
Локальні курси Python під керівництвом інструктора. Живі навчальних курси під керівництвом міжнародних фахівців демонструють різні аспекти мови програмування Python. Серед тем, що охоплює курс ви знайдете основи програмування Python, просунуте програмування Python, Python для автоматизації тестів, Python сценаріїв і автоматизації, а також Python для аналізу Data і Bif Data додатків в таких галузях, як Фінанси, банківська справа і Страхування.
NobleProg пропонує навчальні курси Python, які охоплюють початкові і просунуті шляхи використання Python-бібліотек і фреймів для Machine Learning та Deep Learning. Python-підготовка доступна як "на місці" так і "дистанційно". Навчання у будь-якому разі відбувається наживо може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в NobleProg корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного віддаленого робочого стола DaDesktop.
NobleProg - ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Я віддав перевагу вправі та вивченню про куточки Python
Connor Brierley-Green
Курси: Python Programming
Machine Translated
Джо має інфекційний ентузіазм з приводу програмування. І він був дуже хорошим для адаптації до наших потреб і інтересів на льоту.
Randy Enkin
Курси: Python Programming
Machine Translated
Багато прикладів змусило мене легко зрозуміти.
Lingmin Cao
Курси: Python Programming
Machine Translated
Всебічна пізнання викладача-всі наші питання дали відповіді на переправляє мої очікування... Лектор має велику дискусію... Йому не вистачає терпіння...
Łukasz Matulewicz
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Високі знання, різноманітність інструментів і практичний підхід до теми
Magdalena Stupak
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Велике знання тренера, спосіб перекладу
Renata Cylejowska
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Факт, що настройка була взята всерйоз.
jurgen linsen
Курси: Python Programming
Machine Translated
Як я був єдиним учасником, підготовка може бути адаптована до моїх потреб.
Kevin THIERRY
Курси: Web Development with Web2Py
Machine Translated
Я зробив, як вправи.
Office for National Statistics
Курси: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Дуже сподобався персонал.
Natalia Machrowicz
Курси: Python Programming
Machine Translated
Ми робили практичні вправи (скрипти, які ми написали, можуть бути використані в нашій повсякденній роботі). Це зробило курс дуже цікавим. Я також любив, як тренер поділився своїми знаннями. Він зробив це дуже доступним способом.
Malwina Sawa
Курси: Python Programming
Machine Translated
Дуже хороший підхід до запам'ятовування/повторення ключових тем. Дуже приємний «розминка» вправи.
Курси: Python Programming
Machine Translated
* Приємні вправи. * Швидко переїхав в більш просунуті теми. * Тренер був дружнім і легко отримати на с. * Індивідуальний курс на потреби команди.
Matthew Lucas
Курси: Python Programming
Machine Translated
Мені подобалося felixibility додати конкретні теми в курс/уроки.
Marc Ammann
Курси: Python Programming
Machine Translated
Мені це дуже подобається.
蒙 李
Курси: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
Тренер був глянув і допомагав кожній особі індивідуально
Szymon Wolny
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Набір вправ прекрасно підібрана до предмету. Вправи легко і "з зірочкою"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Хороший баланс теорії/вправи, налаштувати рівень лекцій для слухачів все менше і більше досвідчених, дуже великий плюс для використання ноутбука Юпітера і показ на регулярній основі теорії на практиці. Мені також подобалося збір анонімних відгуків після першої частини тренінгу-наступного дня все було підготовлено відповідно до наших пропозицій і хоча це було вже дуже добре, то було ще краще:)
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Залучення, підготовка, підхід до слухачів, готовність пояснювати всі неясності
Małgorzata Konior
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Тут оператор йде до всіх, навіть коли вона не просить про допомогу і перевіряє рівень виконання вправ.
Agnieszka Bielak
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Тренер представив дуже короткі теорії про цю проблему і відразу ж прогресує на практиці. Прохолодний спосіб повісити карти, що дає інформацію тренеру, скільки часу варто витратити на завдання, а хто ще має проблеми з вирішенням.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Це навіть як хтось не просив його, але ви можете бачити, що це не йде вперед з завданням Кшиштоф підійшов і майстерність порадив
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Спосіб проведення, вправи, в цілому все це подобалося, я дуже задоволений цим, що я прийшов до такого тренера
Maksym Kolodiy
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Реальні приклади вправ
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Наявність навчальних матеріалів (Юйтер), створеного на льоту-оновлення ноутбука в залежності від питань, які впали під час занять. Питання сумнівів, відповіді на будь-які питання.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Наявність і цікавий спосіб доставки навчальних матеріалів.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Практик на плікач XLSX i CSV
Łukasz Olczyk
Курси: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Поглиблене висвітлення тем машинного навчання, зокрема нейронних мереж. Дуже багато тем.
Sacha Nandlall
Курси: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Мені сподобався налаштувати, в будинку обробки файлів і аналізу даних.
Glycom A/S
Курси: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Тематичні дослідження допомогли нам зрозуміти, як ми можемо застосувати Python у галузі. Дуже вдячний за допомогу тренера під час вправ
Rajiv Dhingra - TCS
Курси: Python Programming
Machine Translated
Оскільки ми розробники PHP , він зрозумів ситуацію і дозволив нам повільно відображати між собою речі. Мені сподобалися приклади та гумор, який він додав.
Soumya Tyagi - TCS
Курси: Python Programming
Machine Translated
Мені подобалося, що ми використовували наші власні дані як приклади.
Glycom A/S
Курси: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Всі
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Цікаві питання
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Різноманітні підготовлені теми і приклади.
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Курси: Programowanie w języku Python
Machine Translated
тренування не є презентацією. Ми кодували з ним тренера ..
Bhutan Telecom
Курси: Web Development with Django
Machine Translated
Мені найбільше подобалося все.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Курси: Web Development with Django
Machine Translated
Це новий досвід, нова основа і з нетерпінням чекаємо щось, використовуючи уроки, отримані в уроках ..
Jigme - Bhutan Telecom
Курси: Web Development with Django
Machine Translated
Я справді користувався безліччю лабораторій і практик.
Vivian Feng - Destination Canada
Курси: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Вправи / лабораторії були адаптовані до власних організаційних потреб.
Destination Canada
Курси: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Я взагалі сподобався предмету.
Destination Canada
Курси: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Тренер ділився реальним досвідом слова, приємно вчитися у справжнього професіонала.
Fednot
Курси: Python Programming
Machine Translated
Тренер був відмінним, він завжди був готовий відповісти на мої запитання та поділити якомога більше знань, як зможе.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курси: Advanced Python
Machine Translated
1: 1 дуже інтенсивний, але багато чого навчився.
Karen Dyke - BT
Курси: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
Акцент на "снаряд" кодування, це, безумовно, + для Тома.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Курси: Advanced Python
Machine Translated
Я в основному користувався предметом.
Proximus
Курси: Python Programming
Machine Translated
Те, як були організовані вправи: все на власному темпі і Антоніо, щоб допомогти вам далі.
Proximus
Курси: Python Programming
Machine Translated
Мені сподобалися досить і дуже докладні матеріали для читання і приклади (слайди).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Курси: Python Programming
Machine Translated
Я щиро любив Na.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Курси: Python Programming
Machine Translated
Що мені подобається найбільше про підготовку, що все в ході начерки є те, що буде корисно для наших проектів.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Курси: Python Programming
Machine Translated
Дуже хороший підхід до запам'ятовування/повторення ключових тем. Дуже приємний «розминка» вправи.
Курси: Python Programming
Machine Translated
Python Зміст курсу
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на розробників, які бажають використовувати і інтегрувати Spark, Hadoop, і Python для обробки, аналізу та трансформації великих і складних наборів даних.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Налаштуйте необхідне середовище для початку обробки великих даних за допомогою Spark, Hadoop, і Python. Поясніть характеристики, основні компоненти та архітектуру Спарка і Hadoop. Дізнайтеся, як інтегрувати Spark, Hadoop, і Python для обробки великих даних. Вивчайте інструменти в екосистемі Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, і Flume). Створюйте спільні системи фільтрації, подібні до Netflix, YouTube, Amazon, Spotify і Google. Використовуйте Apache Mahout для скалювання алгоритмів машинного навчання.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на розробників, які бажають використовувати FARM (FastAPI, React, і MongoDB) стак для створення динамічних, високопродуктивних і скальованих веб-прикладів.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Створення необхідного середовища розвитку, що інтегрує FastAPI, React, і MongoDB. Поясніть ключові поняття, особливості та переваги ФАРМ-стаку. Знайдіть, як побудувати REST APIs з FastAPI. Дізнайтеся, як розробити інтерактивні додатки з React. Розробка, тестування та розповсюдження додатків (фронт-енд і задній-енд) за допомогою фарм-стаку.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Курс можна здати за допомогою Python 2.7.x або 3.x, використовуючи практичні вправи, використовуючи повну потужність обох версій мови. Цей курс можна подавати в будь-якій операційній системі (всі аромати UNIX, включаючи Linux та Mac OS X, а також Microsoft Windows).
Практичні вправи складають приблизно 70% часу на курс, а близько 30% - демонстрації та презентації. Дискусії та питання можна задавати протягом усього курсу.
Примітка: навчання може бути адаптоване до конкретних потреб за попереднім запитом до запропонованої дати курсу.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і практики.
- Здійснення практичної реалізації у середовищі живої лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Якщо ви хочете додати, видалити або налаштувати будь-який розділ або тему в рамках цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
У цьому тренінгу, який очолює інструктор, учасники дізнаються, як використовувати Python і Spark разом для аналізу великих даних, оскільки вони працюють на практичних тренуваннях.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Знайдіть, як використовувати Spark з Python для аналізу Big Data. Працюйте на тренуваннях, які імітують реальні випадки світу. Використовуйте різні інструменти та методи для аналізу великих даних PySpark.
Формат курсу
Часткова лекція, частина дискусії, заняття та важка практика
Наша мета полягає в тому, щоб надати вам здібності до розуміння і використання найбільш фундаментальних інструментів з Machine Learning коробки інструментів впевнено і уникнути загальних падінь Data Science додатків.
Після закінчення тренінгу учасники дізнаються, як програмувати в Python і застосувати цей новий навик для:
- Автоматизація завдань, написання простих програм Python .
- Написання програм, які можуть виконувати розпізнавання тексту з "регулярними виразами".
- Програмне створення та оновлення Excel таблиць Excel .
- Розбір PDF-файлів та документів Word .
- Сканування веб-сайтів та витягування інформації з інтернет-джерел.
- Написання програм, які надсилають сповіщення електронною поштою.
- Використовуйте інструменти налагодження Python для швидкого вирішення помилок.
- Програмно керуючи мишею та клавіатурою для клацання та введення для вас.
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Впровадження алгоритмів машинного навчання та методів вирішення складних задач
- Застосовуйте глибоке навчання та напірний нагляд навчання до програм, що включають зображення, музику, текст та фінансові дані
- Натискайте алгоритми Python на максимальний потенціал
- Використовуйте бібліотеки та пакунки, такі як NumPy та Theano
Аудиторія
- Розробники
- Аналітики
- Дані вчених
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати PyTest для написання коротких, підтримуваних тестів, які є елегантними, виразними та читабельними.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Напишіть читані та підтримувані тести, не потребуючи коду коду
- Використовуйте модель арматури для написання невеликих тестів
- Шкала тестів до складного функціонального тестування для додатків, пакетів та бібліотек
- Зрозумійте та застосуйте функції PyTest, такі як гачки, затвердження перезапису та плагінів
- Зменшіть час тестування, виконуючи тести паралельно та на кількох процесорах
- Виконайте тести в безперервній інтеграції навколишнього середовища, разом з іншими утилітами, такими як токс, макет, покриття, unittest, doctest і селеном
- Використовуйте Python для перевірки програм, не пов'язаних з Python
Аудиторія
- Тестувачі програмного забезпечення
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
нашою метою є дати вам навички, щоб зрозуміти і використовувати найбільш фундаментальних інструментів з машини навчання інструментів впевнено і уникнути поширених помилок застосування даних наук.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
Використання Python з ГІС суттєво збільшилося протягом останніх двох десятиліть, особливо з введенням Python 2.0 серії в 2000 році, що включало багато нових функцій програмування, які зробили мову набагато простіше для розгортання. З того часу Python не тільки використовувався в комерційних ГІС, таких як продукти Esri, а також платформи з відкритим кодом, включаючи як частину QGIS і GRASS. Насправді, сьогодні Python є найбільш широко використовуваною мовою користувачів GIS та програмістів.
Ця програма охоплює використання Python та його передових бібліотек, таких як geopandas, pysal, bokeh та osmnx для реалізації власних функцій ГІС. Програма також охоплює вступні модулі навколо ArcGIS API та QGIS toolboox.
Курс подається з прикладами та вправами з використанням Python
У цьому інструкторі, живого обучення, участники будуть навчитися основним глибокою Reinforcement Learning, коли вони проходять через створення Deep Learning агент.
До кінця цієї обов’язки участники зможуть:
Зрозуміти ключові концепції поза глибокою Reinforcement Learning і можна відрізняти його від Machine Learning Застосувати наступні алгоритми Reinforcement Learning, щоб розв’язати проблеми реального світу Збудувати Deep Learning Агент
Слухня
Розробники даних науковців
Формат курсу
Люкція частиною, частиною обговорювати, вивчення та тяжких руків
У цій інструкції під керівництвом, живої підготовки, учасники навчаться, як об'єднати можливості Python і Excel.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте пакети для інтеграції Python і Excel
- Читайте, пишіть та керуйте файлами Excel за допомогою Python
- Зателефонуйте на Python з Excel
Аудиторія
- Розробники
- Програмісти
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Примітка
- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
Ця навчальна програма під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) призначена для людей, які бажають запрограмувати візуально привабливе програмне забезпечення за допомогою Python та рамки інтерфейсу Qt UI.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Створіть середовище розробки, яке включає всі необхідні бібліотеки, пакети та рамки.
- Створіть настільний або серверний додаток, користувальницький інтерфейс якого працює плавно і візуально приваблює.
- Реалізуйте різні елементи та ефекти інтерфейсу користувача, включаючи віджети, діаграми, шари тощо, щоб досягти максимального ефекту в користуванні.
- Реалізуйте хорошу організацію проектування та організації коду на етапі розробки та розробки.
- Тестуйте та налагоджуйте програму.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Цей курс можна запропонувати для розробки в Windows, Linux та Mac OS.
- Використовується остання версія всього програмного забезпечення, наприклад, Py Qt 5 станом на цей текст тощо.
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або на сайті) спрямований на користувачів Matlab, які бажають досліджувати і або переходити до Python для аналізу даних та візуалізації.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Налаштування та встановлення середовища Python розвитку. Визначте різницю і схожість між Matlab і Python синтаксиєю. Використовуйте Python для отримання уявлень з різних наборів даних. Конвертуйте існуючі програми Matlab на Python. Інтегрируйте MATLAB і Python додатки.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Глибоке навчання - це суб'єкт машинного навчання, який використовує методи, засновані на представленнях даних та структурах, таких як нейронні мережі.
Python - мова програмування високого рівня, відома своєю чіткою синтаксиєю і читальністю коду.
У цьому тренінгу, який очолює інструктор, учасники дізнаються, як реалізувати моделі глибокого навчання для телекомунікацій за допомогою Python як вони проходять через створення глибокого навчання кредитного ризику моделі.
Після закінчення тренінгу учасники зможуть:
Визначте основні поняття глибокого навчання. Дізнайтеся про застосування та використання глибокого навчання в телекомунікації. Використовуйте Python, Keras і TensorFlow для створення моделей глибокого навчання для телекомунікацій. Створіть свій власний глибокий навчальний клієнт-модель прогнозування за допомогою Python.
Формат курсу
Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.
Курсові варіанти адаптації
Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
Last Updated: