Python Schulungen in Bremen

Python ist die Kernsprache zur Entwicklung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Dieses Kurs fokussiert sich auf die praktische Umsetzung mit modernen SDKs und Frameworks wie LangChain und AutoGen, um Agenten zu bauen, zu verbinden und Workflows zu managen.

Dieser von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Backend-Ingenieure, Plattform-Ingenieure und ML-Ingenieure, die autonom arbeitende Agenten mit Python-Werkzeugen und APIs implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Python-basierte Umgebungen für agentebasierte Systeme einzurichten und zu konfigurieren.
• Gängige Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zu verwenden, um funktionierende Agenten zu erstellen.
• Werkzeuge und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Mult-Agent-Workflows und Kommunikationsmuster zu orchestrieren.
• Bewährte Praktiken für das Debuggen, Testen und Warten von agentebasierter Codebasen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hands-on Programmierübungen und Live-Demos.
• Praktische Projekte zur Erstellung end-to-end Agent-Workflows.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

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.

Künstliche Intelligenz mit Python ist die Entwicklung von intelligenten Systemen unter Verwendung des umfangreichen Ökosystems für KI und maschinelles Lernen der Bibliotheken von Python.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python Programmierer, die AI-Lösungen mit Hilfe von Python entwickeln, implementieren und deployen möchten.

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

• KI-Algorithmus mithilfe der Kern-KI-Bibliotheken von Python zu implementieren.
• Mit überwachten, unüberwachten und reaktionsbasierten Lernmodellen umzugehen.
• AI-Lösungen in existierende Anwendungen und Workflows zu integrieren.
• Die Modellleistung zu bewerten und für Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung zu dieser Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin auszumachen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Bremen (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.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Experten in der Datenanalyse, die Python-Fähigkeiten zur Datenanalyse innerhalb von Power BI nutzen möchten, um ihre Fähigkeit zur Analyse und Visualisierung von Daten zu verbessern.

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

• Zu lernen, wie Python in Power BI für die Datenanalyse integriert werden kann.
• Python-Skripte verwenden, um Daten im Power BI-Umfeld zu laden, zu bereinigen und vorzubereiten.
• Durch Erstellen benutzerdefinierter und interaktiver Visualisierungen mit Python die Datenvisualisierungsfähigkeiten zu verbessern.
• Fortgeschrittene Datenanalysefähigkeiten unter Verwendung von Python zu erwerben.

Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die häufig zur Datenmanipulation, Automatisierung und Analyse eingesetzt wird. Bibliotheken wie Pandas und Polars bieten leistungsstarke, praktische Werkzeuge für den Umgang mit tabellarischen Daten in großem Umfang.

Dieser unter Anleitung stattfindende Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die Python im Alltag für Datenanalysen, Dateiverarbeitung und Prozessautomatisierung mittels Pandas und Polars nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• CSV- und Excel-Dateien mit Python zu lesen, zu transformieren und zu schreiben.
• Häufige Datenbereinigungs- und Transformationsschritte mit Pandas und Polars durchzuführen.
• Wiederkehrende Datenprozesse mit Python-Skripten zu automatisieren.
• Einfache Skripte in ausführbare Dateien zu verpacken und bewährte Praktiken für die Projektdurchführung anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Codemonstrationen und kurze Vorträge.
• Praktische Übungen mit angeleiteten Codebeispielen.
• Praktische Mini-Projekte zur Automatisierung realer Aufgaben.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

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.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die das FARM (FastAPI, React und MongoDB)-Stack verwenden möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die Schlüsselkonzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI baut.
• Zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und zu bereitstellen.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Robotikentwickler, die lernen möchten, wie man mit ROS mobile Roboter mit Python programmiert.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die ROS, Python und eine Plattform für mobile Roboter umfasst.
• ROS-Knoten, -Themen, -Dienste und -Aktionen mit Python zu erstellen und auszuführen.
• ROS-Tools und -Utilities zur Überwachung und Fehlersuche von ROS-Anwendungen zu verwenden.
• Mit ROS-Paketen und -Bibliotheken gängige Aufgaben für mobile Roboter durchzuführen.
• ROS mit anderen Frameworks und Tools zu integrieren.
• Fehler in ROS-Anwendungen zu beheben und diese zu debuggen.

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.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die fortgeschrittene Python-Programmierungs Techniken lernen möchten, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilte Anwendungen, Datenanalyse und -visualisierung, Benutzeroberflächen-Programmierung und Wartungsskripte.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Programmiersprache Python erlernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Python-Sprache, den Kernbibliotheken sowie auf der Auswahl der besten und nützlichsten Bibliotheken, die von der Python-Gemeinschaft entwickelt wurden. Die Python treibt Unternehmen an und wird von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt verwendet - sie ist eine der beliebtesten Programmiersprachen.

Dieses von einem Ausbilder geleitete, Live-Training in Bremen basiert auf dem bekannten Buch "Automate the Boring Stuff with Python" von Al Sweigart. Es richtet sich an Anfänger und deckt grundlegende Python-Programmierkonzepte durch praktische, handson Übungen und Diskussionen ab. Der Schwerpunkt liegt darauf, Code zu schreiben, um die Büroproduktivität dramatisch zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Python zu programmieren und diese neue Fähigkeit für folgende Aufgaben anzuwenden:

• Aufgaben durch Schreiben einfacher Python-Programme automatisieren.
• Programme schreiben, die Textmustererkennung mit "regulären Ausdrücken" durchführen können.
• Vorgangsabläufe zur Erstellung und Aktualisierung von Excel-Tabellen programmatisch steuern.
• PDFs und Word-Dokumente analysieren.
• Websites crawlen und Informationen aus Onlinequellen ziehen.
• Programme schreiben, die E-Mail-Benachrichtigungen senden.
• Mit Pythons Debugging-Tools schnell Bugs beheben.
• Durch programmatische Steuerung von Maus und Tastatur für Sie klicken und tippen lassen.

In diesem von einem Dozenten angeführten, lebendigen Training in Bremen lernen die Teilnehmer die relevantesten und modernsten maschinellen Lernverfahren in Python kennen, während sie eine Reihe von Demoanwendungen mit Bildern, Musik, Texten und Finanzdaten erstellen.

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

• Maschinelles Lernen-Algorithmen und -techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Tiefes Lernen und semi-supervises Lernen auf Anwendungen mit Bildern, Musik, Texten und Finanzdaten anzuwenden.
• Python-Algorithmen bis an ihre Grenzen zu treiben.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano zu verwenden.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

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.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche enorme Popularität erlangt hat. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird sie verwendet, um ein breites Spektrum von Finanzanwendungen zu erstellen, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem vom Dozenten angeleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Python zur Entwicklung praktischer Anwendungen verwendet, um eine Reihe spezifischer Finanzprobleme zu lösen.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen
• Python-Entwicklungstools herunterzuladen, zu installieren und zu warten, um Finanzanwendungen zu erstellen
• Die geeignetsten Python-Pakete und -Techniken auszuwählen, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, visualisieren und analysieren
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Investitionsleistung und mehr lösen
• Fehler in einer Python-Anwendung zu beheben, sie zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Kursformat

• Teil Vorlesung, Teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, die Finanzprofis gegenüberstehen. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Tool oder Verfahren hinzufügen oder erweitern möchten, kontaktieren Sie uns gerne, um dies einzurichten.

Vertieft sich in praktische Ansätze zur Data Science und KI mit Python – versorgt Fachkräfte mit den Fähigkeiten, Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und KI-gesteuerte Anwendungen in Geschäftskontexten bereitzustellen. Behandelt CRISP-DM-Workflows, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Big Data mit Spark und datengetriebenes Storytelling. Ideal für Einsteiger, die eine Python-Datenswissenschaftszertifizierung und eine karriereorientierte Analytics-Ausbildung anstreben.

Angewandte KI von Grund auf in Python vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen direkt mit Python. Behandelt die Kernprinzipien des überwachtem Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortgeschrittener neuronalen Netzwerkarchitekturen. Untersucht bewährte Methoden zur Arbeit mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter-Notebooks für die praktische KI-Entwicklung. Hilft Fachkräften bei der Implementierung praktischer ML-Modelle, der Bewertung von Algorithmusgrenzen sowie der Umsetzung von Projekten zur Lösung realer Probleme.

Selenium ist ein quelloffener Rahmen für die Automatisierung von Webanwendungstests in verschiedenen Browsern. Mit Selenium 4 sind erweiterte WebDriver-APIs, native relative Locatoren und verbesserte Grid-Unterstützung verfügbar. Python bietet Einfachheit und starke Integration mit Testrahmen wie Pytest, was es zur Entwicklung skalierbarer und wartbarer Testautomatisierungssuiten zu einer leistungsstarken Wahl macht.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenen-Level Tester und Entwickler, die Selenium mit Python verwenden möchten, um Webanwendungstests in realen Umgebungen zu automatisieren.

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

• Selenium mit Python in einer Testumgebung zu installieren und einzurichten.
• Robuste Testautomatisierungsskripte unter Verwendung von Selenium WebDriver und Pytest zu erstellen.
• Page Object Model (POM) anzuwenden, um wartbare Testrahmen zu erstellen.
• Tests in mehreren Browsern mit Selenium Grid auszuführen.
• Automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines zu integrieren.
• Häufige Probleme zu beheben und beste Praktiken für die Stabilität der Automatisierung anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anforderungen abzustimmen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an MATLAB-Nutzer, die Python für Datenanalyse und Visualisierung entdecken oder in Python wechseln möchten.

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

• Eine Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen MATLAB- und Python-Syntax zu verstehen.
• Python zur Gewinnung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen zu verwenden.
• Vorhandene MATLAB-Anwendungen in Python umzusetzen.
• MATLAB- und Python-Anwendungen zu integrieren.

Dieser dozentengeleitete, live-Kurs in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Personen, die nur das Nötigste an Python lernen möchten, um mit der Auswertung von Verkaufsdaten, Traffic-Analysen, Kundeninteraktionen usw. zu beginnen.

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

• Die notwendige Software, Bibliotheken und Entwicklungsumgebung zu installieren und zu konfigurieren, um mit dem Schreiben von Python-Code für die Datenanalyse zu beginnen.
• Daten aus Quellen wie Excel, CSV, JSON-Dateien und Datenbanken zu analysieren.
• Daten zu bereinigen, um ihre Nutzbarkeit vor der Analyse zu verbessern.
• Einfache statistische Analysen durchführen.
• Berichte erstellen, die die gewünschten Daten im genau richtigen Format darstellen, von reinen Zahlen über Datenvisualisierungen.
• Wertvolle Einblicke aus den Daten gewinnen, einschließlich Trends in der Leistung und problematischen Bereichen.

Kursübersicht

Diese praxisorientierte Schulung richtet sich an Fachkräfte mit Hintergrund in Data Engineering, die ihre Fähigkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Python und Large Language Models (LLMs) erweitern möchten. Der Kurs konzentriert sich auf reale Anwendungen, einschließlich Modelleinsatz, Prompt-Engineering und der Entwicklung KI-gestützter Lösungen. Die Teilnehmer bearbeiten progressive Übungen, die von den Grundkonzepten bis zum Aufbau einsatzbereiter AI-Workflows reichen. 

Schulungsformat

• Präsenzunterricht im Klassenzimmer

 • Dozentengeleitete Sitzungen mit geführter Praxis  

• Interaktive Diskussionen und Fallstudien aus der Praxis

 • Tägliche praktische Übungen

Kursziele

• Verständnis der grundlegenden KI- und Machine-Learning-Konzepte, die für moderne Anwendungen relevant sind

 • Stärkung der Python-Kenntnisse für die KI-Entwicklung und Datenworkflows  

• Verstehen, wie Large Language Models funktionieren, und Erlernen ihrer effektiven Nutzung  

• Entwicklung und Optimierung von Prompts für zuverlässige Ergebnisse  

• Aufbau von End-to-End-KI-Lösungen unter Verwendung von APIs und Frameworks

 • Integration von KI in Data-Engineering-Pipelines  

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer angeleitete Live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow verwenden möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

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

• Ein Betrugsdetektionsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage von Betrug aufzubauen.
• Eine end-to-end-KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerktechniker, die Computernetze mit Python warten, verwalten und gestalten möchten.

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

• Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet und pyntc für die Netzwerkautomatisierung mit Python zu optimieren und auszunutzen.
• Mehrthread- und Multiprocessing in der Netzwerkautomatisierung zu beherrschen.
• GNS3 und Python für die Netzwerkprogrammierung zu nutzen.

Dieser Dozentengeleitete Live-Vortrag in Bremen (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsexperten und Datenanalytiker mit fortgeschrittenen Python-Kenntnissen, die Python einsetzen möchten, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, Geschäftsdaten zu analysieren und dynamische Excel-basierte Berichte zu erstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Benutzer.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisanwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Computer Vision ist ein Bereich, der das automatische Extrahieren, Analysieren und Verstehen nützlicher Informationen aus digitalen Medien beinhaltet. Python ist eine hochwertige Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und lesbare Code bekannt ist.

In diesem von einem Dozenten geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Computer Vision, während sie eine Reihe einfacher Computer-Vision-Anwendungen mit Python erstellen.

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

• Die Grundlagen der Computer Vision zu verstehen
• Python zur Durchführung von Computer Vision-Aufgaben zu verwenden
• Eigene Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bewegungsverfolgungssysteme aufzubauen

Zielgruppe

• Python-Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren

Aufbau des Kurses

• Theorieteil, Diskussion, Übungen und intensive praktische Anwendung

Dieser praxisorientierte Kurs richtet sich an Unix- und Shell-Nutzer, die ihre Automatisierungsfähigkeiten durch den Einsatz von Python erweitern möchten. Während Shell-Scripting für einfache Aufgaben weiterhin leistungsfähig ist, bietet Python erheblich mehr Flexibilität, Lesbarkeit und Skalierbarkeit für komplexe Automatisierung, Systemadministration und DevOps-Workflows.