Python Schulungen in Frankfurt am Main

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 Frankfurt am Main (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 Frankfurt am Main (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 weit verbreitet für Datenmanipulation, Automatisierung und Analyse verwendet wird. Bibliotheken wie Pandas und Polars bieten leistungsfähige und praktische Tools zur Arbeit mit tabellarischen Daten im großen Maßstab.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelniveau-Professionals, die Python für alltägliche Datenanalysen, Dateiverarbeitung und Prozessautomatisierung mit Pandas und Polars anwenden möchten.

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

• Python verwenden, um CSV- und Excel-Dateien zu lesen, zu transformieren und zu schreiben.
• Häufige Datenaufbereitungs- und Transformationsaufgaben mit Pandas und Polars durchzuführen.
• Wiederkehrende Datenprozesse mit Python-Skripts zu automatisieren.
• Einfache Skripts in ausführbare Dateien zu verpacken und Best Practices für Projekte zu befolgen.

Kursformat

• Interaktive Programmierdemonstrationen und kurze Vorlesungen.
• Praktische Übungen mit geleiteten Codebeispielen.
• Praktische Miniprojekte zur Automatisierung realer Aufgaben.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Entwickler, die ein umfassendes Verständnis der Python-Programmierung und ihrer Anwendungen in der Cyber-Sicherheit erlangen möchten.

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

• Python-Programmierung für defensive Cyber-Sicherheit zu verwenden.
• Python für ethische offensive Techniken und digitale Forensikaufgaben zu verstehen und einzusetzen.
• Die rechtlichen und ethischen Aspekte um offensive Cyber-Sicherheit und die Offenlegung von Sicherheitslücken zu erkennen.

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 Frankfurt am Main (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 Frankfurt am Main (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 Frankfurt am Main (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.

Das Schulungsprogramm wird den Teilnehmern helfen, sich auf die Webanwendungsentwicklung mit Python-Programmierung und Datenanalyse vorzubereiten. Solche Datenvisualisierungen sind ein hervorragendes Werkzeug für das Top Management zur Entscheidungsfindung.

Ziel dieses Kurses ist es, eine grundlegende Kompetenz in der Anwendung Machine Learning Methoden in der Praxis zu bieten. Durch die Verwendung der Programmiersprache und ihrer verschiedenen Bibliotheken und auf der Grundlage einer Vielzahl praktischer Beispiele lehrt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Baublöcke von Machine Learning verwendet, wie man Datenmodellierungsentscheidungen macht, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und die Ergebnisse validiert.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Tools aus dem Toolbox vertrauensvoll zu verstehen und zu verwenden und die gemeinsamen Fälle der Anwendungen zu vermeiden.

Dieses von einem Ausbilder geleitete, Live-Training in Frankfurt am Main 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 Frankfurt am Main 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 Frankfurt am Main (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.

Dies ist eine 5-tägige Einführung in Datenwissenschaft und Künstliche Intelligenz (KI).

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen unter Verwendung von Python durchgeführt.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

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.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Training in Frankfurt am Main (vor Ort oder Remote) lernen die Teilnehmer, die Fähigkeiten von Python und Excel zu kombinieren.

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

• Pakete zur Integration von Python und Excel zu installieren und zu konfigurieren.
• Excel-Dateien mit Python zu lesen, zu schreiben und zu bearbeiten.
• Python-Funktionen aus Excel aufzurufen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Frankfurt am Main (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 instruktorgeführte, live Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Personen, die genug Python lernen möchten, um Zahlen aus Verkaufsdaten, Traffic-Analysen, Kundendialogen usw. zu verarbeiten.

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

• Die notwendige Software, Bibliotheken und Entwicklungsumgebung zu installieren und zu konfigurieren, um Python-Code für Datenanalyse zu schreiben.
• Daten aus Quellen wie Excel, CSV-, JSON-Dateien und Datenbanken zu analysieren.
• Daten zu reinigen, um ihre Nützlichkeit vor der Analyse zu verbessern.
• Einfache statistische Analysen durchzuführen.
• Berichte zu erstellen, die die gewünschten Daten in der richtigen Formate präsentieren, von einfachen Zahlen bis hin zu Datavisualisierungen.
• Wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen, einschließlich Trends in der Leistung und problematischen Bereichen.

In dieser von einem Dozenten geführten, live-Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Python-Programmierungstechniken, darunter das Anwenden dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilte Anwendungen, Datenanalyse und -visualisierung, Benutzeroberflächen-Programmierung und Wartungs-Skripting.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer live-Laborumgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie möchten, dass wir einen Abschnitt oder ein Thema innerhalb dieses Kurses hinzufügen, entfernen oder anpassen, kontaktieren Sie uns gerne, um dies zu besprechen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Python verwenden möchten, um den Prozess des Crawlings von vielen Websites zur Extraktion von Daten für Verarbeitung und Analyse zu automatisieren.

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

• Python und alle relevanten Pakete zu installieren und zu konfigurieren.
• Daten, die auf vielen verschiedenen Websites gespeichert sind, abzurufen und zu analysieren.
• Zu verstehen, wie Websites funktionieren und wie ihr HTML strukturiert ist.
• Spiders zu erstellen, um das Web in großem Umfang zu crawlen.
• Selenium zu verwenden, um AJAX-getriebene Webseiten zu crawlen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die Dask im Python-Ökosystem einsetzen möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

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

• Die Umgebung einzurichten, um mit Dask und Python Big Data-Verarbeitung aufzubauen.
• Die Funktionen, Bibliotheken, Tools und APIs kennen zu lernen, die in Dask zur Verfügung stehen.
• Zu verstehen, wie Dask paralleles Rechnen in Python beschleunigt.
• Zu lernen, wie man das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skaliert.
• Die Dask-Umgebung zu optimieren, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze zu gewährleisten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsanalysten, die den Handel mit algorithmischem Handel, Python und R automatisieren möchten.

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

• Algorithmen zum schnellen Kauf und Verkauf von Wertpapieren in speziellen Schritten einzusetzen.
• die mit dem Handel verbundenen Kosten mit Hilfe des algorithmischen Handels zu reduzieren.
• Automatisches Überwachen von Aktienkursen und Platzieren von Geschäften.

Chatbots sind Computerprogramme, die automatisch menschliche Antworten über Chat-Schnittstellen simulieren. Chatbots helfen Unternehmen, ihre Betriebsabläufe durch einfache und schnellere Interaktionsmöglichkeiten für Benutzer zu optimieren.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Chatbots in Python erstellen.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen des Erstellens von Chatbots zu verstehen
• Verschiedene Chatbots mit Python zu erstellen, zu testen, bereitzustellen und zu troubleshooten

Zielgruppe

• Entwickler

Kursformat

• Theorieteil, Diskussionsteil, Übungen und intensive praktische Anwendung

Hinweis

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die CUDA verwenden möchten, um Python-Anwendungen zu erstellen, die parallel auf NVIDIA-GPUs laufen.

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

• Mit dem Numba-Kompiler Python-Anwendungen zu beschleunigen, die auf NVIDIA-GPUs laufen.
• Benutzerdefinierte CUDA-Kernels erstellen, kompilieren und starten.
• GPU-Speicher verwalten.
• Eine CPU-basierte Anwendung in eine GPU-optimierte Anwendung umwandeln.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (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 Dozenten angeführte Live-Training in Frankfurt am Main (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 Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage von Betrug aufzubauen.
• Eine end-to-end AI-Anwendung für die Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Frankfurt am Main (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.

In diesem von einem Instructor geführten Live-Training in Frankfurt am Main lernen die Teilnehmer, wie sie Python verwenden können, um hochwertige natürlichen Sprachtext durch das Aufbauen eines eigenen NLG-Systems von Grund auf zu produzieren. Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden in Live-Lab-Projekten zur Erstellung von Inhalten angewendet.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmer:

• NLG verwenden, um Inhalte für verschiedene Branchen wie Journalismus, Immobilien oder Wettersendungen und Sportberichte automatisch zu generieren.
• Quellinhalt auswählen und organisieren, Sätze planen und ein System für die automatische Generierung von Originalinhalten vorbereiten.
• Die NLG-Pipeline verstehen und an jeder Stufe die richtigen Techniken anwenden.
• Die Architektur eines Natural Language Generation (NLG)-Systems verstehen.
• Die geeignetsten Algorithmen und Modelle zur Analyse und Sortierung implementieren.
• Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen sowie aus aufbereiteten Datenbanken holen, um sie als Material für generierten Text zu verwenden.
• Manuelle und mühselige Schreibprozesse durch von Computern generierte und automatisierte Inhaltsentwicklung ersetzen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Penetrationstester, die Netzwerke mit Python in Kali Linux testen möchten.

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

• Python-Programme zum Suchen nach Netzwerkverwundbarkeiten zu erstellen.
• Kali Webshells und Shellcode in Ausnutzungen zu erkunden und zu verwenden.
• Verschiedene Kali-Werkzeuge für Penetrationstests anzuwenden.
• Systeme mit Python auszunutzen.

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.

Dieses vom Dozenten geführte, live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Python als Serversprache nutzen möchten, um eine Webanwendung zu erstellen. Verschiedene Techniken und Frameworks werden ergründet, um das passendste für ein gegebenes Problem zu finden.

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

• Python-Pakete und -Frameworks zu installieren und zu konfigurieren.
• Eine geeignete Entwicklungsumgebung einzurichten, um den Codierungsprozess zu optimieren.
• Den Code zu schreiben, der für die von Endnutzern erwarteten gängigen Funktionalitäten (Formulare, Datenbankabfragen, Berechnungen usw.) erforderlich ist.
• Aus einer Reihe beliebter Frameworks wie Django und Flask auszuwählen, um redundante Aufgaben zu automatisieren und die Entwicklungszeit zu verkürzen.

Python ist eine hochstufige Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem vom Dozenten angeleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Python für quantitative Finanzen verwendet.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmierung zu verstehen
• Python für finanztechnische Anwendungen einzusetzen, einschließlich der Implementierung mathematischer Techniken, stochastischer und statistischer Methoden
• Finanzalgorithmen mit leistungsstarkem Python zu implementieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Quantitative Analysten

Kursformat

• Theorieteil, Diskussionsteil, Übungen und intensive praktische Anwendung

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 Kurs führt den Studenten in die Python-Sprache ein. Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung wird der Student in der Lage sein, nicht-triviale Python-Programme zu erstellen, die sich mit einer Vielzahl von Themenbereichen befassen. Themen umfassen Sprachkomponenten, Arbeit mit einer professionellen IDE, Kontrollflusskonstrukte, Strings, Eingabe-/Ausgabeoperationen, Sammlungen, Klassen, Module und reguläre Ausdrücke. Der Kurs wird durch zahlreiche praktische Laborübungen, Lösungen und Codebeispiele ergänzt.

Nach Abschluss des Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, Wissen und Verständnis von Python-Sicherheitsprinzipien zu demonstrieren.          
 

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die spaCy verwenden möchten, um sehr große Textvolumina auf Muster zu untersuchen und Erkenntnisse zu gewinnen.

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

• spaCy zu installieren und zu konfigurieren.
• Das Vorgehen von spaCy im Bereich Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Muster aus umfangreichen Datenquellen zu extrahieren und Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.
• Die spaCy-Bibliothek in bestehende Web- und Legacy-Anwendungen zu integrieren.
• spaCy in Live-Produktionsumgebungen bereitzustellen, um menschliches Verhalten vorherzusagen.
• spaCy zur Vorbereitung von Text für Deep Learning zu verwenden.

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 Anordnung vorzunehmen.
• Um mehr über spaCy zu erfahren, besuchen Sie: https://spacy.io/

Tableau ist ein Werkzeug für Business Intelligence und Datenvisualisierung. Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die Unterstützung für eine Vielzahl von statistischen und maschinellen Lernmethoden bietet. Die Kombination der Datenvisualisierungskraft von Tableau mit den Fähigkeiten des maschinellen Lernens von Python hilft Entwicklern, fortschrittliche Datenanalyseanwendungen für verschiedene Geschäftsfälle schnell zu erstellen.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Tableau und Python kombinieren können, um erweiterte Analysen durchzuführen. Die Integration von Tableau und Python erfolgt über das TabPy-API.

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

• Tableau und Python mithilfe des TabPy-APIs zu integrieren
• Die Integration von Tableau und Python zur Analyse komplexer Geschäftsszenarien mit wenigen Zeilen Python-Code zu nutzen

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenspezialisten

Kursformat

• Theoretische Einführungen, Diskussionen, Übungen und intensive praktische Übungen

In Python Machine Learning kann die Funktion zur Textzusammenfassung den Eingabetext lesen und eine Textzusammenfassung erstellen. Diese Funktionalität ist über die Befehlszeile oder als Python API/Bibliothek verfügbar. Eine spannende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Managementzusammenfassungen, was besonders für Organisationen nützlich ist, die große Textmengen prüfen müssen, bevor sie Berichte und Präsentationen erstellen.

In dieser von einem Dozenten geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Python verwenden, um eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert.

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

• Ein Befehlszeilentool zur Textzusammenfassung verwenden.
• Textzusammenfassungscode mithilfe der Python-Bibliotheken entwerfen und erstellen.
• Drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken bewerten: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

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

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.