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Python Programming - 4 days

 28 時間：
本課程專為希望學習Python編程語言的人設計。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推動了業務，並被世界各地的科學家使用 - 它是最流行的編程語言之一。 該課程可以使用Python 2.7.x或3.x進行，實踐練習充分利用了該語言的兩個版本。本課程可以在任何操作系統（所有UNIX版本，包括Linux和Mac OS X，以及Microsoft Windows）上提供。 實踐練習約佔課程時間的70％，約30％是演示和演示。整個課程都可以詢問討論和問題。 注意：在提議的課程日期之前，可根據事先要求定制培訓以滿足特定需求。
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Advanced Python - 4 Days

 28 時間：
在这个由讲师指导的台灣现场培训中，参与者将学习高级Python编程技术，包括如何应用这种通用语言来解决分布式应用程序，数据分析和可视化，UI编程和维护脚本等领域的问题。
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Python and Spark for Big Data (PySpark)

 21 時間：
Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility. Spark is a data processing engine used in querying, analyzing, and transforming big data. PySpark allows users to interface Spark with Python. In this instructor-led, live training, 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.
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Python Programming Fundamentals

 14 時間：
本課程專為那些希望學習 Python 程式設計語言的人而設計。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 推動業務發展，並被世界各地的科學家使用——它是最流行的程式設計語言之一。
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Python in Data Science

 35 時間：
培训课程将帮助参与者准备 Web 应用开发使用 Python Programming 与数据分析。 这种数据视觉是一个很好的工具,在决策中为Top Management。
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Machine Learning with Python – 2 Days

 14 時間：
本課程的目的是提供在實踐中應用Machine Learning方法的基本熟練程度。通過使用Python編程語言及其各種庫，並基於大量實際示例，本課程教授如何使用Machine Learning最重要的構建塊，如何制定數據建模決策，解釋算法的輸出和驗證結果。 我們的目標是讓您自信地理解和使用Machine Learning工具箱中最基本的工具，並避免Data Science應用程序的常見缺陷。
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Python: Automate the Boring Stuff

 14 時間：
This instructor-led, live training is based on the popular book, "Automate the Boring Stuff with Python", by Al Sweigart. It is aimed at beginners and covers essential Python programming concepts through practical, hands-on exercises and discussions. The focus is on learning to write code to dramatically increase office productivity. By the end of this training, participants will know how to program in Python and apply this new skill for:
  • Automating tasks by writing simple Python programs.
  • Writing programs that can do text pattern recognition with "regular expressions".
  • Programmatically generating and updating Excel spreadsheets.
  • Parsing PDFs and Word documents.
  • Crawling web sites and pulling information from online sources.
  • Writing programs that send out email notifications.
  • Use Python's debugging tools to quickly resolve bugs.
  • Programmatically controlling the mouse and keyboard to click and type for you.
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Advanced Machine Learning with Python

 21 時間：
In this instructor-led, live training, 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.
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Unit Testing with Python

 21 時間：
在這個由講師指導的台灣現場培訓中，參與者將學習如何使用PyTest編寫簡短，可維護的測試，這些測試優雅，富有表現力和可讀性。  在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 編寫可讀且可維護的測試，無需樣板代碼。
  • 使用夾具模型編寫小型測試。
  • 將測試擴展到應用程式、包和庫的複雜功能測試。
  • 瞭解並應用 PyTest 功能，例如鉤子、斷言重寫和外掛程式。
  • 通過並行運行和跨多個處理器運行測試來縮短測試時間。
  • 在持續集成環境中運行測試，以及其他實用程式，例如 tox、mock、coverage、unittest、doctest 和 Selenium。
  • 使用 Python 測試非 Python 應用程式。
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Python with Plotly and Dash

 14 時間：
這種由講師指導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓針對的是希望使用Python with Plotly and Dash構建分析應用程式的數據分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置即時互動式儀錶板，用於流式傳輸即時更新數據。
  • 使用 Python 為數據科學解決方案構建互動式儀錶板。
  • 具有高級身份驗證方法的安全互動式儀錶板。
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Machine Learning with Python – 4 Days

 28 時間：
本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的一般熟練程度。通過使用 Python 程式設計語言及其各種庫, 並基於大量的實際示例, 本課程教授如何使用機器學習最重要的構建塊, 如何做出資料建模決策, 解釋輸出並驗證結果 我們的目標是讓您能夠自信地理解和使用機器學習工具箱中最基本的工具, 並避免資料科學應用的常見陷阱。
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Natural Language Processing (NLP) with Python

 28 時間：
本課程將語言學家或程序員介紹給Python NLP。在本課程中，我們將主要使用nltk.org（自然語言工具包），但我們也將使用與NLP相關且有用的其他庫。目前我們可以在Python 2.x或Python 3.x中開展本課程。例如英語或普通話（普通話）。如果在預訂前同意，也可以提供其他語言。
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Python Programming for Finance

 35 時間：
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.
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Python for Geographic Information System (GIS)

 21 時間：
地理信息系統（ GIS ）是一種旨在捕獲，存儲，操縱，分析，管理和呈現空間或地理數據的系統。縮略詞GIS有時用於地理信息科學（ GIS科學），指的是研究地理信息系統的學科，是更廣泛的地理信息學學科的一個大領域。 在過去的二十年中， Python與GIS的使用大大增加，特別是在2000年引入了Python 2.0系列，其中包括許多新的編程功能，使語言更容易部署。從那時起， Python不僅被用於商業GIS例如Esri的產品，還被用於開源平台，包括作為Q GIS和GRASS的一部分。事實上，今天的Python是迄今為止GIS用戶和程序員使用最廣泛的語言。 該程序涵蓋了Python及其高級庫（如geopandas，pysal，bokeh和osmnx）的使用，以實現您自己的GIS功能。該程序還包括圍繞Arc GIS API和Q GIS toolboox的入門模塊。
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Introduction to Data Science and AI using Python

 35 時間：
這是為期5天的Data Science和AI入門。 本課程隨附使用Python示例和練習
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Applied AI from Scratch in Python

 28 時間：
這是一個為期 4 天的課程，介紹了 AI 及其使用 Python 程式設計語言的應用程式。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 
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Test Automation with Selenium and Python

 14 時間：
Selenium is an open source library for automating web application testing across multiple browsers. Selenium interacts with a browser as people do: by clicking links, filling out forms and validating text. It is the most popular tool for web application test automation. Selenium is built on the WebDriver framework and has excellent bindings for numerous scripting languages, including Python. In this instructor-led, live training 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. 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.
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Python for Excel

 14 時間：
在這個由講師指導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓中，參與者將學習如何將Python和Excel的功能結合起來。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置用於集成Python和 Excel 的包。
  • 使用 Python 讀取、寫入和操作 Excel 檔。
  • 從 Excel 調用 Python 函數。
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Data Analysis with SQL, Python and Spotfire

 14 時間：
在這個由講師指導的台灣現場培訓中，參與者將學習三種不同的方法來訪問，分析和可視化數據。我們首先介紹RDMS資料庫;重點將放在使用 SQL 語言訪問和查詢 Oracle 資料庫上。然後，我們研究使用 Python 語言以程式設計方式訪問 RDMS 資料庫的策略。最後，我們看看如何使用 TIBCO Spotfire 以圖形方式可視化和呈現數據。  課程形式 互動講座和討論。 大量的練習和練習。 在現場實驗室環境中動手實施。
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BDD with Python and Behave

 7 時間：
Behave is an open-source, Python-based BDD framework for writing tests in a natural language style. BDD, or Behavior Driven Development, is an agile software development technique that encourages collaboration among developers, QA and non-technical business people in a software project. This instructor-led, live training 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.
Format of the Course
  • Heavy emphasis on hands-on practice. Most of the concepts are learned through samples, exercises and hands-on development.
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Python for Matlab Users

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望探索和/或過渡到Python進行數據分析和可視化的Matlab使用者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置 Python 開發環境。
  • 瞭解 Matlab 和 Python 語法之間的異同。
  • 使用 Python 從各種資料集中取得見解。 
  • 將現有 Matlab 應用程式轉換為 Python。 
  • 集成 Matlab 和 Python 應用程式。
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Learn Object-Oriented Programming with Python

 14 時間：
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
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Deep Learning for Telecom (with Python)

 28 時間：
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
  • 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.
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Advanced Python - 1 Day

 7 時間：
在此講師指導的現場培訓中，學員將學習高級Python 程式設計技術，包括如何應用這種通用語言來解決分散式應用程式、資料分析和視覺化、UI 等領域的問題程式設計和維護腳本。
課程格式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在即時實驗室環境中實際實現。
課程自訂選項
  • 如果您希望在本課程中添加、刪除或自訂任何部分或主題，請聯繫我們進行安排。
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Web Scraping with Python

 7 時間：
這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓針對的是希望使用Python來自動化抓取許多網站以提取數據進行處理和分析的過程的開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置 Python 和所有相關包。
  • 檢索和解析存儲在許多不同網站上的數據。
  • 了解網站的工作原理及其 HTML 的結構。
  • 構建蜘蛛以大規模爬網。
  • 使用 Selenium 對 AJAX 驅動的網頁進行爬網。
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Programming for Biologists

 28 時間：
這是一門實踐課程，它說明了為什麼編程是解決生物問題的有力工具。在課程中，學員將學習Python編程語言，這種語言被廣泛認為既強大又易於使用。本課程可能被視為生物信息學如何改善生物學家生活的一個示範。 該課程的設計和目標是沒有計算機科學背景的人，他們想要學習編程。 本課程適合：
  • 處理生物數據的研究人員。
  • 希望學習如何自動化日常任務和分析數據的科學家。
  • 希望了解編程如何改進工作流程和執行項目的經理。
在課程結束時，參與者將能夠編寫簡短的程序，這將使他們能夠操縱，分析和處理生物數據並以圖形格式呈現結果。
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Python for Natural Language Generation

 21 時間：
自然語言生成（NLG）是指由計算機生成自然語言文本或語音。 在這個有指導性的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python通過從頭開始構建自己的NLG系統來生成高質量的自然語言文本。還將審查案例研究，並將相關概念應用于生成實驗室項目以生成內容。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用NLG爲各行業自動生成內容，從新聞到房地産，再到天氣和體育報道選擇和組織源內容，計劃語句，並准備一個自動生成原始內容的系統了解NLG管道並在每個階段應用正確的技術了解自然語言生成（NLG）系統的體系結構實施最適合的分析和排序算法和模型從公開可用的數據源中提取數據以及策劃數據庫以用作生成文本的材料用計算機生成的自動內容創建來替代手動和費力的書寫過程 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
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Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

 35 時間：
在培訓結束時，代表們應該充分配備必要的python概念，並且應該能夠充分利用NLTK來實現大多數基於NLP和ML的操作。培訓的目的不僅是提供執行知識，還提供其中技術的邏輯和操作知識。
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Machine Learning for Banking (with Python)

 21 時間：
Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Python is a programming language famous for its clear syntax and readability. It offers an excellent collection of well-tested libraries and techniques for developing machine learning applications. In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects. Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Text Summarization with Python

 14 時間：
在 Python Machine Learning 中，文本摘要功能能夠讀取輸入文本並生成 文本 摘要。此功能 可從 命令列使用，也可以作為 Python API/庫使用 。一個令人興奮的應用是快速創建執行摘要; 這對於需要 在生成報告和演示文稿之前查看 大量 文本數據的組織特別有用。在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習 使用  Python創建 一個簡單的應用程式，該應用程式會自動生成輸入 文本的摘要。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用匯總文本的命令行工具。
  •  使用 Python 庫設計和 創建文字摘要 代碼。
  • 評估三個 Python 摘要 庫： sumy 0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
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Machine Learning for Finance (with Python)

 21 時間：
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Python is a programming language famous for its clear syntax and readability. It offers an excellent collection of well-tested libraries and techniques for developing machine learning applications. In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamental concepts in machine learning
  • Learn the applications and uses of machine learning in finance
  • Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with Python
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Analyzing Financial Data with Python

 35 時間：
Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python進行定量融資。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解Python編程的基礎知識
  • 將Python用於財務應用程序，包括實現數學技術，隨機指標和統計數據
  • 使用性能Python實現財務算法
聽眾
  • 開發商
  • 定量分析師
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Computer Vision with Python

 14 時間：
Computer Vision is a field that involves automatically extracting, analyzing, and understanding useful information from digital media. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility. In this instructor-led, live training, participants will learn the basics of Computer Vision as they step through the creation of set of simple Computer Vision application using Python. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the basics of Computer Vision
  • Use Python to implement Computer Vision tasks
  • Build their own face, object, and motion detection systems
Audience
  • Python programmers interested in Computer Vision
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Deep Learning for Banking (with Python)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於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，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。 在培訓結束時，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用途
  • 使用Python ， Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
  • 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Deep Learning for Finance (with Python)

 28 時間：
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
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Building Microservices with Python

 7 時間：
Microservices是指一種應用程序架構風格，它促進獨立，自包含程序的使用。 Python是一種動態的高級編程語言，非常適合腳本編寫和應用程序開發。 Python龐大的開源工具和框架庫使其成為構建微服務的實用選擇。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將在使用Python創建微服務時學習微服務的基礎知識。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解構建微服務的基礎知識
  • 學習如何使用Python構建微服務
  • 了解如何使用Docker部署基於Python的微服務
聽眾
  • 開發商
  • 程序員
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Data Analysis with Tableau and Python

 14 時間：
Tableau是一種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，它為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的機器學習功能相結合，可幫助開發人員快速構建適用於各種業務用例的高級數據分析應用程序。 在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何結合使用Tableau和Python來執行高級分析。 Tableau和Python集成將通過TabPy API完成。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用TabPy API集成Tableau和Python
  • 使用Tableau和Python的集成來分析複雜的業務場景，只需幾行Python代碼
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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IoT Programming with Python

 14 時間：
Internet of Things (IoT)是一種網絡基礎設施，可以無線連接物理對象和軟件應用程序，允許它們相互通信並通過網絡通信，雲計算和數據捕獲交換數據。 Python是一種推薦用於物聯網的高級編程語言，因為它具有清晰的語法和大量的社區支持。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python編寫物聯網解決方案。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解物聯網架構的基礎知識
  • 了解使用Raspberry Pi的基礎知識
  • 在Raspberry Pi上安裝和配置Python
  • 了解在編程物聯網系統中使用Python的好處
  • 使用Python和Raspberry Pi構建，測試，部署和排除IoT系統故障
聽眾
  • 開發商
  • 工程師
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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Building Chatbots in Python

 21 時間：
ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類響應的計算機程序。 ChatBots通過為用戶交互提供更簡單，更快捷的選項，幫助組織最大限度地提高運營效率。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何在Python構建聊天機器人。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解構建聊天機器人的基礎知識
  • 使用Python構建，測試，部署和排除各種聊天機器人的故障
聽眾
  • 開發商
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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Data Mining with Python

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）針對希望使用Python實現數據挖掘的更高級數據分析技術的數據分析師和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解數據挖掘的重要領域，包括關聯規則挖掘，文本情感分析，自動文本摘要和數據異常檢測。
  • 比較並實施各種策略來解決實際數據挖掘問題。
  • 理解並解釋結果。
課程格式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用spaCy處理大量文本以查找模式和獲得見解的開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝並配置spaCy。
  • 了解spaCy的Natural Language Processing (NLP) 。
  • 從大規模數據源中提取模式並獲取業務洞察。
  • 將spaCy庫與現有Web和遺留應用程序集成。
  • 將spaCy部署到實時生產環境以預測人類行為。
  • 使用spaCy預處理Deep Learning文本
課程格式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
  • 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
  • 要了解有關spaCy的更多信息，請訪問：https：//spacy.io/
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Python Security

 14 時間：
本課程向學生介紹Python語言。完成本課程後，學生將能夠編寫處理各種主題領域的非平凡Python程序。主題包括語言組件，使用專業IDE，控制流構造，字符串，I / O，集合，類，模塊和正則表達式。該課程還輔以許多動手實驗，解決方案和代碼示例。 完成課程後，學生將能夠展示Python安全原則的知識和理解。
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Penetration Testing: Python and Kali Linux

 14 時間：
這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Python在Kali Linux中滲透測試網路的滲透測試人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 創建 Python 個程式來查找網路漏洞。
  • 在漏洞利用中探索和使用 Kali Web shell 和 shellcode。
  • 應用各種 Kali 工具進行滲透測試。
  • 利用 Python 的系統。
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Advanced Deep Learning with Keras and Python

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望使用Keras和Python開發高級深度學習神經網路和模型的軟體工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用有監督或無監督學習方法應用深度學習。
  • 開發、訓練和實現併發神經網路和遞歸神經網路。
  • 使用 Keras 和 Python 構建深度學習模型，以解決涉及圖像、文本、聲音等的問題。
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ArcGIS with Python Scripting

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望在GIS流程中自動執行重複性任務的GIS分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 Python 和 ArcGIS 工具構建 GIS 應用程式。
  • 使用 ArcGIS 包 ArcPy 進行開發，使用 Python。
  • 使用 Python 中的物件類應用 ArcGIS 模組實現地圖自動化。
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Python for Network Engineers

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Python維護，管理和設計計算機網路的網路工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 Python 優化和利用Paramiko、Netmiko、Napalm、Telnet和 pyntc 實現網路自動化。
  • 掌握網路自動化中的多線程和多處理。
  • 使用 GNS3 和 Python 進行網路程式設計。
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Algorithmic Trading with Python and R

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對希望通過演算法交易，Python和R實現自動交易的業務分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
  • 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
  • 自動監控股票價格並進行交易。
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KNIME with Python and R for Machine Learning

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在Python和R中程式設計的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 KNIME 中規劃、構建和部署機器學習模型。
  • 為運營做出數據驅動的決策。
  • 實施端到端數據科學專案。
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Python and Deep Learning with OpenCV 4

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用OpenCV 4進行深度學習的Python程式設計的軟體工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 OpenCV 4 查看、載入和分類圖像和影片。
  • 在 OpenCV 4 中使用 TensorFlow 和 Keras 實現深度學習。
  • 運行深度學習模型，並從圖像和視頻中生成有影響力的報告。
更多...

Anomaly Detection with Python and R

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用R和Python進行程式設計以進行異常值檢測的數據科學家和數據分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 確定數據是異常值還是預期值。
  • 實現異常檢測演算法。
  • 使用各種技術和方法來檢測異常。
更多...

Parallel Programming with Python

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望與Python並行程式設計的Web開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 實施並行程式設計技術以提高性能。
  • 同步線程並使用多線程。
  • 執行分散式計算任務。
  • 對 Web 應用程式使用並行處理解決方案。
更多...

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客戶評論(25)

VM 是個好主意

Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.

Course - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning

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使用與我們在專案中使用的數據（光柵格式的衛星圖像）更相似的數據進行更多實踐練習的事實

Matthieu - CS Group

Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask

機器翻譯

與各種示例非常互動，在培訓開始和結束之間的複雜性進展良好。

Jenny - Andheo

Course - GPU Programming with CUDA and Python

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給出了實際例子和更廣泛的背景。

James - Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV (MERCE-UK)

Course - IoT Programming with Python

機器翻譯

I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.

Jenna - TCMT

Course - Machine Learning with Python – 2 Days

Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)

Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.

Course - Developing APIs with Python and FastAPI

The live examples

Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS

Course - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

培訓師的訪問和溝通能力非常有效，

Ciprian Ilie - Institutul National de Sanatate Publica

Course - Programming for Biologists

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The clarity with which it was presented

John McLemore - Motorola Solutions

Course - Deep Learning for Telecom (with Python)

It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course

Bozena Stansfield - New College Durham

Course - Build REST APIs with Python and Flask

練習很好

Vyshnavi Iyappan - Red Embedded Consulting Sp. z o.o.

Course - Unit Testing with Python

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The explaination

Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore

Course - Machine Learning with Python – 4 Days

Very hands-on practice, engaging and good amount of breaks in between. Thus did not feel tired/lethargic.

Charles Lim - Ministry of Defence, Singapore

Course - Python for Data Analysis

Instructor is an expert in her subject matter. Teaching over zoom can be difficult since it's hard to gauge your audience but the instructor did great.

Nicolo Menez - AllianceBernstein

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The trainer has deep knowledge about the subject and was able to answer all of our questions.

Lefteris Spatharakis - Sioufas & Associates Law Firm

Course - Django CMS for Developers

I really enjoyed the training. I found all modules to be applicable to problems that I am trying to solve at work. The integration of the training with jupyter notebooks was really impressive.

Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada

Course - Python for Geographic Information System (GIS)

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Anthea King - WesCEF

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Grace Goh - DBS Bank Ltd

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Fahad Malalla - Tatweer Petroleum

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Karen Dyke - BT

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Python for Natural Language Generation

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Machine Learning with Python – 4 Days

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