Python Kurs i Norge

Python er kjerneprogrammeringsspråket som drevet utviklingen og orkestreringen av autonome AI-agenter. Denne kursus fokuserer på praktisk implementering ved hjelp av moderne SDKs og rammeverk som LangChain og AutoGen for å bygge, koble sammen og administrere agent-workflows.

Dette instruktørførte, live-kursus (online eller lokalt) er rettet mot mellomnivå-backend-ingeniører, plattform-ingeniører og ML-ingeniører som ønsker å implementere og orkestrere autonome agenter ved hjelp av Python-verktøy og APIs.

Til slutt på dette kursus vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere Python-baserte miljøer for agente-systemer.
• Bruke populære agent SDKs som LangChain og AutoGen for å skape funksjonelle agenter.
• Integrasjon av verktøy og APIs for å utvide agent-kapasiteter.
• Orkestrere multi-agent-workflows og kommunikasjonsmønstre.
• Anvende beste praksis for feilsøking, testing og vedlikehold av agente-kodebasen.

Kursusformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Håndsom programmeringsøvelser og live-demoer.
• Praktiske prosjekter for å bygge end-to-end agent-workflows.

Kursus tilpasningsalternativer

• For å be om et tilpasset kursus, vennligst kontakt oss for å avtale.

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.

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-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.

Denne instruktørledede, live opplæringskurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ekspertnivå dataanalytikere som ønsker å utnytte Python's dataanalyseevner innen Power BI, noe som forbedrer deres evne til å analysere og visualisere data effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lære hvordan Python kan integreres i Power BI for dataanalyse.
• Bruk Python-skripter for å laste, rengjøre og forhåndsbehandle data innen Power BI-miljøet.
• Forbedre data visualiseringsevnen ved å opprette egendefinerte og interaktive visualiseringer med Python.
• Erverve avanserte dataanalyseferdigheter ved bruk av Python.

Python er et allsidig programmeringsspråk som brukes mye til datahåndtering, automatisering og analyse. Biblioteker som Pandas og Polars gir kraftige og praktiske verktøy for arbeid med tabulære data i stort omfang.

Dette kurset med instruktørveiledning (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med begynnende til mellomkompetanse som ønsker å bruke Python til daglig dataanalyse, filbehandling og prosessautomatisering ved hjelp av Pandas og Polars.

Etter fullført kurs vil deltakerne kunne:

• Bruk Python til å lese, transformere og skrive CSV- og Excel-filer.
• Utføre vanlige datarensings- og transformasjonsoppgaver med Pandas og Polars.
• Automatisere gjentakende dataprosesser ved hjelp av Python-skripter.
• Pakke enkle skripter til kjørbare filer og følge beste praksis for prosjekter.

Kursformatet

• Interaktiv kodevisning og korte forelesninger.
• Praktiske øvelser med veiledede kodeeksempler.
• Kurte prosjekter for å automatisere realistiske oppgaver.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• Hvis du ønsker et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for avtale.

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, som ledes av en instruktør (online eller på sted), er rettet mot begynnende utviklere og dataanalytikere som ønsker å lære Python programmering fra bunnen av ved bruk av Google Colab.

Ved avslutning av dette kurset vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende prinsipper i Python programmeringsspråket.
• Implementere Python kode i Google Colab miljøet.
• Bruke styringsstrukturer for å håndtere flyten i et Python program.
• Opprette funksjoner for å organisere og gjenbruke kode effektivt.
• Utforske og bruke grunnleggende biblioteker for Python programmering.

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.

Dette instruktørledet, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot begynner-nivå til mellomnivå og potensielt avansert-nivå robotutviklere som ønsker å lære hvordan man bruker ROS for å programmere mobil roboter med Python.

Avslutningen av dette kurset vil deltakerne være i stand til å:

• Sette opp et utviklingsmiljø som inkluderer ROS, Python og en mobil robotplattform.
• Opprette og kjøre ROS-noder, -temaer, -tjenester og -aksjoner ved hjelp av Python.
• Bruke ROS-verktøy og -utiliteter for å overvåke og feilsøke ROS-applikasjoner.
• Bruke ROS-pakker og biblioteker for å utføre vanlige oppgaver for mobil roboter.
• Integrasjon av ROS med andre rammer og verktøy.
• Feilsøke og felsøke ROS-applikasjoner.

Denne kursen er ment for de som ønsker å lære Python-programmeringsspråket. Fokuset er på Python-språket, kjernebibliotekene, samt valget av de beste og mest nyttige bibliotekene utviklet av Python-communityet. Python driver bedrifter og brukes av vitenskapsfolk over hele verden – det er et av de mest populære programmeringsspråkene.

Kurset kan leveres med den nyeste Python-versjonen 3.x med praktiske øvelser som utnytter full makt. Denne kurset kan leveres på ethvert operativsystem (alle smaker av UNIX, inkludert Linux og Mac OS X, samt Microsoft Windows).

De praktiske øvelsene utgjør omtrent 70% av kursetiden, og rundt 30% er demonstrasjoner og presentasjoner. Diskusjoner og spørsmål kan stilles gjennom hele kurset.

Merknad: opplæringen kan tilpasses spesielle behov på forhånd etter forespørsel før kursdatoen.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære avanserte Python programmeringsteknikker, inkludert hvordan man bruker dette allsidige språket for å løse problemer innen områder som distribuerte applikasjoner, dataanalyse og visualisering, UI-programmering og vedlikeholdsskripting .

Dette kurset er laget for de som ønsker å lære programmeringsspråket Python. Det legges vekt på Python-språket, kjernebibliotekene, samt på utvalget av de beste og mest nyttige bibliotekene utviklet av Python-fellesskapet. Python driver virksomheter og brukes av forskere over hele verden – det er et av de mest populære programmeringsspråkene.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge er basert på den populære boken, "Automatiser de kjedelige tingene med Python", av Al Sweigart. Den er rettet mot nybegynnere og dekker essensielle Python programmeringskonsepter gjennom praktiske, praktiske øvelser og diskusjoner. Fokuset er på å lære å skrive kode for å dramatisk øke kontorproduktiviteten.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de skal programmere i Python og bruke denne nye ferdigheten for:

• Automatisere oppgaver ved å skrive enkle Python-programmer.
• Skrive programmer som kan gjenkjenne tekstmønstre ved hjelp av "regulære uttrykk".
• Programmatisk generere og oppdatere Excel-regneark.
• Parse PDF-er og Word-dokumenter.
• Krype nettsider og hente informasjon fra onlinekilder.
• Skrive programmer som sender e-postvarsler.
• Bruke Pythons feilsøkingsverktøy for raskt å løse feil.
• Programmatisk styre mus og tastatur for å klikke og skrive for deg.

I denne instruktørflytede, live-treningen i Norge, vil deltakerne lære de mest relevante og moderne maskinlæringsmetoder i Python mens de bygger en rekke demoprogrammer som involverer bilder, musikk, tekst og finansiell data.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere maskinlæringsalgoritmer og teknikker for å løse komplekse problemer.
• Bruke dyp læring og semi-supervised læring på program som involverer bilder, musikk, tekst og finansiell data.
• Puste liv i Python-algoritmene deres til det ytterste.
• Bruk biblioteker og pakker som NumPy og Theano.

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.

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.

Python er et programmeringsspråk som har vunnet stor popularitet i finansielle bransjen. Anvendt av de største investeringsbankene og hedgefondene, blir det brukt til å bygge en rekke finansielle applikasjoner, fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I dette instruktørførte, live-treningen vil deltakerne lære hvordan man bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke finansielle problemer.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Føre vell med grunnleggende prinsipper i Python-programmeringsspråket
• Last ned, installere og vedlikeholde beste utviklingsverktøy for å skape finansielle applikasjoner i Python
• Velge og bruke de mest egnete Python-pakker og programmeringsteknikker til å organisere, visualisere og analysere finansiell data fra ulike kilder (CSV, Excel, databaser, nettet osv.)
• Bygge applikasjoner som løser problemer relatert til eierskapsfordeling, risikanalyse, investeringsprestasjon og mer
• Felsøke, integrere, distribuere og optimalisere en Python-applikasjon

Målgruppe

• Utviklere
• Analytikere
• Kvantitativ analytikkere (Quants)

Kursformat

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk arbeid

Merk

• Dette treningen har til hensikt å gi løsninger for noen av de viktigste problemene finansprofesjonelle møter. Hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype mer på, vennligst kontakt oss for å arrange.

🔍 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.

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.

Selenium er en åpen kildekode rammeverk for å automatisere testing av nettapplikasjoner over ulike nettlesere. Med Selenium 4 er forbedrede WebDriver APIs, native relative locators og forbedret grid-støtte tilgjengelig. Python tilbyr enkelhet og sterk integrasjon med testrammeverk som Pytest, noe som gjør det til et kraftig valg for å utvikle skalerbare og vedlikeholdbare testautomatiseringsløsninger.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot testere og utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke Selenium med Python for å automatisere testing av nettapplikasjoner i virkelige miljøer.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Selenium med Python i en testmiljø.
• Bygge robuste testautomatiseringsskripter ved hjelp av Selenium WebDriver og Pytest.
• Bruke Page Object Model (POM) for vedlikeholdbare testrammeverk.
• Kjøre tester over flere nettlesere med Selenium Grid.
• Integrere automatiserte tester med CI/CD-rør.
• Feilsøke vanlige problemer og bruke beste praksis for automatiseringsstabilitet.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hånd på implementering i en live-lab-miljø.

Kurskustomiseringsalternativer

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

Dette undervisningsbaserte, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot Matlab-brukere som ønsker å utforske og eventuelt overgå til Python for dataanalyse og visualisering.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere et Python-utviklingsmiljø.
• Føre inn differanser og likheter mellom Matlab- og Python-syntaks.
• Bruke Python til å oppnå innsikt fra ulike datasett.
• Konvertere eksisterende Matlab-applikasjoner til Python.
• Integrasjon av Matlab- og Python-applikasjoner.

Dette er en veiledet, levende träning i Norge (online eller på stedet) rettet mot personer som ønsker å lære nok Python til å begynne å behandle tall fra salgsdata, trafikkanalyser, kundekontakter, osv..

Ved slutten av denne träningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere nødvendig programvare, biblioteker og utviklingsmiljø for å begynne å skrive Python-kode for dataanalyse.
• Analyzeere data fra kilder som Excel, CSV, JSON-filer og databaser.
• Rense data for å forbedre deres nytteverdi før analyse.
• Utføre enkel statistisk analyse.
• Generere rapporter som presenterer ønskede data i rett format, fra rene tall til datavisualiseringer.
• Få verdifull innsikt fra data, inkludert trend i prestasjon, problemområder.

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 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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nettverksingeniører som ønsker å vedlikeholde, administrere og designe datanettverk med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Optimaliser og utnytte Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet og pyntc for nettverksautomatisering med Python.
• Mestre multitråding og multiprosessering i nettverksautomatisering.
• Bruk GNS3 og Python for nettverksprogrammering.

Dette er en instruktørledet, live-trening i Norge (online eller på site) rettet mot forretningsprofesjonelle og dataanalytikere med mellomfaglige Python-ferdigheter som ønsker å anvende Python til å automatisere arbeidsflyter, analysere forretningsdata og generere dynamiske Excel-baserte rapporter.

Datalære innen bildebehandling er et felt som innebærer automatisk utvinning, analyse og forståelse av nyttig informasjon fra digitale medier. Python er et høynivå-programmeringsspråk kjent for sin klare syntaks og lesbarhet i kode.

I denne instruktør-ledede, live-treningen vil deltakerne lære grunnleggende prinsipper innen datalære om bildebehandling mens de går gjennom opprettelsen av et sett med enkle bildebehandlingsapplikasjoner ved hjelp av Python.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå grunnleggende prinsipper innen datalære om bildebehandling
• Bruk Python til å implementere bildebehandlingsoppgaver
• Bygge egne ansikts-, objekt- og bevegelsesdeteksjonssystemer

Målgruppe

• Python-programmerere interessert i datalære om bildebehandling

Kursformat

• Delvis forelesninger, delvis diskusjoner, øvelser og mye praktisk arbeid

Dette praktiske kurset er designet for Unix- og shell-brukere som ønsker å forbedre automatiseringsmulighetene ved å utnytte Python. Selv om shell-skripting fortsatt er kraftig for enkle oppgaver, gir Python betydelig større fleksibilitet, lesbarhet og skalerbarhet for kompleks automatisering, systemadministrasjon og DevOps-arbeidsflyter.