
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
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grande conhecimento do treinador, como traduzir
Renata Cylejowska
Curso: Programowanie w języku Python
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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
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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
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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
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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
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compromisso do professor, preparação, abordagem dos ouvintes, disposição para explicar todas as ambiguidades
Małgorzata Konior
Curso: Programowanie w języku Python
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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
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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
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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
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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
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Exemplos reais de exercícios
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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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
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Acessibilidade e uma maneira interessante de entregar material didático.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Curso: Programowanie w języku Python
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Trabalhe em arquivos xlsx e csv
Łukasz Olczyk
Curso: Python: Automate the boring stuff
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Abrangente cobertura de tópicos de aprendizado de máquina, particularmente redes neurais. Desmistificou muito do tópico.
Sacha Nandlall
Curso: Python for Advanced Machine Learning
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Gostei do processamento interno e análise de dados personalizados.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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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
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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
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Eu gostei do que usamos nossos próprios dados como exemplos.
Glycom A/S
Curso: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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Tudo
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
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Questões interessantes
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
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Variedade de questões preparadas e exemplos
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Curso: Programowanie w języku Python
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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
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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
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Eu realmente gostei dos muitos laboratórios e práticas.
Vivian Feng - Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
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Os exercícios / laboratórios foram adaptados às nossas próprias necessidades organizacionais.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
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Eu geralmente gostei do assunto.
Destination Canada
Curso: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
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O treinador estava compartilhando experiências reais, é bom aprender com um profissional de verdade.
Fednot
Curso: Python Programming
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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
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1: 1 muito intensivo, mas aprendi muito.
Karen Dyke - BT
Curso: Python: Automate the Boring Stuff
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ênfase em exemplos com codificação "no projetor" é definitivamente em + para Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Curso: Advanced Python
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Eu apreciei principalmente o assunto.
Proximus
Curso: Python Programming
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A forma como os exercícios foram organizados: todos no próprio ritmo e Antonio lá para ajudá-lo ainda mais.
Proximus
Curso: Python Programming
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Eu gostei dos materiais de leitura suficientes e muito detalhados e exemplos (slides).
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
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Eu realmente gostei do nd.
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
Curso: Python Programming
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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
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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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Nossos Clientes


















































Programas do curso Python
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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 curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python
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
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.
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.
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.
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
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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