Python培訓

Python培訓

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。

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客戶評論

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Python子類別

Python課程大綱

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
28 小時
Overview
This is a 4 day course introducing AI and it's application using the Python programming language. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course.
7 小時
Overview
web 擦除是一種從網站中提取資料, 然後將其保存到本地檔或資料庫的技術.

本教師指導的現場培訓 (現場或遠端) 針對的是希望使用 python 自動對許多網站進行爬網以提取資料以進行處理和分析的開發人員。

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 安裝和配置 python 和所有相關包。
- 檢索和分析存儲在許多不同網站上的資料.
- 瞭解網站的工作原理以及它們的 html 是如何構建的。
- 建造蜘蛛, 以便在規模上抓取網路。
- 使用硒對 ajax 驅動的網頁進行爬網.
課程 的

格式

- 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。

課程自訂選項

- 本課程假定具備程式設計知識.
- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
35 小時
Overview
Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這個有指導意義的現場培訓中,與會者將學習如何使用Python進行定量金融。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解Python編程的基礎知識將Python用于財務應用程序,包括實施數學技術,隨機指標和統計數據使用性能Python實現財務算法 聽衆 開發商定量分析師 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
計算機視覺是一個涉及從數字媒體自動提取、分析和理解有用信息的領域。Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將使用Python逐步創建簡單的計算機視覺應用程序,並從中習得計算機視覺的基礎知識。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解計算機視覺的基礎知識
- 使用Python來實現計算機視覺任務
- 使用Python構建自己的計算機視覺應用程序

受衆

- 對計算機視覺感興趣的Python程序員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
14 小時
Overview
Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 Excel是Microsoft開發的電子表格應用程序,廣泛用于許多行業。將Python添加到Excel使其成爲數據分析的強大工具。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何結合Python和Excel的功能。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝和配置用于集成Python和Excel的軟件包使用Python讀取,寫入和操作Excel文件從Excel中調用Python函數 聽衆 開發商程序員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
35 小時
Overview
Python是一門在金融行業擁有巨大聲望的編程語言。最大的投資銀行和對沖基金正在使用它來構建包括核心交易項目及風險管理系統在內的廣泛的金融應用。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Python開發實際的應用程序以解決一些特定的財務相關的問題。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 了解Python編程語言的基礎知識
- 下載、安裝和維護用Python創建財務應用程序的最佳開發工具
- 選擇和利用最合適的Python軟件包和編程技術來組織、可視化和分析從各種來源(CSV、Excel、數據庫、網站等)得來的財務數據。
- 構建解決資産配置、風險分析、投資績效等相關問題的應用程序
- 故障排除、集成部署和優化他們的應用程序

受衆

- 開發人員
- 分析師
- 寬客

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操

注意事項

- 該培訓旨在爲金融專業人士所面對的一些原則問題提供解決方案。但是,如果您有一個特定的主題、工具或技術想要附加或詳細說明,請聯系我們以作安排。
14 小時
Overview
The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.

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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 小時
Overview
在這一由講師引導的培訓中,參與者將學習高級Python編程技術,包括如何將這種多功能語言應用于解決分布式應用、財務、數據分析和可視化、UI編程及維護腳本等領域的問題。

受衆

- 開發人員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操

注意事項

- 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。
28 小時
Overview
本課程是爲那些希望學習Python編程語言的人設計的。重點是Python語言,核心庫以及Python社區開發的最好和最有用的庫的選擇。 Python驅動業務並被全世界的科學家使用 - 它是最流行的編程語言之一。 課程可以使用Python 27x或3x提供,實際練習充分利用了這兩種語言版本的全部功能。本課程可以在任何操作系統(UNIX的所有版本,包括Linux和Mac OS X以及Microsoft Windows)上提供。 實踐練習占課程時間的大約70%,大約30%是示範和演示。討論和問題可以在整個課程中提出。 注意:培訓可根據事先要求在擬議課程日期之前的特定需求量身定制。
21 小時
Overview
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用正確的機器學習和NLP(自然語言處理)技術從基于文本的數據中提取價值。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 用高質量、可重用的代碼解決基于文本的數據科學問題
- 運用scikit-learn的不同方面(分類、聚類、回歸、降維)來解決問題
- 使用基于文本的數據建立有效的機器學習模型
- 創建一個數據集並從非結構化文本中提取特征
- 用Matplotlib可視化數據
- 構建和評估模型以獲得洞察力
- 解決文本編碼錯誤

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
35 小時
Overview
到培訓結束時,代表們將被充分配備基本的Python概念,並且應該能夠充分利用NLTK來實現大部分基于NLP和ML的操作。培訓旨在不僅提供執行知識,還提供其中技術的邏輯和操作知識。
21 小時
Overview
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習Python中最相關及最尖端的機器學習技術,因爲它們構建了一系列涉及圖像、音樂、文本和財務數據的演示應用程序。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 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

受衆

- 開發人員
- 分析師
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28 小時
Overview
本課程以Python語言向語言學家或程序員介紹NLP。在本課程中,我們將主要使用nltkorg(自然語言工具包),同時我們還將使用其他與NLP相關並且有用的庫。目前我們可以在Python 2x或Python 3x中開展本課程。例子有英文或普通話(普通話)。如果在預訂前達成一致,其他語言也可以提供。
14 小時
Overview
This course introduces the student to the Python language. Upon completion of this class, the student will be able to write non trivial Python programs dealing with a wide variety of subject matter domains. Topics include language components, working with a professional IDE, control flow constructs, strings, I/O, collections, classes, modules, and regular expressions. The course is supplemented with many hands-on labs, solutions, and code examples.

After Completing the course students will be able to demonstrate knowledge and understanding of Python Security Principles.
14 小時
Overview
Selenium是一個開源庫,用于跨多個浏覽器自動化Web應用程序測試。Selenium像人一樣與浏覽器交互:通過單擊鏈接、填寫表單和驗證文本。它是Web應用程序測試自動化最流行的工具。Selenium構建在WebDriver框架上,對許多腳本語言(包括Python)具有出色的綁定。

在本次培訓中,學員將把Python的強大功能與Selenium結合起來,以自動化示例Web應用程序的測試。通過在實驗室環境中將理論與實踐相結合,學員將學習並操作如何用Python和Selenium自動化自己的Web測試項目。

受衆

- 測試人員和開發人員

課程形式

- 部分講座、部分討論、大量實操
14 小時
Overview
本教師指導的現場培訓 (現場或遠端) 針對的是希望使用 spasy 處理大量文本以查找模式和獲取見解的開發人員和資料科學家。

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 安裝和配置 spasy.
- 理解自然語言處理 (nlp) & #39; 方法。
- 從大規模資料來源中提取模式並獲取業務見解。
- 將 spacy 庫與現有 web 和舊應用程式集成。
- 將 spasy 部署到即時生產環境中, 以預測人類行為。
- 使用 spasy 對深層學習
的文本進行預處理 課程 的

格式

- 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。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
- 要瞭解更多有關 spasy 的資訊, 請訪問: HTTPs://spacy.io/
21 小時
Overview
Spark是一個用于查詢、分析和轉換大數據的數據處理引擎。Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。PySpark允許用戶將Spark與Python連接。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將通過實踐練習學習如何使用Python和Spark一起分析大數據。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解如何使用Spark和Python一起分析大數據
- 開展模擬真實世界環境的練習
- 用不同的工具和技術通過PySpark進行大數據分析

受衆

- 開發人員
- IT專業人士
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
14 小時
Overview
In this instructor-led, live training, 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.
14 小時
Overview
Tableau是一款商業智能和數據可視化工具。 Python是一種廣泛使用的編程語言,它爲各種統計和機器學習技術提供支持。 Tableau的數據可視化功能和Python的機器學習功能結合在一起,可幫助開發人員快速構建用于各種業務用例的高級數據分析應用程序。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何結合Tableau和Python來執行高級分析。 Tableau和Python的集成將通過TabPy API完成。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用TabPy API集成Tableau和Python 使用Tableau和Python的集成,通過幾行Python代碼來分析複雜的業務場景 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
在Python機器學習中,文本摘要功能可以讀取輸入文本並生成文本摘要。這個功能可以從命令行或從Python API / 庫中獲得。一個令人興奮的應用是執行摘要的快速創建;這對在做報告和演講前需要審閱大量文本數據的組織特別有用。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將學習使用Python創建一個簡單的可自動生成輸入文本摘要的應用程序。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 使用一個命令行工具來總結文本。
- 使用Python庫設計和創建文本摘要代碼。
- 評估三個Python摘要庫:sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17

受衆

- 開發人員
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
14 小時
Overview
這一由講師引導的培訓是基于Al Sweigart所著的知名書籍——“用Python自動化枯燥的事物(Automate the Boring Stuff with Python)”。它針對初學者,通過實際操作練習和討論涵蓋了Python編程的基本概念。重點在于學習編寫代碼以顯著提高辦公效率。

在本次培訓結束後,參與者將知道如何用Python進行編程,並將這項新技能應用于:

- 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。

受衆

- 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

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21 小時
Overview
單元測試是一種測試方法,它通過修改其屬性或觸發事件來測試源代碼的各個單元,以確認結果是否如預期的那樣。 PyTest是一個全功能,獨立于API的,靈活且可擴展的測試框架,具有先進的全功能夾具模型。 在這個有指導意義的實時培訓中,參與者將學習如何使用PyTest編寫簡潔,可維護的測試,這些測試是優雅,富有表現力和可讀性的。 在培訓結束後,參與者將能夠: 編寫可讀和可維護的測試,而不需要樣板代碼使用夾具模型編寫小測試擴展到應用程序,包和庫的複雜功能測試理解並應用PyTest的特性,如挂鈎,聲明重寫和插件通過在多個處理器上並行運行測試來縮短測試時間在持續集成環境中運行測試,以及其他工具,如tox,mock,coverage,unittest,doctest和Selenium 使用Python來測試nonPython應用程序 聽衆 軟件測試人員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21 小時
Overview
ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類反應的計算機程序。 ChatBots通過爲用戶交互提供更簡單快捷的選項,幫助組織最大限度地提高運營效率。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何在Python中構建chatbots。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解構建chatbots的基礎知識使用Python構建,測試,部署和排除各種聊天機器人的故障 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
7 小時
Overview
Kfy 是一個以 Python 編寫的開源跨平臺圖形化使用者介面庫, 它允許為多種設備開發多點觸控應用程式.

在此講師指導下, 現場培訓參與者將學習如何在不同的平臺上安裝和部署 Kfy, 如何自訂和操作小部件, 計畫、觸發和回應事件, 使用多觸式修改圖形, 調整螢幕大小, 包安卓應用, 以及更多



到本次培訓結束時, 學員將能夠

- 關聯 Python 代碼和 Kfy 語言
。 - 對 K伍迪的工作原理有扎實的瞭解, 並利用其最重要的元素, 如小部件、事件、屬性、圖形等
- 根據不同的業務和設計要求無縫開發和部署 Android 應用
。 課程 格式

- 部分講座、部分討論、練習和大量的動手練習
14 小時
Overview
本教師指導的現場培訓 (現場或遠端) 針對的是希望在使用 python 進行資料採礦的資料分析技術方面實現更高級的資料分析技術的資料分析師和資料科學家。

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 瞭解資料採礦的重要領域, 包括關聯規則挖掘、文本情緒分析、自動文本摘要和資料異常檢測
。 - 比較並實施各種策略來解決實際資料採礦問題。
- 理解和解釋結果.
課程 的

格式

- 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。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
14 小時
Overview
Pandas是一個Python包,它提供了用于處理結構化(表格式,多維,可能異構)和時間序列數據的數據結構。
21 小時
Overview
Django是一個高級Python Web框架,鼓勵快速開發和幹淨,實用的設計。 聽衆 本課程面向尋求將Django納入其項目的開發人員和工程師
28 小時
Overview
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機有能力學習而不被明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基于學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這種有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何通過創建深度學習信用風險模型來實施使用Python的銀行業深度學習模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理解深度學習的基本概念了解深度學習在銀行業務中的應用和使用使用Python,Keras和TensorFlow爲銀行創建深度學習模型使用Python構建自己的深度學習信用風險模型 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
機器學習是人工智能的一個分支,其中計算機有能力學習而不被明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域,它使用基于學習數據表示和結構(如神經網絡)的方法。 Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這種有指導性的現場培訓中,參與者將學習如何通過創建深度學習股票價格預測模型來實現使用Python進行融資的深度學習模型。 在培訓結束後,參與者將能夠: 理解深度學習的基本概念了解金融深度學習的應用和使用使用Python,Keras和TensorFlow爲財務創建深度學習模型使用Python構建自己的深度學習股票價格預測模型 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed.

Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

By the end of this training, participants will be able to:

- 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.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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