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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Python課程大綱

課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
28小時
概觀
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。
28小時
概觀
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。
14小時
概觀
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。
28小時
概觀
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。
21小時
概觀
Django是一個高級Python Web框架,鼓勵快速開發和乾淨,實用的設計。

聽眾

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
概觀
Web2py是一個基於python的免費開源全棧框架,用於快速開發快速,可擴展,安全和可移植的數據庫驅動的基於Web的應用程序。

聽眾

本課程面向工程師和開發人員,使用web2py作為Web開發框架
14小時
概觀
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。
14小時
概觀
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
28小時
概觀
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。
14小時
概觀
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
7小時
概觀
Kivy是一個用Python編寫的開源跨平台圖形用戶界面庫,它允許為多種設備進行多點觸摸應用程序開發。

在這個由講師指導的實時培訓參與者將學習如何在不同平台上安裝和部署Kivy ,自定義和操作小部件,安排,觸發和響應事件,通過多點觸摸修改圖形,調整屏幕大小,打包Android應用程序,和更多。

在培訓結束時,參與者將能夠

- 關聯Python代碼和Kivy語言。
- 深入了解Kivy如何工作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應用程序。

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
21小時
概觀
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。
21小時
概觀
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
21小時
概觀
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
21小時
概觀
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
21小時
概觀
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
35小時
概觀
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。
21小時
概觀
在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的現實問題。Python將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些現場項目以將所學知識運用到實踐中。

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
概觀
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
概觀
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
概觀
面向對象編程(Object-Oriented Programming,OOP)是一種基于對象概念的編程範式。OOP更注重數據而不是注重邏輯。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,學員將學習如何使用Python開始面向對象編程。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解面向對象編程的基本概念
- 了解Python中的OOP語法
- 用Python編寫自己的面向對象程序

受衆

- 想了解面向對象編程的初學者
- 有興趣學習用Python進行OOP的開發人員
- 有興趣學習OOP的Python程序員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
概觀
機器學習是人工智能的一個分支,指計算機可以在不被明確編程的情況下學習。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決財務的現實問題。Python將被用作編程語言。

參與者首先學習關鍵原則,然後通過建立自己的機器學習模型並使用模型來完成一些團隊項目以將所學知識運用到實踐中。

在本次培訓結束後,參與者將能夠:

- 了解機器學習的基本概念
- 了解機器學習在金融領域的應用和使用
- 使用Python機器學習開發自己的算法交易策略

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
21小時
概觀
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
35小時
概觀
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
14小時
概觀
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
28小時
概觀
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
28小時
概觀
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
7小時
概觀
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
21小時
概觀
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。
14小時
概觀
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

近期Python培訓課程

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