Python Opplæringskurs

Dataanalyse er vitenskapen om å analysere rådata for å få innsikt og trender. Tableau er et ledende verktøy for forretningsintelligens og datavisualisering, mens SQL er det mest brukte språket for spørring i databaser. Sammen med to av de mest populære programmeringsspråkene for datavitenskap, gir Python og R, Tableau og SQL en robust, ende-til-ende-løsning som kan bidra til å visualisere og analysere data effektivt.Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere og alle som er interessert i å lære å bruke og integrere Tableau, Python, R og SQL for datavisualisering og -analyse.Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Utfør dataanalyse ved å bruke Python, R og SQL. Skap innsikt gjennom datavisualisering med Tableau. Ta datadrevne beslutninger for forretningsdrift.

Kursets format

Interaktivt foredrag og diskusjon. Mye øvelser og trening. Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to gain a comprehensive understanding of Python programming and its applications in cybersecurity. By the end of this training, participants will be able to:

• Use Python programming for defensive cybersecurity.
• Understand and use Python for ethical offensive techniques and digital forensics tasks.
• Recognize legal and ethical considerations surrounding offensive cybersecurity and vulnerability disclosure.

Python er et skalbart, fleksibelt og mye brukt programmeringsspråk for datavitenskap og maskinlæring. Spark er en databehandlingsmotor som brukes i spørre, analysere og transformere store data, mens Hadoop er et programvare bibliotek rammeverk for storskala data lagring og behandling. Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke og integrere Spark, Hadoop, og Python for å behandle, analysere og transformere store og komplekse datasett. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å behandle store data med Spark, Hadoop, og Python. Forstå funksjonene, kjernekomponentene og arkitekturen til Spark og Hadoop. Lær hvordan du integrerer Spark, Hadoop, og Python for Big Data Processing. Utforsk verktøyene i Spark økosystemet (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, og Flume). Bygg samarbeidende filtrering anbefalingssystemer som likner Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, og Google. Bruk Apache Mahout til å skala maskinlæring algoritmer.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Python er det mest populære programmeringsspråket for datavitenskap og maskinlæring. SQL er det vanligste verktøyet for database management mens Tableau er et ledende forretningsintelligens og data visualisering verktøy. Kombinering SQL, Python, og Tableau gir en kraftig, end-to-end løsning for dataanalyse. Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data forskere og utviklere som ønsker å bruke og integrere SQL, Python, og Tableau for å utføre kompleks dataanalyse, behandling og visualisering. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

Lag det nødvendige miljøet for å utføre dataanalyse med SQL, Python, og Tableau. Forstå de viktigste konseptene for programvareintegrasjon (data, servere, klienter, APIs, endpoints, etc.) Dette er en av de grunnleggende grunnleggende grunnleggende grunnleggende og grunnleggende grunnleggende. Utføre data forhåndsbehandling teknikker i Python. Lær hvordan du kobler Python og SQL til dataanalyse. Lag innsiktlige data visualiseringer og diagrammer med Tableau.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

This instructor-led, live training in Norge (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.

Dette kurset er designet for de som ønsker å lære seg programmeringsspråket Python . Vektleggingen ligger på Python språket, kjernebibliotekene, samt på utvelgelsen av de beste og mest nyttige bibliotekene utviklet av Python samfunnet. Python driver virksomheter og brukes av forskere over hele verden - det er et av de mest populære programmeringsspråk. Kurset kan leveres ved bruk av Python 2.7.x eller 3.x, med praktiske øvelser som benytter seg av full kraft i begge versjonene av språket. Dette kurset kan leveres på alle operativsystemer (alle smaker av UNIX, inkludert Linux og Mac OS X, samt Microsoft Windows). De praktiske øvelsene utgjør omtrent 70% av kurstiden, og rundt 30% er demonstrasjoner og presentasjoner. Diskusjoner og spørsmål kan stilles gjennom hele kurset. Merk: Opplæringen kan tilpasses spesifikke behov etter forespørsel før den foreslåtte kursdatoen.

In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn advanced Python programming techniques, including how to apply this versatile language to solve problems in areas such as distributed applications, data analysis and visualization, UI programming and maintenance scripting.

In this instructor-led, live training in Norge, 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.

Dette kurset er designet for de som ønsker å lære Python programmeringsspråket. Fokuset er på Python språk, kjernebiblioteker, samt på valget av de beste og mest nyttige biblioteker utviklet av Python samfunnet. Python driver virksomheten og brukes av forskere over hele verden – det er et av de mest populære programmeringsspråkene.

Kurset vil hjelpe deltakerne til å forberede seg på Web Application Development ved hjelp av Python Programming med Data Analytics. Slike data visualisering er et flott verktøy for Top Management i beslutningstaking.

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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen er basert på den populære boken, "Automate the Boring Stuff with Python ", av Al Sweigart. Det er rettet mot nybegynnere og dekker viktige Python programmeringskonsepter gjennom praktiske, praktiske øvelser og diskusjoner. Fokuset er å lære å skrive kode for dramatisk å øke kontorets produktivitet. Mot slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de skal programmere i Python og anvende denne nye ferdigheten for:

• Automatisere oppgaver ved å skrive enkle Python programmer.
• Å skrive programmer som kan gjøre tekstmønstergjenkjenning med "vanlige uttrykk".
• Programmatisk generere og oppdatere Excel regneark.
• Analyse av PDF-filer og Word dokumenter.
• Å gjennomsøke nettsteder og hente informasjon fra online kilder.
• Skrive programmer som sender e-postvarsler.
• Bruk Python feilsøkingsverktøy for å raskt løse feil.
• Programmatisk kontroll av musen og tastaturet for å klikke og skrive for deg.

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn the most relevant and cutting-edge machine learning techniques in Python as they build a series of demo applications involving image, music, text, and financial data. By the end of this training, participants will be able to:

• Implement machine learning algorithms and techniques for solving complex problems.
• Apply deep learning and semi-supervised learning to applications involving image, music, text, and financial data.
• Push Python algorithms to their maximum potential.
• Use libraries and packages such as NumPy and Theano.

Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data.

In this instructor-led, live training in Norge, participants will learn how to use PyTest to write short, maintainable tests that are elegant, expressive and readable.  By the end of this training, participants will be able to:

• Write readable and maintainable tests without the need for boilerplate code.
• Use the fixture model to write small tests.
• Scale tests up to complex functional testing for applications, packages, and libraries.
• Understand and apply PyTest features such as hooks, assert rewriting and plug-ins.
• Reduce test times by running tests in parallel and across multiple processors.
• Run tests in a continuous integration environment, together with other utilities such as tox, mock, coverage, unittest, doctest and Selenium.
• Use Python to test non-Python applications.

This instructor-led, live training in Norge (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.

The aim of this course is to provide general proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results. Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.

Dette kurset introduserer språkfolk eller programmerere til NLP i Python. I løpet av dette kurset vil vi hovedsakelig bruke nltk.org (Natural Language Tool Kit), men vi vil også bruke andre bibliotek relevante og nyttige for NLP. For øyeblikket kan vi gjennomføre dette kurset i Python 2.x eller Python 3.x. Eksempler er på engelsk eller mandarin (普通话). Andre språk kan også bli gjort tilgjengelig hvis avtalt før bestilling.

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.

Et geografisk informasjonssystem ( GIS ) er et system designet for å fange opp, lagre, manipulere, analysere, administrere og presentere romlige eller geografiske data. Forkortelsen GIS brukes noen ganger for geografisk informasjonsvitenskap ( GIS cience) for å referere til den akademiske disiplinen som studerer geografiske informasjonssystemer og er et stort domene innen den bredere akademiske disiplinen geoinformatikk. Bruken av Python med GIS har økt betydelig de siste to tiårene, spesielt med introduksjonen av Python 2.0-serien i 2000, som inkluderte mange nye programmeringsfunksjoner som gjorde språket mye enklere å distribuere. Siden den tid har Python ikke bare blitt brukt innen kommersiell GIS som produkter av Esri, men også åpen kildekodeplattformer, inkludert som en del av Q GIS og GRASS. Faktisk er Python dag det desidert mest brukte språket av GIS brukere og programmerere. Dette programmet dekker bruken av Python og dens forhåndsbiblioteker som geopandas, pysal, bokeh og osmnx for å implementere dine egne GIS funksjoner. Programmet dekker også introduksjonsmoduler rundt Arc GIS API og Q GIS toolboox.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI. Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Dette er en 4-dagers kurs som introduserer AI og det's applikasjon ved hjelp av Python programmeringsspråket. Det er en mulighet til å ha en ekstra dag å foreta et AI-prosjekt ved fullføring av dette kurset. 

In this instructor-led, live training in Norge 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.

In this instructor-led, live training in Norge (onsite or remote), participants will learn how to combine the capabilities of Python and Excel. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure packages for integrating Python and Excel.
• Read, write, and manipulate Excel files using Python.
• Call Python functions from Excel.

In this instructor-led, live training in Norge, 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.

This instructor-led, live training in Norge 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.

Py Qt er et bibliotek på tvers av plattformer for å utvikle GUIer (grafiske brukergrensesnitt) for Python applikasjoner. Det grensesnitt Python med Qt GUI verktøysett. Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot personer som ønsker å programmere en visuelt attraktiv programvare ved bruk av Python og Qt UI-rammeverket. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer alle nødvendige biblioteker, pakker og rammer.
• Lag et skrivebord eller en serverapplikasjon hvis brukergrensesnitt fungerer jevnt og visuelt tiltalende.
• Implementere ulike brukergrensesnittelementer og effekter, inkludert widgeter, diagrammer, lag osv. For å oppnå maksimal effekt på brukervennlighet.
• Implementere god UI-design og kodeorganisering i design- og utviklingsfasen.
• Test og feilsøk applikasjonen.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

• Dette kurset kan tilbys for utvikling på Windows, Linux og Mac OS.
• Den siste versjonen av all programvare brukes, for eksempel Py Qt 5 fra og med denne skrivingen, etc.
• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Python programmeringsspråket blir mer og mer populært blant Matlab-brukere på grunn av dets kraft og allsidighet som et dataanalyseverktøy så vel som et generelt språk. Denne instruktørledede, liveopplæringen (stedet eller fjernkontroll) er rettet mot Matlab-brukere som ønsker å utforske og eller overføre til Python for dataanalyse og visualisering. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer et Python utviklingsmiljø.
• Forstå forskjellene og likhetene mellom Matlab og Python syntaks.
• Bruk Python å få innsikt fra forskjellige datasett.
• Konverter eksisterende Matlab-applikasjoner til Python .
• Integrer Matlab- og Python applikasjoner.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Valg av tilpasning av kurset

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

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

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har evnen til å lære uten å være eksplisitt programmerte. Deep learning er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdata representasjoner og strukturer som nevrale nettverk. Python er et høyt nivå programmeringsspråk kjent for sin klare syntax og kode lesbarhet. I denne instruktørledede, live-trening, vil deltakerne lære hvordan å implementere dyp læring modeller for telecom ved hjelp av Python som de går gjennom skapelsen av en dyp læring kreditt risiko modell. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

Forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring. Lær applikasjonene og brukene av dyp læring i telecom. Bruk Python, Keras, og TensorFlow for å lage dyp læringsmodeller for telecom. Bygg din egen dyp læring kundestyring forutsetning modell ved hjelp av Python.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.