Python Schulungen in Erfurt

Python ist die zentrale Programmiersprache bei der Entwicklung sowie Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Dieser Kurs konzentriert sich auf praktische Umsetzungen unter Verwendung moderner SDKs und Frameworks wie LangChain sowie AutoGen zur Erstellung, Vernetzung und Verwaltung von Agenten-Workflows.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Backend-Entwickler, Plattformingenieure sowie ML-Ingenieure mittleren Erfahrungslevels, die autonome Agenten mithilfe von Python-Werkzeugen und -APIs implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Python-basierte Entwicklungsumgebungen für Agentensysteme einzurichten und zu konfigurieren.
• gängige Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zur Erstellung funktionsfähiger Agenten zu nutzen.
• Tools sowie APIs zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
• Mehr-Agent-Workflows samt Kommunikationsmustern zu orchestrieren.
• Bewährte Verfahren zur Debugging, zum Testen sowie zur Wartung von Codebasen für Agentensysteme anzuwenden.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Programmierübungen sowie Live-Demos.
• Durchführung konkreter Projekte zur Erstellung vollständiger Agenten-Workflows.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

In diesem Kurs erlernen Sie praxisnahe Entwicklungsmethoden zur Konzeption, Implementierung, Testung und Bereitstellung agentenbasierter (autonomer) Systeme mithilfe von Python. Themen sind unter anderem der Agentenkreislauf, die Integration externer Werkzeuge, das Management von Speicher- und Zustandsdaten sowie Orchesterationsmuster, Sicherheitsmaßnahmen und Aspekte für den Produktionsbetrieb.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an ML-Entwickler sowie Softwareingenieure mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die in der Lage sind, zuverlässige und produktionsfertige autonome Agenten mit Python zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Den Agentenkreislauf sowie Entscheidungsprozesse zu konzipieren und umzusetzen.
• Externe Werkzeuge und APIs nahtlos zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
• Architekturen für kurzfristiges und langfristiges Gedächtnis bei Agenten einzuführen.
• Mehrstufige Orchesterationsprozesse sowie die Kombinierbarkeit mehrerer Agenten zu koordinieren.
• Bewährte Verfahren im Bereich Sicherheit, Zugriffskontrolle und Überwachung auf produktiven Systemen anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Entwicklung von Agenten unter Verwendung von Python sowie gängigen SDKs.
• Projektarbeit mit dem Ziel, einsatzbereite Prototypen zu entwickeln.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen kontaktieren Sie uns bitte, um Details zu vereinbaren.

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.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die ihre Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 verbessern möchten.

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

• AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Die Oberfläche sowie Funktionen der AWS Cloud9 IDE zu verstehen.
• Python-Anwendungen in AWS Cloud9 zu schreiben, zu debuggen und bereitzustellen.
• Mit anderen Entwicklern im Rahmen der AWS Cloud9-Plattform zusammenzuarbeiten.
• AWS Cloud9 mit weiteren AWS-Diensten zu verknüpfen, um fortgeschrittene Bereitstellungen durchzuführen.

Dieses praxisorientierte, von erfahrenen Instruktoren durchgeführte Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten auf Expertenniveau, die Python zur effektiven Analyse und Visualisierung von Daten in Power BI einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Die Integration von Python in Power BI zur Durchführung von Datenanalysen verstehen.
• Python-Skripte nutzen, um Daten im Power BI-Umfeld zu laden, zu bereinigen und vorzubereiten.
• Indem sie kundenspezifische und interaktive Visualisierungen mit Python erstellen, ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung erweitern.
• Fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse mithilfe von Python beherrschen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Anfänger sowie fortgeschrittene Fachkräfte, die Python zur täglichen Datenanalyse, Verarbeitung von Dateien und Automatisierung von Prozessen mithilfe von Pandas und Polars nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Python verwenden, um CSV- und Excel-Dateien zu lesen, umzuwandeln und zu speichern.
• Häufige Aufgaben der Datenbereinigung und -transformation mit Pandas sowie Polars durchführen.
• Wiederkehrende Datenvorgänge mittels Python-Skripten automatisieren.
• Einfache Skripte in ausführbare Programme verpacken und bewährte Praktiken bei Projektarbeit anwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Coding-Demonstrationen sowie kurze Vorlesungen.
• Praktische Übungen mit vorgegebenen Codebeispielen.
• Kleine Projekte zur Automatisierung realer Arbeitsabläufe.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Ausbildung wenden Sie sich bitte an uns, damit wir alles organisieren können.

Dieser praxisorientierte Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, ingenieurtechnische Best Practices sowie gängige Design Patterns, um wartbare, testbare und leistungsstarke Python-Anwendungen zu entwickeln. Besonderes Augenmerk liegt auf modernen Entwicklungswerkzeugen, Typsystemen, Konkurrenzmodellen, Architekturmustern sowie deploymentfreundlichen Arbeitsabläufen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die professionelle Methoden und Muster für produktionsreife Systeme erlernen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Typensysteme, Dataclasses sowie Typprüfung in Python effektiv einzusetzen, um die Zuverlässigkeit des Codes zu erhöhen.
• Design Patterns und Architekturprinzipien anzuwenden, um robuste Anwendungen zu strukturieren.
• Konkurrenz- und Parallelverarbeitung mithilfe von asyncio sowie Multiprocessing korrekt umzusetzen.
• Mit pytest, property-basierten Tests sowie CI-Pipelines gut testbaren Code zu entwickeln.
• Python-Anwendungen hinsichtlich Profiling, Optimierung und Absicherung für den Produktivbetrieb vorzubereiten.
• Python-Projekte mithilfe moderner Tools und Container in Packete zu verpacken sowie zu verteilen und bereitzustellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und kurze Demonstrationen.
• Täglich praktische Laborübungen sowie Programmieraufgaben.
• Ein abschließendes Mini-Projekt, das Design Patterns, Testung und Deployment integriert.

Individuelle Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training in einem bestimmten Bereich – etwa Datenverarbeitung, Webentwicklung oder Infrastruktur – wünschen, kontaktieren Sie uns gern zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Erfurt – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler und Datenanalysten mit ersten Kenntnissen, die Python von Grund auf mithilfe von Google Colab erlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache verstehen.
• Python-Code im Umfeld von Google Colab implementieren.
• Steuerungsstrukturen nutzen, um den Ablauf eines Programms zu regeln.
• Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und wiederverwendbar zu machen.
• Grundlegende Bibliotheken für die Python-Programmierung kennenlernen und anwenden.

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 Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger sowie Fortgeschrittene – gegebenenfalls auch fortgeschrittene Entwickler – im Bereich Robotik, die lernen möchten, wie man mit ROS und Python mobile Roboter programmiert.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die ROS, Python sowie eine Plattform für mobile Roboter enthält.
• ROS-Knoten, Topics, Services und Aktionen mithilfe von Python zu erstellen und auszuführen.
• ROS-Werkzeuge und Hilfsprogramme zur Überwachung und zum Debugging von ROS-Anwendungen einzusetzen.
• ROS-Pakete sowie -Bibliotheken für häufige Aufgaben bei der Entwicklung mobiler Roboter zu nutzen.
• ROS mit anderen Frameworks und Werkzeugen zu integrieren.
• Probleme in ROS-Anwendungen zu diagnostizieren und zu beheben.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Python-Programmiersprache erlernen möchten. Der Fokus liegt dabei auf der Sprache selbst, den grundlegenden Bibliotheken sowie der Auswahl der nützlichsten und besten Tools aus der umfangreichen Python-Community. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen weltweit – sie wird sowohl von Unternehmen als auch von Wissenschaftlern genutzt.

Der Kurs kann unter Verwendung der aktuellen Python-Version 3.x abgehalten werden; dabei fließen praktische Übungen ein, die das volle Potenzial dieser Sprache ausschöpfen. Er ist auf sämtlichen Betriebssystemen durchführbar – sowohl allen Varianten von UNIX (einschließlich Linux und Mac OS X) als auch unter Microsoft Windows.

Etwa 70 Prozent der Kurszeit werden für praktische Übungen verwendet, während rund 30 Prozent auf Demonstrationen und Vorträge entfallen. Im Verlauf des Kurses besteht außerdem die Möglichkeit zum Austausch sowie zur Stellung von Fragen.

Hinweis: Auf Wunsch lässt sich der Inhalt des Trainings vor Beginn an spezifische Bedürfnisse der Teilnehmer anpassen.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die fortgeschrittene Techniken der Python-Programmierung erlernen möchten. Dazu gehört auch das Anwenden dieser vielseitigen Programmiersprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilten Anwendungen, Datenanalyse und Visualisierung sowie bei der Erstellung von Benutzeroberflächen und Wartungsskripten.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Programmiersprache Python lernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Python-Sprache selbst, den Kernbibliotheken sowie auf der Auswahl der besten und nützlichsten Libraries, die von der Python-Community entwickelt wurden. Python wird weltweit von Unternehmen und Wissenschaftlern genutzt – es ist eine der beliebtesten Programmiersprachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt basiert auf dem beliebten Buch „Automate the Boring Stuff with Python“ von Al Sweigart. Es richtet sich an Anfänger und vermittelt wichtige Konzepte der Python-Programmierung durch praktische Übungen sowie Diskussionen. Der Fokus liegt dabei auf dem Erlernen des Programmierens, um die Arbeitsproduktivität im Büro erheblich zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Python-Programme zu schreiben und diese Fähigkeit für folgende Zwecke einzusetzen:

• Aufgaben automatisieren durch das Verfassen einfacher Python-Programme.
• Programme entwickeln, die mit „Regulären Ausdrücken“ Textmuster erkennen können.
• Excel-Tabellen programmatisch erstellen und aktualisieren.
• PDF-Dateien sowie Word-Dokumente analysieren.
• Webseiten durchsuchen und Informationen aus Online-Quellen extrahieren.
• Programme schreiben, die E-Mail-Benachrichtigungen versenden.
• Pythons Debugging-Tools nutzen, um Fehler schnell zu beheben.
• Die Maus und Tastatur programmatisch steuern, damit diese Klicks und Texteingaben für Sie übernehmen.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training in Erfurt lernen die Teilnehmer die relevantesten und modernsten Verfahren des maschinellen Lernens in Python, während sie eine Reihe von Demonstrationsanwendungen entwickeln, die sich mit Bildern, Musik, Text sowie Finanzdaten beschäftigen.

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

• Maschinelle Lernalgorithmen und -techniken zur Lösung komplexer Probleme umzusetzen.
• Tiefes Lernen sowie semiüberwachtes Lernen auf Anwendungen anzuwenden, die Bilder, Musik, Text und Finanzdaten verarbeiten.
• Die Leistungsfähigkeit von Python-Algorithmen voll auszuschöpfen.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy sowie Theano zu nutzen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Erfurt (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.

Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen grundlegende Fähigkeiten im praktischen Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln. Mithilfe der Programmiersprache Python sowie deren zahlreicher Bibliotheken und anhand vieler praktischer Beispiele lernen Sie, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, fundierte Entscheidungen zur Datenmodellierung trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert sowie deren Validität prüft.

Unser Ziel ist es, Ihnen das nötige Vertrauen im Umgang mit den grundlegendsten Werkzeugen des maschinellen Lernens zu vermitteln und Ihnen dabei zu helfen, typische Fallstricke in der Anwendung von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzindustrie zunehmend an Beliebtheit gewinnt. Sie wird von großen Investmentbanken und Hedgefonds eingesetzt, um diverse Finanzanwendungen zu entwickeln – von Kernhandelssystemen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem praxisorientierten Workshop unter Anleitung eines erfahrenen Instruktors lernen die Teilnehmer, wie sie Python nutzen können, um konkrete Probleme der Finanzwelt zu bewältigen.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmierung verstehen
• Die besten Entwicklungstools für Finanzanwendungen herunterladen, installieren und pflegen
• Passende Python-Bibliotheken sowie Programmiermethoden auswählen, um Finanzdaten aus unterschiedlichen Quellen (CSV-Dateien, Excel, Datenbanken, das Web etc.) zu organisieren, darzustellen und zu analysieren
• Anwendungen entwickeln, die sich mit Themen wie Vermögensallokation, Risikoanalyse sowie der Bewertung von Investitionen befassen
• Eine Python-Anwendung fehlerbeheben, integrieren, einsetzen und optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quant-Experten

Aufbau des Kurses

• Eine Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen sowie intensiven praktischen Arbeitseinheiten

Hinweis

• Dieser Kurs zielt darauf ab, Lösungen für typische Herausforderungen im Finanzbereich anzubieten. Sollten Sie jedoch ein spezielles Thema, ein Werkzeug oder eine Technik haben, das bzw. die Sie vertieft behandelt wissen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um entsprechende Arrangements zu treffen.

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.

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.

Selenium ist ein Open-Source-Framework zur Automatisierung von Tests für Webanwendungen in verschiedenen Browsern. Mit Selenium 4 stehen verbesserte WebDriver-APIs, native relative Lokatoren sowie erweiterte Funktionen zum Grid-Testing zur Verfügung. Python zeichnet sich durch seine Einfachheit aus und lässt sich hervorragend mit Test-Frameworks wie Pytest integrieren – daher ist es eine ideale Wahl für die Entwicklung skalierbarer sowie leicht wartbarer Automatisierungsskripte.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Tester und Entwickler mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die Selenium gemeinsam mit Python nutzen möchten, um Webanwendungen in realistischen Umgebungen zu testen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Installation und Konfiguration von Selenium in Verbindung mit Python innerhalb einer Testumgebung.
• Erstellung robuster Automatisierungsskripte unter Nutzung von Selenium WebDriver sowie Pytest.
• Anwendung des Page Object Models (POM) zur Entwicklung wartbarer Teststrukturen.
• Ausführung von Tests in mehreren Browsern mithilfe von Selenium Grid.
• Integration automatisierter Tests in CI/CD-Pipelines.
• Behebung häufiger Probleme sowie Anwendung bewährter Methoden zur Stabilisierung der Automatisierung.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele praktische Übungen und Anwendungsbeispiele.
• Eigenständige Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Variante dieses Kurses wenden Sie sich bitte an uns, um die Details abzusprechen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Matlab-Nutzer, die Python zur Datenanalyse und -visualisierung kennenlernen bzw. darauf umsteigen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Eine Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Unterschiede sowie Gemeinsamkeiten zwischen der Syntax von Matlab und Python zu verstehen.
• Python zur Gewinnung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen einzusetzen.
• Bestehende Matlab-Anwendungen in Python umzuwandeln.
• Matlab- und Python-Anwendungen miteinander zu integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Personen, die lediglich ausreichende Python-Kenntnisse erwerben möchten, um mit der Analyse von Verkaufsdaten, Besucherstatistiken oder Kundeninteraktionen zu beginnen.

Am Ende des Trainings werden Sie in der Lage sein:

• Die notwendigen Programme und Bibliotheken zu installieren sowie die Entwicklungsumgebung einzurichten, um anschließend Python für Datenanalysen einzusetzen.
• Daten aus verschiedenen Quellen wie Excel-Dateien, CSV-, JSON-Dateien oder Datenbanken zu analysieren.
• Die Daten vor der eigentlichen Analyse sauber aufzubereiten.
• Einfache statistische Berechnungen durchzuführen.
• Berichte in verschiedenen Formaten – von einfachen Zahlenangaben bis hin zu visuellen Darstellungen – zu erstellen.
• Aus den Daten wichtige Erkenntnisse abzuleiten, etwa über Leistungstrends oder Problemzonen im Unternehmen.

Über den Kurs

Dieses praxisorientierte Training richtet sich an Fachkräfte aus dem Bereich der Datenverarbeitung, die ihre Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, Python sowie großen Sprachmodellen vertiefen möchten. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf reale Anwendungen und behandelt unter anderem den Einsatz von Modellen, Techniken des Prompt-Engineerings sowie die Entwicklung KI-basierter Lösungen. Die Teilnehmenden bearbeiten nach und nach steigend komplexe Übungen – von grundlegenden Konzepten bis hin zur Umsetzung einsatzfähiger KI-Arbeitsabläufe.

Form der Ausbildung

• Präsenzunterricht in einem Klassenzimmer

• Unterrichtsstunden mit praktischen Übungen unter Anleitung des Trainers

• Interaktive Diskussionen sowie reale Fallbeispiele aus der Praxis

• Tägliche praktische Aufgabenstellungen

Ziele des Kurses

• Begreifen zentraler Konzepte der KI und des maschinellen Lernens für moderne Anwendungsbereiche

• Verbesserung der Python-Fähigkeiten im Kontext der KI-Entwicklung sowie Datenverarbeitung

• Verständnis für die Funktionsweise großer Sprachmodelle und deren effektive Nutzung

• Entwurf sowie Optimierung von Prompt-Vorgaben, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten

• Erstellung vollständiger KI-Lösungen mithilfe von APIs und gängigen Frameworks

• Integration von künstlicher Intelligenz in bestehende Datenverarbeitungsprozesse

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (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 Erfurt (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 Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerktechniker, die Computernetzwerke mithilfe von Python warten, verwalten und gestalten möchten.

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

• Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet sowie pyntc effizient nutzen, um Netzwerkautomatisierung mit Python zu betreiben.
• Multithreading und Multiprocessing bei der Netzwerkautomatisierung meisterhaft anzuwenden.
• GNS3 in Verbindung mit Python für die Netzwerkprogrammierung einzusetzen.

Diese von einem Kursleiter geführte Live-Schulung in Erfurt – online oder vor Ort – richtet sich an Geschäftsfachleute und Datenanalysten mit soliden Python-Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten nutzen möchten, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, geschäftliche Daten zu analysieren sowie dynamische Berichte im Excel-Format zu erstellen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Anwender.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles vereinbaren können.

Die Computervision ist ein Bereich, der sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und Verarbeitung nützlicher Informationen aus digitalen Medien beschäftigt. Python ist eine hochsprachige Programmiersprache, bekannt für ihre klare Syntax und die gute Lesbarkeit des Codes.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Computervision, indem sie Schritt für Schritt einfache Anwendungen zur Bilderkennung mit Python entwickeln.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der Computervision zu verstehen
• Python zur Umsetzung von Aufgaben im Bereich der Computervision einzusetzen
• Eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung zu erstellen

Zielgruppe

• Python-Programmierer, die sich für Computervision interessieren

Aufbau des Kurses

• Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen und viel praktischer Anwendung

Dieser praxisorientierte Kurs ist speziell für Unix- und Shell-Anwender konzipiert, die ihre Automatisierungsfähigkeiten durch Python erweitern möchten. Während Shell-Skripte weiterhin ideal für einfache Aufgaben geeignet sind, bietet Python viel mehr Flexibilität, bessere Lesbarkeit sowie bessere Skalierbarkeit bei komplexeren Automatisierungen und Verwaltungsaufgaben.