Os cursos de treinamento em Python ao vivo e treinados demonstram, através da prática prática, vários aspectos da linguagem de programação Python Alguns dos tópicos abordados incluem os fundamentos da programação Python, programação avançada de Python, Python para automação de testes, scripts Python e automação, e Python para aplicativos de Análise de Dados e Big Data em áreas como Finanças, Bancos e Seguros Os cursos de treinamento NobleProg em Python também abrangem cursos iniciantes e avançados sobre o uso de bibliotecas e estruturas em Python para Machine Learning e Deep Learning O treinamento em Python está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Brasil O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.
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Declaração de Clientes
Eu preferi o exercício e aprender sobre os cantos e recantos de Python
Connor Brierley-Green
Curso: Python Programming
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Joey tem um entusiasmo contagiante sobre programação. E ele foi muito bom em se adaptar às nossas necessidades e interesses na hora.
Randy Enkin
Curso: Python Programming
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Muitos exemplos me facilitaram a entender.
Lingmin Cao
Curso: Python Programming
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O conhecimento abrangente do guia para todas as nossas perguntas deu respostas esmagadoras minhas expectativas ... O palestrante conduz grandes discussões ... Ele não falta paciência ...
Łukasz Matulewicz
Curso: Programowanie w języku Python
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Grande conhecimento do palestrante, uma variedade de ferramentas e uma abordagem prática do tema
Magdalena Stupak
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
grande conhecimento do treinador, como traduzir
Renata Cylejowska
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Fato que personalização foi levada a sério.
jurgen linsen
Curso: Python Programming
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Como eu era o único participante, o treinamento poderia ser adaptado às minhas necessidades.
Kevin THIERRY
Curso: Web Development with Web2Py
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Eu gostei dos exercícios.
Office for National Statistics
Curso: Natural Language Processing with Python
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Eu gostei do útil e muito gentil.
Natalia Machrowicz
Curso: Python Programming
Machine Translated
Nós fizemos exercícios práticos (os roteiros que escrevemos podem ser usados em nosso trabalho diário). Isso tornou o curso muito interessante. Eu também gostei da maneira como o treinador compartilhou seu conhecimento. Ele fez isso de uma maneira muito acessível.
Malwina Sawa
Curso: Python Programming
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Muito boa abordagem para memorizar / repetir os tópicos principais. Muito bom "warm-up" exercícios.
Curso: Python Programming
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* Exercícios agradáveis. * Rapidamente mudou-se para tópicos mais avançados. * Trainer foi amigável e fácil de se levar. * Curso personalizado para necessidades de equipe.
Matthew Lucas
Curso: Python Programming
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Gostei da felixibilidade para adicionar tópicos específicos no curso / lições.
Marc Ammann
Curso: Python Programming
Machine Translated
Todos gostam
蒙 李
Curso: Machine Learning Fundamentals with Python
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o treinador olhou e ajudou cada pessoa individualmente
Szymon Wolny
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Um conjunto de exercícios ideal para o assunto. Exercícios fáceis e "com uma estrela"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Boa teoria / exercícios de equilíbrio, ajustando o nível de palestras para ouvintes cada vez mais experientes, uma grande vantagem para usar o Jupiter Notebook e mostrar a teoria na prática. Eu também gostei de coletar feedback anônimo após a primeira parte do treino no dia seguinte, tudo foi preparado de acordo com nossas sugestões e mesmo que já estivesse muito bom, então foi ainda melhor :) Motoro
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
compromisso do professor, preparação, abordagem dos ouvintes, disposição para explicar todas as ambiguidades
Małgorzata Konior
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Que o líder se aproxima de todos, mesmo quando ele não pede ajuda e verifica o nível do exercício.
Agnieszka Bielak
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
O treinador apresentou teorias muito curtas sobre um determinado problema e imediatamente fomos praticar. Uma ótima maneira de sair dos cartões, o que dá ao treinador informações sobre quanto tempo gastar em uma determinada tarefa e quem mais tem problemas com a solução. Mot
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Que mesmo que alguém não pedisse isso, mas você podia ver que ele não estava avançando com a tarefa, Krzysztof surgiu e foi capaz de aconselhar habilmente M
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
A maneira de conduzir, os exercícios, em geral, tudo gostava, estou muito feliz por ter chegado a um tal formador
Maksym Kolodiy
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Exemplos reais de exercícios
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Disponibilidade de material de treinamento (Jupyter), criado de forma contínua, atualizando o notebook, dependendo das perguntas que caíram durante o curso. Dispandindo dúvidas, responde a todas as perguntas.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Acessibilidade e uma maneira interessante de entregar material didático.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Trabalhe em arquivos xlsx e csv
Łukasz Olczyk
Curso: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Abrangente cobertura de tópicos de aprendizado de máquina, particularmente redes neurais. Desmistificou muito do tópico.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Gostei do processamento interno e análise de dados personalizados.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Os estudos de caso nos ajudaram a entender como podemos aplicar o Python na indústria. Realmente apreciei a ajuda do treinador durante os exercícios
Rajiv Dhingra - TCS
Curso: Python Programming
Machine Translated
Como somos desenvolvedores de PHP , ele entendeu a situação e nos permitiu mapear as coisas lentamente. Gostei dos exemplos e do humor que ele acrescentou.
Soumya Tyagi - TCS
Curso: Python Programming
Machine Translated
Eu gostei do que usamos nossos próprios dados como exemplos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Tudo
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Questões interessantes
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Variedade de questões preparadas e exemplos
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
Machine Translated
o treinamento não é apresentação estilizada. Nós estávamos codificando com ele treinador ..
Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
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Eu principalmente gostei do tudo.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
É uma nova experiência, um novo quadro e ansioso para fazer algo usando a lição aprendida nas aulas.
Jigme - Bhutan Telecom
Curso: Web Development with Django
Machine Translated
Eu realmente gostei dos muitos laboratórios e práticas.
Vivian Feng - Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Os exercícios / laboratórios foram adaptados às nossas próprias necessidades organizacionais.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Eu geralmente gostei do assunto.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
O treinador estava compartilhando experiências reais, é bom aprender com um profissional de verdade.
Fednot
Curso: Python Programming
Machine Translated
O treinador foi excelente, Ele estava sempre pronto para responder minhas perguntas e compartilhar o máximo de conhecimento que pudesse.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso: Advanced Python
Machine Translated
1: 1 muito intensivo, mas aprendi muito.
Karen Dyke - BT
Curso: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
ênfase em exemplos com codificação "no projetor" é definitivamente em + para Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Curso: Advanced Python
Machine Translated
Eu apreciei principalmente o assunto.
Proximus
Curso: Python Programming
Machine Translated
A forma como os exercícios foram organizados: todos no próprio ritmo e Antonio lá para ajudá-lo ainda mais.
Proximus
Curso: Python Programming
Machine Translated
Eu gostei dos materiais de leitura suficientes e muito detalhados e exemplos (slides).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Eu realmente gostei do nd.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
O que mais gosto no treinamento é que tudo no contorno do curso é algo que será útil para nossos projetos.
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Muito boa abordagem para memorizar / repetir os tópicos principais. Muito bom "warm-up" exercícios.
Curso: Python Programming
Machine Translated
Nossos Clientes
Programas do curso Python
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
35 horas
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
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.
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.
21 horas
Python é uma linguagem de programação escalável, flexível e amplamente utilizada para ciência de dados e aprendizagem de máquina. O Spark é um motor de processamento de dados usado na pesquisa, análise e transformação de dados grandes, enquanto Hadoop é um framework de biblioteca de software para armazenamento e processamento de dados em grande escala.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam usar e integrar Spark, Hadoop, e Python para processar, analisar e transformar grandes e complexos conjuntos de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Crie o ambiente necessário para iniciar o processamento de grandes dados com o Spark, Hadoop, e Python. Compreenda as características, os componentes essenciais e a arquitetura do Spark e Hadoop. Aprenda a integrar Spark, Hadoop, e Python para o processamento de dados grandes. Explore as ferramentas no ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Construa sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Use o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam usar e integrar Spark, Hadoop, e Python para processar, analisar e transformar grandes e complexos conjuntos de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Crie o ambiente necessário para iniciar o processamento de grandes dados com o Spark, Hadoop, e Python. Compreenda as características, os componentes essenciais e a arquitetura do Spark e Hadoop. Aprenda a integrar Spark, Hadoop, e Python para o processamento de dados grandes. Explore as ferramentas no ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Construa sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Use o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
14 horas
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
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.
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.
14 horas
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
28 horas
Este curso foi concebido para aqueles que desejam aprender a linguagem de programação Python. A ênfase está na linguagem Python, nas bibliotecas principais, bem como na seleção das melhores e mais úteis bibliotecas desenvolvidas pela comunidade Python. Python dirige negócios e é usado por cientistas em todo o mundo - é uma das linguagens de programação mais populares.
O curso pode ser entregue usando Python 2.7.x ou 3.x, com exercícios práticos fazendo uso do poder total de ambas as versões do idioma. Este curso pode ser entregue em qualquer sistema operacional (todos os sabores do UNIX, incluindo Linux e Mac OS X, bem como o Microsoft Windows).
Os exercícios práticos constituem cerca de 70% do tempo do curso e cerca de 30% são demonstrações e apresentações. Podem ser feitas discussões e perguntas ao longo do curso.
Nota: o treinamento pode ser adaptado a necessidades específicas mediante solicitação prévia antes da data do curso proposto.
O curso pode ser entregue usando Python 2.7.x ou 3.x, com exercícios práticos fazendo uso do poder total de ambas as versões do idioma. Este curso pode ser entregue em qualquer sistema operacional (todos os sabores do UNIX, incluindo Linux e Mac OS X, bem como o Microsoft Windows).
Os exercícios práticos constituem cerca de 70% do tempo do curso e cerca de 30% são demonstrações e apresentações. Podem ser feitas discussões e perguntas ao longo do curso.
Nota: o treinamento pode ser adaptado a necessidades específicas mediante solicitação prévia antes da data do curso proposto.
28 horas
Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão técnicas avançadas de programação Python, incluindo como aplicar essa linguagem versátil para resolver problemas em áreas como aplicativos distribuídos, análise e visualização de dados, programação de interface do usuário e scripts de manutenção.
Formato do curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Se você deseja adicionar, remover ou personalizar qualquer seção ou tópico dentro deste curso, entre em contato conosco para organizar.
Formato do curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Se você deseja adicionar, remover ou personalizar qualquer seção ou tópico dentro deste curso, entre em contato conosco para organizar.
21 horas
In this instructor-led, live training in Brasil, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 horas
Este curso é projetado para aqueles que desejam aprender o Python linguagem de programação. A ênfase é sobre o Python idioma, as bibliotecas principais, bem como sobre a seleção das melhores e mais úteis bibliotecas desenvolvidas pela comunidade Python. Python drives empresas e é usado por cientistas em todo o mundo – é um dos idiomas de programação mais populares.
35 horas
O curso de treinamento ajudará os participantes a se preparar para o Desenvolvimento de Aplicações Web usando Python Programming com Data Analytics. Tal visualização de dados é uma ótima ferramenta para Top Management na tomada de decisões.
14 horas
O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.
Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.
Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.
14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor é baseado no popular livro "Automatize o material chato com Python ", de Al Sweigart. Ele é destinado a iniciantes e abrange conceitos essenciais de programação Python através de exercícios práticos e discussões. O foco é aprender a escrever código para aumentar drasticamente a produtividade do escritório.
No final deste treinamento, os participantes saberão programar em Python e aplicar essa nova habilidade para:
- Automatizando tarefas escrevendo programas Python simples.
- Escrevendo programas que podem fazer reconhecimento de padrões de texto com "expressões regulares".
- Gerando e atualizando programaticamente planilhas do Excel .
- Analisando PDFs e documentos do Word .
- Rastreando sites da Web e obtendo informações de fontes on-line.
- Escrevendo programas que enviam notificações por email.
- Use as ferramentas de depuração do Python para resolver rapidamente os bugs.
- Programaticamente controlando o mouse e o teclado para clicar e digitar para você.
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
No final deste treinamento, os participantes saberão programar em Python e aplicar essa nova habilidade para:
- Automatizando tarefas escrevendo programas Python simples.
- Escrevendo programas que podem fazer reconhecimento de padrões de texto com "expressões regulares".
- Gerando e atualizando programaticamente planilhas do Excel .
- Analisando PDFs e documentos do Word .
- Rastreando sites da Web e obtendo informações de fontes on-line.
- Escrevendo programas que enviam notificações por email.
- Use as ferramentas de depuração do Python para resolver rapidamente os bugs.
- Programaticamente controlando o mouse e o teclado para clicar e digitar para você.
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
21 horas
Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e inovadoras do Python, pois eles criam uma série de aplicativos de demonstração que envolvem dados de imagem, música, texto e dados financeiros No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos Aplicar aprendizado profundo e aprendizado semissupervisionado a aplicativos que envolvam dados de imagem, música, texto e dados financeiros Empurre os algoritmos do Python para o seu potencial máximo Use bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
Pandas é um pacote Python que fornece estruturas de dados para trabalhar com dados estruturados (tabulares, multidimensionais, potencialmente heterogêneos) e séries temporais.
21 horas
O teste unitário é uma abordagem de teste que testa unidades individuais do código-fonte, modificando suas propriedades ou acionando um evento para confirmar se o resultado é o esperado O PyTest é uma estrutura de testes completa, independente de API, flexível e extensível, com um modelo avançado e completo de fixtures Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o PyTest para escrever testes curtos e fáceis de manter que sejam elegantes, expressivos e legíveis No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Escrever testes legíveis e de fácil manutenção sem a necessidade de código clichê Use o modelo de aparelho para escrever pequenos testes A escala testa até testes funcionais complexos para aplicativos, pacotes e bibliotecas Entenda e aplique recursos do PyTest como ganchos, asseveração de reescrita e plugins Reduza os tempos de teste executando testes em paralelo e em vários processadores Execute testes em um ambiente de integração contínua, junto com outros utilitários como tox, mock, coverage, unittest, doctest e Selenium Use o Python para testar aplicativos nonPython Público Testadores de software Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
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.
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.
28 horas
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
28 horas
This course introduces linguists or programmers to NLP in Python. During this course we will mostly use nltk.org (Natural Language Tool Kit), but also we will use other libraries relevant and useful for NLP. At the moment we can conduct this course in Python 2.x or Python 3.x. Examples are in English or Mandarin (普通话). Other languages can be also made available if agreed before booking.
35 horas
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
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.
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.
21 horas
Um sistema de informações geográficas ( GIS ) é um sistema projetado para capturar, armazenar, manipular, analisar, gerenciar e apresentar dados espaciais ou geográficos. O acrônimo GIS às vezes é usado para a ciência da informação geográfica (ciência GIS ) para se referir à disciplina acadêmica que estuda sistemas de informação geográfica e é um grande domínio dentro da disciplina acadêmica mais ampla da geoinformática.
O uso do Python com o GIS aumentou substancialmente nas últimas duas décadas, particularmente com a introdução da série Python 2.0 em 2000, que incluiu muitos novos recursos de programação que tornaram a linguagem muito mais fácil de implantar. Desde então, o Python não só foi utilizado em GIS comerciais, como os produtos da Esri, mas também em plataformas de código aberto, inclusive como parte do Q GIS e do GRASS. Na verdade, o Python hoje é de longe a linguagem mais usada pelos usuários e programadores do GIS .
Este programa cobre o uso do Python e suas bibliotecas avançadas, como geopandas, pysal, bokeh e osmnx, para implementar seus próprios recursos de GIS . O programa também abrange módulos introdutórios em torno da API Arc GIS e toolboox Q GIS .
O uso do Python com o GIS aumentou substancialmente nas últimas duas décadas, particularmente com a introdução da série Python 2.0 em 2000, que incluiu muitos novos recursos de programação que tornaram a linguagem muito mais fácil de implantar. Desde então, o Python não só foi utilizado em GIS comerciais, como os produtos da Esri, mas também em plataformas de código aberto, inclusive como parte do Q GIS e do GRASS. Na verdade, o Python hoje é de longe a linguagem mais usada pelos usuários e programadores do GIS .
Este programa cobre o uso do Python e suas bibliotecas avançadas, como geopandas, pysal, bokeh e osmnx, para implementar seus próprios recursos de GIS . O programa também abrange módulos introdutórios em torno da API Arc GIS e toolboox Q GIS .
35 horas
Este é um introdutório de 5 dias para Data Science e AI.
O curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python
O curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python
28 horas
Este é um curso de 4 dias introduzindo AI e sua aplicação usando o Python linguagem de programação. Há uma opção para ter um dia adicional para realizar um projeto de IA na conclusão deste curso.
21 horas
Profundamente Reinforcement Learning refere-se à capacidade de um agente artífico " para aprender por processos e erros e recompensas. Um agente artificial tem como objetivo emular um humano ' capacidade de obter e construir conhecimentos por sua própria, directamente a partir de entradas cruas como visão. Para perceber a aprendizagem de reforço, são utilizadas redes de aprendizagem profunda e neural. A aprendizagem de reforçamento é diferente do aprendizagem de máquinas e não depende em abordagens de aprendizagem supervisão e não supervisadas.
Neste instrutor, treinamento vivo, os participantes aprenderão os fundamentais do Profundo Reinforcement Learning, ao passar através da criação de um agente Deep Learning.
Até ao fim deste treinamento, os participantes poderão:
Compreende os conceitos fundamentais por trás da Profunda Reinforcement Learning e poder distinguir-o de Machine Learning Aplicar algoritmos avançados Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real Construir um Deep Learning Agente
Audiência
Desenvolvedores Científicos de Dados
Formato do curso
Lecção da parte, discussão parcial, exercícios e prática pesada de mãos
Neste instrutor, treinamento vivo, os participantes aprenderão os fundamentais do Profundo Reinforcement Learning, ao passar através da criação de um agente Deep Learning.
Até ao fim deste treinamento, os participantes poderão:
Compreende os conceitos fundamentais por trás da Profunda Reinforcement Learning e poder distinguir-o de Machine Learning Aplicar algoritmos avançados Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real Construir um Deep Learning Agente
Audiência
Desenvolvedores Científicos de Dados
Formato do curso
Lecção da parte, discussão parcial, exercícios e prática pesada de mãos
14 horas
In this instructor-led, live training in Brasil participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14 horas
Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código O Excel é um aplicativo de planilha desenvolvido pela Microsoft e amplamente utilizado em muitos setores Adicionando Python ao Excel torna uma ferramenta poderosa para análise de dados Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como combinar os recursos do Python e do Excel No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar pacotes para integrar o Python e o Excel Ler, gravar e manipular arquivos do Excel usando o Python Chamar funções Python do Excel Público Desenvolvedores Programadores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
14 horas
In this instructor-led, live training in Brasil, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 horas
This instructor-led, live training in Brasil begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based 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.
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.
21 horas
Py Qt é uma biblioteca multi-plataforma para o desenvolvimento de GUIs (interfaces gráficas de usuário) para aplicativos Python . Interfaces o Python com o kit de ferramentas GUI do Qt .
Este treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto) é destinado a pessoas que desejam programar um aplicativo de software visualmente atraente usando o Python e a estrutura do Qt UI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configure um ambiente de desenvolvimento que inclua todas as bibliotecas, pacotes e frameworks necessários.
- Crie um aplicativo de desktop ou servidor cuja interface do usuário funcione sem problemas e seja visualmente atraente.
- Implemente vários elementos e efeitos da interface do usuário, incluindo widgets, gráficos, camadas, etc., para obter o máximo efeito na usabilidade.
- Implementar um bom design de interface do usuário e organização de código durante a fase de design e desenvolvimento.
- Teste e depure o aplicativo.
Formato do curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Este curso pode ser oferecido para desenvolvimento no Windows, Linux e Mac OS.
- A versão mais recente de todo o software é usada, por exemplo, Py Qt 5 até o momento da redação, etc.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto) é destinado a pessoas que desejam programar um aplicativo de software visualmente atraente usando o Python e a estrutura do Qt UI.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configure um ambiente de desenvolvimento que inclua todas as bibliotecas, pacotes e frameworks necessários.
- Crie um aplicativo de desktop ou servidor cuja interface do usuário funcione sem problemas e seja visualmente atraente.
- Implemente vários elementos e efeitos da interface do usuário, incluindo widgets, gráficos, camadas, etc., para obter o máximo efeito na usabilidade.
- Implementar um bom design de interface do usuário e organização de código durante a fase de design e desenvolvimento.
- Teste e depure o aplicativo.
Formato do curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Este curso pode ser oferecido para desenvolvimento no Windows, Linux e Mac OS.
- A versão mais recente de todo o software é usada, por exemplo, Py Qt 5 até o momento da redação, etc.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
14 horas
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
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
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
28 horas
A aprendizagem por máquina é uma rama da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem ser explicitamente programados.
A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizagem de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizagem, como redes neurais.
Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e leitura de código.
Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para telecom usando Python enquanto eles passam pela criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.
No final do curso, os participantes poderão:
Conheça os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda. Aprenda as aplicações e os usos de aprendizagem profunda em telecom. Use Python, Keras, e TensorFlow para criar modelos de aprendizagem profunda para telecom. Construa seu próprio modelo de profunda aprendizagem do cliente usando Python.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizagem de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizagem, como redes neurais.
Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e leitura de código.
Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para telecom usando Python enquanto eles passam pela criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.
No final do curso, os participantes poderão:
Conheça os conceitos fundamentais de aprendizagem profunda. Aprenda as aplicações e os usos de aprendizagem profunda em telecom. Use Python, Keras, e TensorFlow para criar modelos de aprendizagem profunda para telecom. Construa seu próprio modelo de profunda aprendizagem do cliente usando Python.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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