Python for Unix- og Shell-brukere – Automatisering og Skripting Treningskurs

Dette intensivt, praksisbaserte kurset dekker avanserte Python-teknikker, ingeniørbestpraksis og ofte brukte designmønstre for å bygge vedlikeholdbare, testbare og høy ytelsesmessige Python-applikasjoner. Det legger vekt på moderne verktøy, typer, konkurransemønstre, arkitekturmønstre og driftsberedde arbeidsflyter.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot mellom- og avansert nivå Python-utviklere som ønsker å innføre profesjonelle praksiser og mønstre for produksjonsnivå-Python-systemer.

Til slutt av dette kurset, vil deltakerne kunne:

• Anvende Python-typer, dataclasses og type-sjekking for å øke kodereliable.
• Bruk designmønstre og arkitekturprinsipper for å strukturere robuste applikasjoner.
• Implementer konkurranse og parallelleisme korrekt ved hjelp av asyncio og multiprocessing.
• Bygg godt testet kode med pytest, egenskapbasert testing og CI-pipelines.
• Profiler, optimaliser og forbedre Python-applikasjoner for produksjon.
• Pakke, distribuer og deploy Python-prosjekter ved hjelp av moderne verktøy og containere.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og korte demonstrasjoner.
• Praksisbaserte labber og kodeøvelser hvert dag.
• Kronologi mini-prosjekt som integrerer mønstre, testing og deployment.

Kursanpassingsoptjoner

• For å be om et tilpasset trening eller fokusområde (data, web eller infra), vennligst kontakt oss for å arrangere.

Dette kurset lærer praktiske teknikk for å designe, bygge, teste og distribuere autonome (agente) systemer ved hjelp av Python. Det dekker agentloopen, verktøyintegrering, hukommelses- og tilstandsbehandling, orchestreringsskjemater, sikkerhetskontroller og produseringsbetraktninger.

Dette kurset ledes av en instruktør (online eller på stedet) og er rettet mot mellem- og avanserte ML-injenerer, AI-utviklere og programvareinjenerer som ønsker å bygge robuste, produsjonstilbereder autonome agenter ved hjelp av Python.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Designe og implementere agentloopen og beslutningsfattende arbeidsflytter.
• Integrasjon av eksterne verktøy og APIer for å utvide agentkapasiteten.
• Implementere kortsiktige og langsiktige hukommelsesar arkitekturer for agenter.
• Koordinere flerskrittet orchestrering og agentkomposisjon.
• Anvende sikkerhets-, tilgangskontroll- og overvåkningsbestpraksis for distribuerte agenter.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndverkslaboratorier for å bygge agenter med Python og populære SDKer.
• Prosjektbaserte øvelser som resulterer i distribuerbare prototyper.

Kursjusteringsoptjoner

• For å forespørre et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne det.

🔍 Dykker ned i praktiske tilnærminger til datavitenskap og AI med Python — utstyrrer fagpersoner med kompetansen som trengs for å utforske data, bygge maskinlæringsmodeller og implementere AI-drevne løsninger i forretningsmiljøer. Dekker CRISP-DM-arbeidsflyter, statistisk analyse, overvåket og uovervåket læring, dyplæring med Tensorflow, naturlig språkbehandling, store datamengder med Spark, og datadrevet fortellerteknikk. Ideelt for nybegynnere som søker en Python-sertifisering innen datavitenskap og karriereklar analyseopplæring.

Kunstig intelligens med Python er utviklingen av intelligente systemer ved hjelp av Python’s omfattende økosystem av AI- og maskinlæringsbiblioteker.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå Python-programmerere som ønsker å designe, implementere og distribuere AI-løsninger ved hjelp av Python.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-algoritmer ved hjelp av Python’s kjerne AI-biblioteker.
• Arbeide med overvåket, uovervåket og forsterkende læringsmodeller.
• Integrere AI-løsninger i eksisterende applikasjoner og arbeidsflyter.
• Vurdere modellprestasjon og optimalisere for nøyaktighet og effektivitet.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-lab miljø.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot virksomhetsanalytikere som ønsker å automatisere handel med algoritmisk handel, Python og R.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke algoritmer for å kjøpe og selge verdipapirer raskt på spesialiserte intervaller.
• Redusere kostnadene forbundet med handel ved hjelp av algoritmisk handel.
• Automatiske overvåking av aksjekurser og plassering av ordre.

Kurs i anvendt AI fra bunnen av i Python utstyrer programvareutviklere og dataanalytikere med grunnleggende teknikker for å bygge maskinlæringsløsninger fra grunnen av ved hjelp av Python. Omhandler grunnleggende prinsipper for veiledet læring (klassifisering og regresjon), ulvetet læring (klustering og unormalitetsdeteksjon) avanserte neuronettverksarkitekturer. Gjennomgår dokumenterte metoder for bruk av scikit-learn, Apache Spark MLlib og Jupyter-notbøker i praktisk AI-utvikling. Hjelper fagfolk med å implementere praktiske ML-modeller, evaluere algoritmenes begrensninger og gjennomføre anvendte prosjekter for å løse virkelige problemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå Python som ønsker å forbedre sin Python utviklingsopplevelse ved å bruke AWS Cloud9.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer og konfigurer AWS Cloud9 for Python utvikling.
• Forstå AWS Cloud9 IDE-grensesnittet og funksjonene.
• Skriv, feilsøk og distribuer Python-applikasjoner i AWS Cloud9.
• Samarbeid med andre utviklere ved å bruke AWS Cloud9-plattformen.
• Integrer AWS Cloud9 med andre AWS-tjenester for avanserte distribusjoner.

Kursoversikt

Denne praktiske opplæringen er rettet mot fagpersoner med bakgrunn innen dataingeniør som ønsker å bygge praktiske ferdigheter innen kunstig intelligens, Python og store språkmodeller (LLM). Kurset fokuserer på virkelige applikasjoner, og dekker bruk av modeller, prompt-ingeniørarbeid og bygging av AI-drevne løsninger. Deltakerne vil jobbe gjennom progresive øvelser som beveger seg fra grunnleggende konsepter til å bygge distribuerbare AI-arbeidsflyter.

Opplæringsformat

• Klasseromsopplæring på stedet

• Instruktørledede sesjoner med veiledet praksis

• Interaktive diskusjoner og case studies fra praksisfeltet

• Daglige praktiske øvelser

Kursmål

• Forstå grunnleggende AI- og maskinlæringskonsepter som er relevante for moderne applikasjoner

• Styrk Python-ferdigheter for AI-utvikling og dataarbeidsflyter

• Lær hvordan store språkmodeller fungerer og hvordan de brukes effektivt

• Utform og optimaliser prompts for pålitelige resultater

• Bygg ende-til-ende AI-løsninger ved hjelp av API-er og rammeverk

• Integrer AI i dataingeniør-pipelines

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Dask med Python-økosystemet for å bygge, skalere og analysere store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp miljøet for å begynne å bygge stordatabehandling med Dask og Python.
• Utforsk funksjonene, bibliotekene, verktøyene og APIene som er tilgjengelige i Dask.
• Forstå hvordan Dask akselererer parallell databehandling i Python.
• Lær hvordan du skalerer Python-økosystemet (Numpy, SciPy og Pandas) ved hjelp av Dask.
• Optimaliser Dask-miljøet for å opprettholde høy ytelse ved håndtering av store datasett.

Denne instruktørledede, live opplæringskurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere av Python og dataanalytikere som ønsker å forbedre ferdighetene sine i dataanalyse og datamanipulering ved bruk av Pandas og NumPy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer Python, Pandas og NumPy.
• Lage en dataanalyseapplikasjon ved bruk av Pandas og NumPy.
• Utføre avansert datamanipulering, sortering og filtreringsoperasjoner.
• Utføre aggregatoperasjoner og analysere tidsrekker.
• Visualisere data ved bruk av Matplotlib og andre visualiseringsbiblioteker.
• Feilsøke og optimalisere dataanalysekoden sin.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FARM-stakken (FastAPI, React, og MongoDB) til å bygge dynamiske, høyytelsesfulle og skalerbare webapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp den nødvendige utviklingsmiljøet som integrerer FastAPI, React, og MongoDB.
• Forstå de viktige konsepter, egenskapene og fordelene ved FARM-stakken.
• Lære å bygge REST-APIer med FastAPI.
• Lære å designe interaktive applikasjoner med React.
• Utvikle, teste og distribuere applikasjoner (front-end og back-end) ved hjelp av FARM-stakken.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FastAPI med Python for å bygge, teste og distribuere RESTful APIer enklere og raskere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å utvikle API-er med Python og FastAPI.
• Opprette API-er raskere og enklere ved hjelp av FastAPI-biblioteket.
• Lære hvordan man oppretter datamodeller og skjemaer basert på Pydantic og OpenAPI.
• Koble API-er til en database ved hjelp av SQLAlchemy.
• Implementere sikkerhet og autentisering i API-er ved hjelp av FastAPI-verktøyene.
• Bygge container-images og distribuere web-API-er til en sky-server.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke TensorFlow til å analysere potensielle svindeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en modell for svindeldeteksjon i Python og TensorFlow.
• Bygge lineære regresjoner og lineære regresjonsmodeller for å forutsi svindel.
• Utvikle en ende-til-ende AI-applikasjon for å analysere svindeldata.

Målet med dette kurset er å gi en grunnleggende kompetanse i å anvende Machine Learning metoder i praksis. Gjennom bruken av Python programmeringsspråket og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan du bruker de viktigste byggblokkene Machine Learning, hvordan du gjør datamodelleringsbeslutninger, tolker utgangene til algoritmene og validerer resultatene.

Vårt mål er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra verktøyboksen med tillit og unngå de vanlige tapene av Data Sciences applikasjoner.

Målet med dette kurset er å gi generell kompetanse i å anvende maskinlæringsmetoder i praksis. Gjennom bruk av programmeringsspråket Python og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan man bruker de viktigste byggesteinene i maskinlæring, hvordan man tar beslutninger om datamodellering, tolker utdataene fra algoritmer og validere resultatene.

Målet vårt er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra Machine Learning verktøykassen på en trygg måte og unngå de vanlige fallgruvene i Data Sciences-applikasjoner.