
由講師進行實時指導的Python本地培訓課程通過動手實踐向學員演示Python編程語言的各個方面。本課程涉及的主題包括Python編程基礎、高級Python編程、Python用于測試自動化、Python腳本和自動化,以及Python用于金融、銀行、保險等領域的數據分析和大數據應用。
NobleProg Python培訓課程還涵蓋了用于機器學習和深度學習的Python庫和框架的初級和高級課程。
Python培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行,遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。
NobleProg -- 您的本地培訓提供商
客戶評論
我喜歡練習和學習Python的角落和縫隙
Connor Brierley-Green
課程: Python Programming
Machine Translated
喬伊對編程充滿熱情。他非常擅長動態適應我們的需求和興趣。
Randy Enkin
課程: Python Programming
Machine Translated
許多例子讓我很容易理解。
Lingmin Cao
課程: Python Programming
Machine Translated
對我們所有問題的指導的全面知識給我的期望提供了答案......講師進行了很好的討論......他並不缺乏耐心......
Łukasz Matulewicz
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
對講師的豐富知識,工具的多樣性以及對該主題的實用方法。
Magdalena Stupak
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
對培訓師很了解,如何翻譯。
Renata Cylejowska
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
認真對待定制的事實。
jurgen linsen
課程: Python Programming
Machine Translated
因為我是唯一的參與者,培訓可以適應我的需求。
Kevin THIERRY
課程: Web Development with Web2Py
Machine Translated
我確實喜歡這些練習。
Office for National Statistics
課程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
我喜歡樂於助人且非常善良。
Natalia Machrowicz
課程: Python Programming
Machine Translated
我們做了實踐練習(我們編寫的腳本可以用於我們的日常工作)。它使課程非常有趣。我也喜歡教練分享他的知識的方式。他以一種非常容易接近的方式做到了。
Malwina Sawa
課程: Python Programming
Machine Translated
記住/重複關鍵主題的非常好的方法。非常好的“熱身”練習。
課程: Python Programming
Machine Translated
*愉快的練習。 *快速進入更高級的主題。 *培訓師很友好,很容易上手。 *根據團隊需求定制課程。
Matthew Lucas
課程: Python Programming
Machine Translated
我喜歡在課程/課程中添加特定主題的靈活性。
Marc Ammann
課程: Python Programming
Machine Translated
都很喜歡
蒙 李
課程: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
培訓師分別查看並幫助每個人。
Szymon Wolny
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
一組理想的練習。輕鬆練習和“帶星星”
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
良好的平衡理論/練習,將講課級別調整為聽眾越來越少,更有經驗,這對於使用Jupiter Notebook並在實踐中展示理論非常重要。我還喜歡在第二天的培訓的第一部分收集匿名反饋,一切都按照我們的建議準備好了,即使它已經非常好,後來它甚至更好:)。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
老師的承諾,準備,傾聽者的態度,願意解釋所有含糊之處。
Małgorzata Konior
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
領導者接近每個人,即使他沒有求助並檢查練習的水平。
Agnieszka Bielak
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
培訓師提出了一個關於某個問題的非常簡短的理論,我們立即去練習。一個很好的掛牌方式,給教練信息他需要花費多少時間才能完成某項任務,還有誰還有解決方案問題。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
即使有人沒有提出要求,但顯然他不會繼續完成任務,但Krzysztof出現並能夠提供專家建議。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
總之,所有人都喜歡進行練習的方式,我很高興我來到這樣的教練。
Maksym Kolodiy
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
練習的真實例子
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
培訓材料(Jupyter)的可用性,不斷更新筆記本,這取決於課程中出現的問題。消除疑慮,回答任何問題..
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
交付教材的方便性和有趣的方式。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
處理xlsx和csv文件
Łukasz Olczyk
課程: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
深入報導機器學習主題,特別是神經網絡。揭開了很多話題的神秘面紗。
Sacha Nandlall
課程: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
我喜歡定制的內部文件處理和數據分析。
Glycom A/S
課程: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
案例研究幫助我們了解瞭如何在行業中應用Python 。在練習期間非常感謝教練的幫助
Rajiv Dhingra - TCS
課程: Python Programming
Machine Translated
由於我們是PHP開發人員,他了解情況並允許我們在兩者之間慢慢映射。我喜歡他添加的例子和幽默。
Soumya Tyagi - TCS
課程: Python Programming
Machine Translated
我很高興我們使用自己的數據作為例子。
Glycom A/S
課程: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
一切。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
有趣的問題。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
各種準備的問題和例子
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
課程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
培訓不是演示風格。我們和教練一起編碼..
Bhutan Telecom
課程: Web Development with Django
Machine Translated
我最喜歡這一切。
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
課程: Web Development with Django
Machine Translated
它是一種全新的體驗,一種新的框架,並期待使用課堂上學到的知識做一些事情。
Jigme - Bhutan Telecom
課程: Web Development with Django
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我真的很喜歡很多實驗室和實踐。
Vivian Feng - Destination Canada
課程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
練習/實驗室是根據我們自己的組織需求量身定制的。
Destination Canada
課程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
我一般都喜歡這個主題。
Destination Canada
課程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
培訓師正在分享真正的文字體驗,向真正的專業人士學習是很好的。
Fednot
課程: Python Programming
Machine Translated
培訓師非常出色,他隨時準備回答我的問題並儘可能多地分享知識。
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
課程: Advanced Python
Machine Translated
1:1非常密集,但學到了很多東西。
Karen Dyke - BT
課程: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
強調編碼“在投影機上”的例子肯定是湯姆的+。
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
課程: Advanced Python
Machine Translated
我最喜歡這個話題。
Proximus
課程: Python Programming
Machine Translated
演習的組織方式: 都是按照自己的節奏進行的, 安東尼奧在那裡説明你進一步。
Proximus
課程: Python Programming
Machine Translated
我喜歡足夠和非常詳細的閱讀材料和例子 (幻燈片)。
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
課程: Python Programming
Machine Translated
我真的很喜歡那娜
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
課程: Python Programming
Machine Translated
我最喜歡的是, 課程大綱中的一切都對我們的專案有用。
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
課程: Python Programming
Machine Translated
記住/重複關鍵主題的非常好的方法。非常好的“熱身”練習。
課程: Python Programming
Machine Translated
Python課程大綱
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
- Set up the necessary environment to start processing big data with Spark, Hadoop, and Python.
- Understand the features, core components, and architecture of Spark and Hadoop.
- Learn how to integrate Spark, Hadoop, and Python for big data processing.
- Explore the tools in the Spark ecosystem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, and Flume).
- Build collaborative filtering recommendation systems similar to Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, and Google.
- Use Apache Mahout to scale machine learning algorithms.
- 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.
- 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.
- 開發人員
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
- 如果您想添加、移除或自定義本課程中的任一部分或主題,請聯系我們以作安排。
- 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.
- 通過編寫簡單的Python程序來自動執行任務。
- 編寫可以使用“正則表達式”進行文本模式識別的程序。
- 以編程方式生成和更新Excel電子表格。
- 解析PDF和Word文檔。
- 抓取網站,並從線上來源提取信息。
- 編寫發送電子郵件通知的程序。
- 使用Python的調試工具來快速解決錯誤。
- 以編程方式控制鼠標和鍵盤,以執行點擊和輸入。
- 希望學習用Python編程的非程序員
- 希望優化辦公效率的專業人士和公司團隊
- 希望自動化繁瑣程序和工作流程的經理
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
- 運用用于解決複雜問題的機器學習算法和技術
- 將深度學習和半監督學習應用于涉及圖像、音樂、文本和財務數據的應用程序
- 推動Python算法達到其最大潛力
- 使用例如NumPy和Theano的庫和包
- 開發人員
- 分析師
- 數據科學家
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
- 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.
- 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
- Developers
- Analysts
- Quants
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 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.
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
- Developers
- Data Scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 安裝和配置用於集成Python和Excel包
- 使用Python讀取,寫入和操作Excel文件
- 從Excel調用Python函數
- 開發商
- 程序員
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
- 設置包含所有所需庫、包和框架的開發環境。
- 創建一個桌面或服務器應用程序, 其用戶界面功能流暢且具有視覺吸引力.
- 實現各種 UI 元素和效果, 包括小部件、圖表、圖層等, 以實現最大的可用性效果。
- 在設計和開發階段實施良好的 UI 設計和代碼組織。
- 測試和調試應用程序。
- 互動講座和討論.
- 大量的練習和練習
- 在現場實驗室環境中的實際實現。
- 本課程可用于在 Windows、Linux 和 Mac OS 上進行開發.
- 使用所有軟件的最新版本, 例如, 本文撰寫時的 PyQt 5 等
- 要要求本課程的定制培訓, 請聯系我們安排
- 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.
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Understand the fundamental concepts of deep learning.
- Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
- Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
- Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.
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