Python för Unix- och shellanvändare – Automatisering och skriptning Träningskurs

Denna intensiva, praktiska kurs täcker avancerade Python-tekniker, ingenjörsbästa praxis och vanligt använda designmönster för att skapa underhållbara, testbara och högprestanda Python-applikationer. Kursen betonar moderna verktyg, typer, koncurrensmodeller, arkitekturmönster och distributionsklara arbetsflöden.

Denna instruktörsvägledna, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivå- till avancerade Pythonutvecklare som vill anta professionella praxis och mönster för produktionsklar Python-system.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda Python-typer, dataclasses och typkontroll för att öka koddens pålitlighet.
• Använda designmönster och arkitekturprinciper för att strukturera robusta applikationer.
• Implementera koncurrens och parallellism korrekt med hjälp av asyncio och multiprocessing.
• Bygga vältestad kod med pytest, egenskapsbaserat testning och CI-pipeliner.
• Profilerar, optimerar och hårdnar Python-applikationer för produktionsanvändning.
• Paketera, distribuera och distribuera Python-projekt med moderna verktyg och containrar.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar och korta demonstrationer.
• Praktiska laborationer och kodövningar varje dag.
• Kronhögsta miniprojekt som integrerar mönster, testning och distribution.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning eller fokusområde (data, webb eller infra), kontakta oss för att ordna.

Denna kurs lär ut praktiska tekniker för att designa, bygga, testa och distribuera agentbaserade (autonoma) system med hjälp av Python. Den täcker agent-loopen, verktygsintegreringar, minnes- och tillståndshantering, orchestrationsmönster, säkerhetskontroller och produktionsaspekter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivå- till avancerad nivås ML-ingeniörer, AI-utvecklare och mjukvaruutvecklare som vill bygga robusta, produktionsklara autonoma agenter med hjälp av Python.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och implementera agent-loopen och beslutsfattande arbetsflöden.
• Integrera externa verktyg och API:er för att utöka agents kapacitet.
• Implementera kort- och långtidsminnesarkitekturer för agenter.
• Koordinera flerstegsorchestrationer och agentkompositioner.
• Tillämpa bästa praxis för säkerhet, åtkomstkontroll och observabilitet för distribuerade agenter.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hållbara labbar för att bygga agenter med Python och populära SDK:er.
• Projektbaserade övningar som ger produktionsklara prototyper.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

🔍 Utforskar praktiska tillvägagångssätt för datavetenskap och AI med Python — ger yrkesverksamma de färdigheter som krävs för att analysera data, bygga maskininlärningsmodeller och implementera AI-drivna lösningar i affärssammanhang. 📊 Omfattar CRISP-DM-arbetsflöden, statistisk analys, övervakad och oövervakad inlärning, djupinlärning med TensorFlow, naturlig språkbehandling, stor datamängd med Spark och datadriven berättelseformgivning. 💼 Lämplig för nybörjare som söker certifiering inom datavetenskap med Python samt karriärrelevanta analysutbildningar.

Artificial Intelligence med Python handlar om att utveckla intelligenta system med hjälp av Python’s omfattande ekosystem av AI- och maskininlärningsbibliotek.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellan-nivå Python programmerare som vill designa, implementera och distribuera AI-lösningar med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-algoritmer med hjälp av Python’s kärnbibliotek för AI.
• Arbeta med övervakade, oövervakade och förstärkta inlärningsmodeller.
• Integrera AI-lösningar i befintliga applikationer och arbetsflöden.
• Utvärdera modellprestanda och optimera för noggrannhet och effektivitet.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

Detta handledningsskickade, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till företagsanalister som vill automatisera handel med algoritmisk handel, Python och R.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda algoritmer för att köpa och sälja värdepapper snabbt i specialiserade intervall.
• Minimera kostnader associerade med handel genom algoritmisk handel.
• Automatiskt övervaka aktiekurser och placera order.

Tillämpad AI från grunden i Python ger programmerare och dataanalytiker de grundläggande teknikerna för att bygga maskininlärningslösningar från grunden med Python. Den täcker kärnprinciperna för övervakad inlärning inom klassificering och regression, oövervakad inlärning inom clustering och avvikelsedetektering samt avancerade arkitekturer för neurala nätverk. Boken undersöker beprövade metoder för arbete med scikit-learn, Apache Spark MLlib och Jupyter-notböcker för praktisk AI-utveckling. Den hjälper yrkesverksamma att implementera praktiska ML-modeller, utvärdera algoritmers begränsningar och slutföra tillämpade projekt för lösa verkliga problem.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå Python som vill förbättra sin Python utvecklingsupplevelse med hjälp av AWS Cloud9.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera AWS Cloud9 för Python-utveckling.
• Förstå AWS Cloud9 IDE-gränssnittet och funktionerna.
• Skriv, felsök och distribuera Python applikationer i AWS Cloud9.
• Samarbeta med andra utvecklare med hjälp av AWS Cloud9-plattformen.
• Integrera AWS Cloud9 med andra AWS-tjänster för avancerade distributioner.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå till medelnivå som vill använda Python för att bygga blockkedje- och kryptovalutaapplikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd Python för att skapa och manipulera blockchain- och kryptovalutasystem och data.
• Använd Python bibliotek och ramverk som Flask, PyCrypto och web3.py för att interagera med blockchain och kryptovaluta nätverk och tjänster.
• Använd Python för att implementera smarta kontrakt, konsensusalgoritmer och kryptografiska protokoll för blockkedje- och kryptovalutaapplikationer.
• Använd Python för att utveckla och distribuera decentraliserade applikationer (DApps) som körs på blockchain- och kryptovalutaplattformar.
• Använd Python för att utföra dataanalys och visualisering av blockchain- och kryptovalutadata.

Kursöversikt

Denna praktiska utbildning är avsedd för professionella med bakgrund inom dataengineering som vill bygga upp praktiska färdigheter inom artificiell intelligens, Python och stora språkmodeller (LLM). Kursen fokuserar på verkliga tillämpningar och omfattar användning av modeller, prompt-engineering samt utveckling av AI-drivna lösningar. Deltagarna genomgår progressiva övningar som leder från grundläggande koncept till att bygga distribuerbara AI-arbetsflöden.

Format för utbildningen

• Fysisk klassrumsutbildning

• Instruktörsledda sessioner med vägledande praktik

• Interaktiva diskussioner och verkliga fallstudier

• Dagliga praktiska övningar

Kursmål

• Förstå centrala AI- och maskininlärningskoncept relevanta för moderna tillämpningar

• Stärka Python-färdigheter för AI-utveckling och arbetsflöden med data

• Lära sig hur stora språkmodeller fungerar och hur man använder dem effektivt

• Designa och optimera prompts för tillförlitliga resultat

• Bygga helhetliga AI-lösningar med hjälp av API:er och ramverk

• Integrera AI i dataengineering-pipelines

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till datavetare och programutvecklare som vill använda Dask med Python-ekosystemet för att bygga, skala och analysera stora datamängder.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera miljön för att börja bygga stordata-behandling med Dask och Python.
• Förstå hur Dask accelererar parallell beräkning i Python.
• Lär sig hur man skalas med det Python-ekosystemet (Numpy, SciPy och Pandas) med hjälp av Dask.
• Optimera Dask-miljön för att behålla hög prestanda vid hantering av stora datamängder.

Denna instruktörsledd, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå-Python-utvecklare och dataanalytiker som vill förbättra sina kunskaper i dataanalys och -manipulation med Pandas och Numpy.

Till slut av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en utvecklingsmiljö som inkluderar Python, Pandas och NumPy.
• Skapa ett dataanalysprogram med hjälp av Pandas och Numpy.
• Framföra avancerade datamanipulationer, sortering och filtrering.
• Genomföra aggregeringsoperationer och analysera tidsrader.
• Visualisera data med hjälp av Matplotlib och andra visualiseringsbibliotek.
• Felsöka och optimera deras dataanalyskod.

Denna instruktörsvägda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till utvecklare som vill använda FARM-stacken (FastAPI, React och MongoDB) för att bygga dynamiska, prestandarika och skalbara webbapplikationer.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön som integrerar FastAPI, React och MongoDB.
• Förstå de viktigaste koncepten, funktionerna och fördelarna med FARM-stacken.
• Lära sig hur man bygger REST-API:er med FastAPI.
• Lära sig hur man designar interaktiva applikationer med React.
• Utveckla, testa och distribuera applikationer (frontend och backend) med FARM-stacken.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till utvecklare som vill använda FastAPI med Python för att enklare och snabbare bygga, testa och distribuera RESTful APIs.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att utveckla APIs med Python och FastAPI.
• Skapa APIs snabbare och enklare med hjälp av FastAPI-biblioteket.
• Lära sig hur man skapar datamodeller och scheman baserat på Pydantic och OpenAPI.
• Ansluta APIs till en databas med hjälp av SQLAlchemy.
• Implementera säkerhet och autentisering i APIs med hjälp av FastAPI-verktyg.
• Skapa containrar och distribuera webb-APIer till en molnserver.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till dataanalytiker som vill använda TensorFlow för att analysera potentiella bedrägeridata.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna kunna:

• Skapa en bedrägeridetekteringsmodell i Python och TensorFlow.
• Bygga linjära regressions- och linjära regressionsmodeller för att förutsäga bedrägerier.
• Utveckla ett slut-i-slut AI-program för att analysera bedrägeridata.

Syftet med denna kurs är att ge en grundläggande kompetens i tillämpningen av Machine Learning metoder i praktiken. Genom användningen av Python programmeringsspråket och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel, lär denna kurs hur man använder de viktigaste byggblockarna av Machine Learning, hur man gör data modellering beslut, tolkar utgångarna av algoritmerna och validerar resultaten.

Vårt mål är att ge dig färdigheterna att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygsfönstret med förtroende och undvika de vanliga bristerna i Data Science-applikationer.