- Analysieren von PDFs und Word Dokumenten.
- Durchforsten von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen.
- Schreiben von Programmen, die E-Mail-Benachrichtigungen senden.
- Verwenden Sie die Debugging-Tools von Python , um Fehler schnell zu beheben.
- Programmgesteuertes Steuern von Maus und Tastatur zum Klicken und Eingeben.

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
7 Stunden
Überblick
Kivy ist eine plattformübergreifende Open-Source-Bibliothek für grafische Benutzeroberflächen, die in Python geschrieben wurde und die Entwicklung von Multitouch-Anwendungen für eine große Auswahl von Geräten ermöglicht.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Kivy auf verschiedenen Plattformen installieren und bereitstellen, Widgets anpassen und bearbeiten, Ereignisse planen, auslösen und darauf reagieren, Grafiken mit Mehrfachberührungen ändern, die Größe des Bildschirms ändern, Apps für Android verpacken, und mehr.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

- Beziehen Sie den Python Code und die Kivy Sprache.
- Verstehen Sie Kivy wie Kivy funktioniert und nutzen Sie die wichtigsten Elemente wie Widgets, Ereignisse, Eigenschaften, Grafiken usw.
- Nahtlose Entwicklung und Bereitstellung von Android Apps basierend auf unterschiedlichen Geschäfts- und Designanforderungen.

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
Überblick
Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.
21 Stunden
Überblick
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die relevantesten und fortschrittlichsten maschinellen Lerntechniken in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen und Techniken zur Lösung komplexer Probleme Wenden Sie intensives Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bild-, Musik-, Text- und Finanzdaten an Push Python-Algorithmen auf ihr maximales Potenzial Verwenden Sie Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 Stunden
Überblick
In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie sie das richtige maschinelle Lernen und NLP-Techniken (Natural Language Processing) einsetzen, um aus textbasierten Daten Nutzen zu ziehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Lösen Sie textbasierte Probleme der Datenwissenschaft mit qualitativ hochwertigem, wiederverwendbarem Code Wenden Sie verschiedene Aspekte von scikitlearn an (Klassifikation, Clustering, Regression, Dimensionalitätsreduktion), um Probleme zu lösen Erstellen Sie effektive maschinelle Lernmodelle mit textbasierten Daten Erstellen Sie ein Dataset und extrahieren Sie Features aus unstrukturiertem Text Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib Erstellen und bewerten Sie Modelle, um Einblicke zu gewinnen Beheben Sie Textcodierungsfehler Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 Stunden
Überblick
Natural Language Generation (NLG) bezieht sich auf die Produktion von natürlichsprachlichem Text oder Sprache durch einen Computer In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python hochwertigen Text in natürlicher Sprache erstellen können, indem sie ihr eigenes NLG-System von Grund auf neu erstellen Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden auf Live-Lab-Projekte zur Generierung von Inhalten angewendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie NLG, um automatisch Inhalte für verschiedene Branchen zu generieren, von Journalismus über Immobilien bis hin zu Wetter- und Sportberichten Auswählen und Organisieren von Quellinhalt, Planen von Sätzen und Vorbereiten eines Systems zum automatischen Generieren von Originalinhalten Verstehen Sie die NLG-Pipeline und wenden Sie die richtigen Techniken in jeder Phase an Verstehen Sie die Architektur eines Natural Language Generation (NLG) -Systems Implementieren Sie die am besten geeigneten Algorithmen und Modelle für die Analyse und Bestellung Ziehen Sie Daten aus öffentlich verfügbaren Datenquellen sowie aus kuratierten Datenbanken, die als Material für generierten Text verwendet werden sollen Ersetze manuelle und mühsame Schreibprozesse durch computergenerierte, automatisierte Inhaltserstellung Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 Stunden
Überblick
Komponententest ist ein Testansatz, bei dem einzelne Quellcodeeinheiten getestet werden, indem ihre Eigenschaften geändert werden oder ein Ereignis ausgelöst wird, um zu bestätigen, ob das Ergebnis wie erwartet ist PyTest ist ein voll funktionsfähiges, API-unabhängiges, flexibles und erweiterbares Testframework mit einem fortschrittlichen, vollwertigen Fixture-Modell In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit PyTest kurze, wartbare Tests zu schreiben, die elegant, ausdrucksstark und lesbar sind Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Schreiben Sie lesbare und wartbare Tests, ohne dass ein Standardcode erforderlich ist Verwenden Sie das Fixture-Modell, um kleine Tests zu schreiben Scale-Tests bis hin zu komplexen Funktionstests für Anwendungen, Pakete und Bibliotheken Verstehen und wenden Sie PyTest-Funktionen wie Hooks, Assert-Rewriting und Plugins an Verkürzen Sie die Testzeiten, indem Sie Tests parallel und über mehrere Prozessoren hinweg durchführen Führen Sie Tests in einer Umgebung mit kontinuierlicher Integration zusammen mit anderen Dienstprogrammen wie tox, mock, coverage, unittest, doctest und Selenium durch Verwenden Sie Python zum Testen von NonPython-Anwendungen Publikum Softwaretester Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
35 Stunden
Überblick
Am Ende der Schulung wird erwartet, dass die Teilnehmer mit den wesentlichen Python-Konzepten ausreichend ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren. Die Schulung zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen zu vermitteln, sondern auch das logische und operative Wissen über die darin enthaltene Technologie.
21 Stunden
Überblick
Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
35 Stunden
Überblick
Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche große Popularität erlangt hat. Angenommen von den größten Investmentbanken und Hedgefonds, wird es verwendet, um eine breite Palette von Finanzanwendungen aufzubauen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python
- Laden Sie die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunter, installieren Sie sie und warten Sie sie
- Auswählen und Verwenden der am besten geeigneten Python Pakete und Programmiertechniken zum Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel , Datenbanken, Web usw.)
- Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Asset Allocation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr lösen
- Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python Anwendung

Publikum

- Entwickler
- Analysten
- Quants

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

- Diese Schulung soll Lösungen für einige der Hauptprobleme bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine bestimmte Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
14 Stunden
Überblick
In Python Machine Learning kann die Textzusammenfassungsfunktion den eingegebenen Text lesen und eine Textzusammenfassung erstellen Diese Funktion ist über die Befehlszeile oder als Python API / Library verfügbar Eine aufregende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Executive-Zusammenfassungen; Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die umfangreiche Textdaten vor dem Erstellen von Berichten und Präsentationen überprüfen müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie ein Befehlszeilenprogramm, das den Text zusammenfasst Entwerfen und erstellen Sie Textzusammenfassungscode mithilfe von Python-Bibliotheken Bewerten Sie drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken: sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 Stunden
Überblick
Object-Oriented Programming (OOP) ist ein Programmierparadigma, das auf dem Konzept von Objekten basiert. OOP konzentriert sich eher auf Daten als auf Logik. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit objektorientiertem Programming mit Python .

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programming
- Verstehen Sie die OOP-Syntax in Python
- Schreiben Sie ein eigenes objektorientiertes Programm in Python

Publikum

- Anfänger, die das objektorientierte Programming erlernen möchten
- Entwickler, die OOP in Python lernen möchten
- Python Programmierer, die OOP lernen möchten

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
Überblick
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Python ist eine Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit bekannt ist. Es bietet eine hervorragende Sammlung bewährter Bibliotheken und Techniken für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen.

Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit Python

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
Überblick
Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist. Spark ist eine Datenverarbeitungs-Engine, die zum Abfragen, Analysieren und Transformieren von Big Data verwendet wird. PySpark können Benutzer Spark mit Python .

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen verwenden, um Big Data zu analysieren, während sie an praktischen Übungen arbeiten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Erfahren Sie, wie Sie Spark mit Python zum Analysieren von Big Data .
- Arbeiten Sie an Übungen, die die realen Umstände nachahmen.
- Verwenden Sie verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark .

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
35 Stunden
Überblick
Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Sie Python für quantitative Finanzen einsetzen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die Grundlagen der Python Programmierung
- Verwenden Sie Python für Finanzanwendungen, einschließlich der Implementierung von mathematischen Techniken, Stochastik und Statistik
- Implementieren Sie Finanzalgorithmen mit Performance Python

Publikum

- Entwickler
- Quantitative Analysten

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
14 Stunden
Überblick
Computer Vision ist ein Bereich, in dem nützliche Informationen aus digitalen Medien automatisch extrahiert, analysiert und verstanden werden. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Grundlegendes zu Computer Vision
- Verwenden Sie Python , um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
- Erstellen Sie eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung

Publikum

- Python Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Überblick
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Banking mit Python implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie Python , Keras und TensorFlow , um vertiefende Lernmodelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit Python eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Überblick
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
7 Stunden
Überblick
Microservices beziehen sich auf einen Anwendungsarchitekturstil, der die Verwendung unabhängiger, in sich geschlossener Programme fördert Python ist eine dynamische High-Level-Programmiersprache, die sich sowohl für das Scripting als auch für die Anwendungsentwicklung eignet Pythons umfangreiche Bibliothek von Open-Source-Tools und Frameworks macht es zu einer praktischen Wahl für den Aufbau von Microservices In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer die Grundlagen von Microservices, während sie mit Python einen Microservice erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von Microservices Erfahren Sie, wie Sie mit Python Microservices erstellen können Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Docker Python-basierte Microservices bereitstellen Publikum Entwickler Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 Stunden
Überblick
Ein geografisches Informationssystem ( GIS ) ist ein System, mit dem räumliche oder geografische Daten erfasst, gespeichert, bearbeitet, analysiert, verwaltet und dargestellt werden können. Das Akronym GIS wird manchmal für Geoinformationswissenschaft ( GIS cience) verwendet, um sich auf die akademische Disziplin zu beziehen, die Geoinformationssysteme studiert und eine große Domäne innerhalb der breiteren akademischen Disziplin der Geoinformatik ist.

Die Verwendung von Python mit GIS hat in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich zugenommen, insbesondere mit der Einführung der Python 2.0-Reihe im Jahr 2000, die viele neue Programmierfunktionen enthielt, die die Bereitstellung der Sprache erheblich vereinfachten. Seitdem wird Python nicht nur in kommerziellen GIS Systemen wie Produkten von Esri, sondern auch in Open-Source-Plattformen eingesetzt, unter anderem als Teil von Q GIS und GRASS. Tatsächlich ist Python heute die von GIS Benutzern und -Programmierern mit Abstand am häufigsten verwendete Sprache.

Dieses Programm behandelt die Verwendung von Python und seinen erweiterten Bibliotheken wie Geopandas, Pysal, Bokeh und Osmnx, um Ihre eigenen GIS Funktionen zu implementieren. Das Programm umfasst auch Einführungsmodule für die Arc GIS API und das Q GIS Toolboox.
14 Stunden
Überblick
Tableau ist ein Tool für Business Intelligence und Datenvisualisierung. Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die eine Vielzahl statistischer und maschineller Lerntechniken unterstützt. Die Datenvisualisierungsleistung von Tableau und die maschinellen Lernfunktionen von Python helfen Entwicklern, schnell fortschrittliche Datenanalyseanwendungen für verschiedene Geschäftsanwendungsfälle zu erstellen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Tableau und Python kombiniert werden, um erweiterte Analysen durchzuführen. Die Integration von Tableau und Python erfolgt über die TabPy-API.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Integrieren Sie Tableau und Python mithilfe der TabPy-API
- Verwenden Sie die Integration von Tableau und Python , um komplexe Geschäftsszenarien mit wenigen Zeilen Python Code zu analysieren

Publikum

- Entwickler
- Datenwissenschaftler

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

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