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.

Erfahrungsberichte

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Python Unterkategorien

Python Kurspläne

Title
Duration
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Duration
Overview
28 hours
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
21 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
Dieses Training basiert auf dem beliebten Buch "Automate the Boring Stuff with Python" von Al Sweigart Es richtet sich an Anfänger und deckt wichtige Python-Programmierkonzepte durch praktische, praktische Übungen und Diskussionen ab Der Schwerpunkt liegt auf dem Schreiben von Code, um die Produktivität im Büro drastisch zu steigern Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie sie in Python programmieren und diese neue Fähigkeit anwenden für: Aufgaben automatisieren, indem Sie einfache Python-Programme schreiben Programme schreiben, die Textmustererkennung mit "regulären Ausdrücken" durchführen können Programmgesteuertes Generieren und Aktualisieren von Excel-Tabellen PDFs und Word-Dokumente analysieren Crawlen von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen Programme schreiben, die E-Mail-Benachrichtigungen senden Verwenden Sie Pythons Debugging-Tools, um Fehler schnell zu beheben Programmgesteuertes Steuern der Maus und der Tastatur zum Klicken und Tippen für Sie Publikum Nicht-Programmierer, die das Programmieren mit Python erlernen möchten Professionals und Firmenteams, die ihre Büroproduktivität optimieren möchten Manager, die langwierige Prozesse und Workflows automatisieren möchten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
35 hours
Overview
Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Python für die quantitative Finanzierung zu nutzen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung Verwenden Sie Python für Finanzanwendungen einschließlich der Implementierung von mathematischen Techniken, Stochastik und Statistiken Implementieren Sie finanzielle Algorithmen mithilfe von Python Publikum Entwickler Quantitative Analysten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Computer Vision ist ein Feld, das das automatische Extrahieren, Analysieren und Verstehen nützlicher Informationen aus digitalen Medien beinhaltet Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision, während sie die Erstellung einer Reihe von einfachen Computer Vision-Anwendungen mit Python durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von Computer Vision Verwenden Sie Python, um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren Erstellen Sie eigene Gesichtserkennungs-, Objekt- und Bewegungserkennungssysteme Publikum Python-Programmierer interessieren sich für Computer Vision Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist Excel ist eine von Microsoft entwickelte Tabellenkalkulationsanwendung, die in vielen Branchen weit verbreitet ist Das Hinzufügen von Python zu Excel macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenanalyse In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Fähigkeiten von Python und Excel kombinieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Pakete für die Integration von Python und Excel Lesen, schreiben und bearbeiten Sie Excel-Dateien mit Python Rufen Sie Python-Funktionen von Excel auf Publikum Entwickler Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
35 hours
Overview
Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzindustrie große Popularität erlangt hat Es wird von den größten Investmentbanken und Hedge-Fonds eingesetzt und dient dem Aufbau einer breiten Palette von Finanzanwendungen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme zu entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python Laden, installieren und warten Sie die besten Entwicklungswerkzeuge zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python Auswahl und Verwendung der am besten geeigneten Python-Pakete und Programmiertechniken zur Organisation, Visualisierung und Analyse von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw) Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme im Zusammenhang mit der Asset Allocation, der Risikoanalyse, der Anlageperformance und mehr lösen Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python-Anwendung Publikum Entwickler Analysten Quants Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der grundlegenden Probleme von Finanzfachleuten zu finden Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausführen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
14 hours
Overview
The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.

This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 hours
Overview
In dieser instruierten Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Python-Programmierverfahren kennen, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilten Anwendungen, Datenanalyse und -visualisierung, UI-Programmierung und Wartungsskripten Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Wenn Sie einen Bereich oder ein Thema innerhalb dieses Kurses hinzufügen, entfernen oder anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
28 hours
Overview
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.
7 hours
Overview
Web Scraping ist eine Technik, um Daten von einer Website zu extrahieren und sie dann in lokale Datei oder Datenbank zu speichern.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Entwickler, die Python nutzen wollen, um den Prozess des Crawlings vieler Websites zu automatisieren, um Daten für die Verarbeitung und Analyse zu extrahieren.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- Installieren und konfigurieren Sie Python und alle relevanten Pakete
. - Daten, die auf vielen verschiedenen Websites gespeichert sind, abrufen und parsen.
- Verstehen Sie, wie Websites funktionieren und wie ihr HTML strukturiert ist
. - Konstruieren Sie Spinnen, um das Netz in der Größenordnung zu kriechen.
- Verwenden Sie Selen, um AJAX-gesteuerte Webseiten zu knacken.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Dieser Kurs setzt Kenntnisse über Programmierung voraus.
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
21 hours
Overview
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 hours
Overview
Am Ende der Schulung wird erwartet, dass die Delegierten ausreichend mit den wesentlichen Python-Konzepten ausgestattet sind und in der Lage sein sollten, NLTK ausreichend zu verwenden, um die meisten NLP- und ML-basierten Operationen zu implementieren Das Training zielt darauf ab, nicht nur ein Ausführungswissen, sondern auch das logische und operative Wissen der darin enthaltenen Technologie zu vermitteln .
28 hours
Overview
Dieser Kurs stellt Linguisten oder Programmierern NLP in Python vor Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltkorg (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber wir werden auch andere Bibliotheken verwenden, die für NLP relevant und nützlich sind Im Moment können wir diesen Kurs in Python 2x oder Python 3x 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 .
14 hours
Overview
Selenium ist eine Open-Source-Bibliothek zur Automatisierung von Webanwendungstests in mehreren Browsern Selenium interagiert mit einem Browser, wie es die Leute tun: indem er auf Links klickt, Formulare ausfüllt und Text validiert Es ist das beliebteste Werkzeug für die Testautomatisierung von Webanwendungen Selenium basiert auf dem WebDriver-Framework und verfügt über ausgezeichnete Bindungen für zahlreiche Skriptsprachen, einschließlich Python In diesem Training kombinieren die Teilnehmer die Leistungsfähigkeit von Python mit Selenium, um das Testen einer Beispielanwendung zu automatisieren Durch die Kombination von Theorie und Praxis in einer Live-Laborumgebung erhalten die Teilnehmer das Wissen und die Praxis, um ihre eigenen Web-Test-Projekte mit Python und Selen zu automatisieren Publikum Tester und Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis .
14 hours
Overview
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit spaCy sehr große Textmengen verarbeiten wollen, um Muster zu finden und Einblicke zu gewinnen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und spaCy konfigurieren.
- Verstehen Sie spaCy & #39; es Ansatz für Natural Language Processing (NLP)
- Muster extrahieren und aus großen Datenquellen Einblicke in die Unternehmen gewinnen.
- die spaCy Bibliothek mit bestehenden Web-und Altanwendungen
. - Sdeploy spaCy, um Produktionsumgebungen zu leben, um menschliches Verhalten vorherzusagen
- Verwenden Sie spaCy, um Text für Deep Learning vorzuverarbeiten

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über spaCy zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://spacy.io/
21 hours
Overview
Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist Spark ist eine Datenverarbeitungsmaschine, die große Daten abfragt, analysiert und transformiert PySpark ermöglicht Benutzern, Spark mit Python zu verbinden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen verwenden, um Big Data zu analysieren, während sie an Hands-on-Übungen arbeiten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erfahren Sie, wie Sie Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren Arbeite an Übungen, die reale Lebensumstände nachahmen Verwenden Sie verschiedene Tools und Techniken für die Analyse großer Datenmengen mit PySpark Publikum Entwickler IT-Fachleute Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
In this instructor-led, live training, 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.
14 hours
Overview
Tableau ist ein Business Intelligence- und Datenvisualisierungstool Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die eine Vielzahl von statistischen und maschinellen Lerntechniken unterstützt Die Datenvisualisierung von Tableau und die maschinellen Lernfunktionen von Python, wenn kombiniert, helfen Entwicklern bei der schnellen Erstellung fortschrittlicher Datenanalyseanwendungen für verschiedene Geschäftsanwendungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Tableau und Python kombinieren können, um erweiterte Analysen durchzuführen Die Integration von Tableau und Python erfolgt über die TabPy-API Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Integrieren Sie Tableau und Python mithilfe der TabPy-API Nutzen Sie die Integration von Tableau und Python zur Analyse komplexer Geschäftsszenarien mit wenigen Zeilen Python-Code Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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 hours
Overview
PyQt is a cross-platform library for developing GUIs (graphical user interfaces) for Python applications. It interfaces Python with the Qt GUI toolkit.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at persons who wish to program a visually attractive software application using Python and the QT UI framework.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up a development environment that includes all needed libraries, packages and frameworks.
- Create a desktop or server application whose user interface functions smoothly and is visually appealing.
- Implement various UI elements and effects, including widgets, charts, layers, etc. to achieve maximum effect in usability.
- Implement good UI design and code organization during the design and development phase.
- Test and debug the application.

Format of the course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- This course can be offered for development on Windows, Linux and Mac OS.
- The latest version of all software is used, e.g., PyQt 5 as of this writing, etc.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Overview
ChatBots sind Computerprogramme, die menschliche Reaktionen über Chat-Schnittstellen automatisch simulieren ChatBots helfen Organisationen dabei, ihre betriebliche Effizienz zu maximieren, indem sie einfachere und schnellere Optionen für ihre Benutzerinteraktionen bereitstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Chatbots in Python erstellt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen des Aufbaus von Chatbots Mit Python können Sie verschiedene Chatbots erstellen, testen, bereitstellen und Fehler beheben Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
7 hours
Overview
Kivy ist eine in Python geschriebene, plattformübergreifende grafische Benutzeroberflächenbibliothek, die eine Multitouch-Anwendungsentwicklung für eine große Auswahl an Geräten ermöglicht In diesem Training lernen die Teilnehmer, wie sie Kivy auf verschiedenen Plattformen installieren und einsetzen, Widgets anpassen und manipulieren, Ereignisse planen, auslösen und auf Ereignisse reagieren, Grafiken mit Multitouching modifizieren, die Bildschirmgröße ändern, Apps für Android verpacken und vieles mehr Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein Verweisen Sie den Python-Code und die Kivy-Sprache Verstehen Sie, 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 Publikum Programmierer oder Entwickler mit Python-Kenntnissen, die Multitouch-Android-Apps mit dem Kivy-Framework entwickeln möchten Android Entwickler mit Python Wissen Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
14 hours
Overview
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit Python fortschrittlichere Datenanalysetechniken für das Data Mining implementieren wollen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie wichtige Bereiche des Data Mining, einschließlich des Verbandsregisterbergbaus, der Analyse der Textstimmung, der automatischen Textzusammenfassung und der Erkennung von Daten.
- verschiedene Strategien zur Lösung von Problemen im Data Mining in der realen Welt zu vergleichen und umzusetzen.
- Verstehen und interpretieren.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
14 hours
Overview
Pandas ist ein Python-Paket, das Datenstrukturen für das Arbeiten mit strukturierten (tabellarischen, multidimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten bereitstellt .
21 hours
Overview
Django ist ein Python-Web-Framework auf hohem Niveau, das eine schnelle Entwicklung und ein sauberes, pragmatisches Design fördert Publikum Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die Django in ihre Projekte einbinden möchten .
28 hours
Overview
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 Bankwesen implementieren, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell 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 Banking kennen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 hours
Overview
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 .
28 hours
Overview
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed.

Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Zukünftige Python Kurse

Python Schulung, Python boot camp, Python Abendkurse, Python Wochenendkurse, Python Kurs, Python Training, Python Seminar, Python Seminare, Python Privatkurs, Python Coaching, Python Lehrer

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