面向Unix/Shell用户的Python——自动化与脚本编写 培训

这门深入的实践课程涵盖了高级Python技术、工程最佳实践以及常用的设计模式，以构建可维护、可测试和高性能的Python应用程序。课程重点介绍了现代工具、类型系统、并发模型、架构模式以及部署就绪的工作流程。

这门由讲师指导的线下或线上培训面向中级到高级Python开发者，旨在帮助他们采用专业的实践和模式，以构建生产级的Python系统。

在培训结束时，学员将能够：

• 应用Python类型系统、数据类和类型检查，以提高代码的可靠性。
• 使用设计模式和架构原则来构建健壮的应用程序。
• 正确使用asyncio和多进程实现并发和并行。
• 使用pytest、基于属性的测试和CI管道构建经过良好测试的代码。
• 对Python应用程序进行性能分析、优化并使其适用于生产环境。
• 使用现代工具和容器打包、分发和部署Python项目。

课程形式

• 互动讲座和简短演示。
• 每天的实践实验和编码练习。
• 集成了模式、测试和部署的顶点小项目。

课程定制选项

• 如需定制培训或聚焦特定领域（数据、Web或基础设施），请联系我们安排。

本课程教授使用 Python 设计、构建、测试和部署代理（自主）系统的实用工程技术。内容涵盖代理循环、工具集成、内存和状态管理、编排模式、安全控制以及生产考虑。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级到高级的机器学习工程师、AI 开发者和软件工程师，帮助他们使用 Python 构建健壮、可用于生产的自主代理。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计和实现代理循环及决策工作流。
• 集成外部工具和 API 以扩展代理功能。
• 实现代理的短期和长期内存架构。
• 协调多步骤编排和代理可组合性。
• 为部署的代理应用安全、访问控制和可观测性最佳实践。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 使用 Python 和流行 SDK 构建代理的动手实验。
• 基于项目的练习，生成可部署的原型。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

深入探讨使用Python进行数据科学与人工智能的实用方法，为专业人士提供探索数据、构建机器学习模型以及在业务场景中部署AI驱动应用的技能；涵盖CRISP-DM工作流、统计分析、监督与无监督学习、使用Tensorflow进行深度学习、自然语言处理、使用Spark处理大数据以及数据驱动讲故事；适合初学者获取Python数据科学认证和职业准备的分析培训。

使用Python的人工智能是通过Python丰富的AI和机器学习库生态系统来开发智能系统。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Python设计、实施和部署AI解决方案的中级Python程序员。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用Python的核心AI库实现AI算法。
• 处理监督学习、无监督学习和强化学习模型。
• 将AI解决方案集成到现有应用程序和工作流程中。
• 评估模型性能，并优化准确性和效率。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，旨在帮助希望使用算法交易、Python和R实现交易自动化的业务分析师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 使用算法快速以特定增量买卖证券。
• 通过算法交易减少与交易相关的成本。
• 自动监控股价并进行交易。

从零开始用Python实现应用人工智能为程序员和数据分析师提供了使用Python从头构建机器学习解决方案的基础技术。涵盖监督学习分类和回归、无监督学习聚类和异常检测以及高级神经网络架构的核心原理。探讨了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter笔记本进行实践AI开发的成熟方法。帮助专业人员实现实用的ML模型，评估算法局限性，并完成解决实际问题的应用项目。

这种讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望使用 AWS Cloud9 增强其 Python 开发体验的中级 Python 开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置 AWS Cloud9 以进行 Python 开发。
• 了解 AWS Cloud9 IDE 介面和功能。
• 在 AWS Cloud9 中编写、调试和部署 Python 个应用程式。
• 使用 AWS Cloud9 平台与其他开发人员协作。
• 将 AWS Cloud9 与其他 AWS 服务整合以进行高级部署。

课程概述

本实践培训面向具有数据工程背景的专业人士，旨在帮助他们掌握人工智能、Python和大型语言模型的实际应用技能。课程聚焦于实际应用场景，涵盖模型使用、提示工程以及构建AI驱动的解决方案。学员将通过渐进式练习，从核心概念逐步过渡到构建可部署的AI工作流。 

培训形式

• 线下课堂培训

 • 导师指导的实践课程

• 互动讨论与真实案例分析

 • 每日动手练习

课程目标

• 理解与现代应用相关的核心AI和机器学习概念

 • 强化Python技能，用于AI开发与数据工作流

• 学习大型语言模型的工作原理及其有效使用方法

• 设计并优化提示，确保可靠输出

• 使用API和框架构建端到端AI解决方案

 • 将AI集成到数据工程管道中

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Dask与Python生态系统构建、扩展和分析大型数据集的数据科学家和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置环境，开始使用Dask和Python进行大数据处理。
• 探索Dask中可用的功能、库、工具和API。
• 了解Dask如何加速Python中的并行计算。
• 学习如何使用Dask扩展Python生态系统（Numpy、SciPy和Pandas）。
• 优化Dask环境，以保持处理大型数据集时的高性能。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望提升使用Pandas和NumPy进行数据分析和操作技能的中级Python开发者和数据分析师。

通过本培训，参与者将能够：

• 设置包含Python、Pandas和NumPy的开发环境。
• 使用Pandas和NumPy创建数据分析应用。
• 执行高级数据整理、排序和过滤操作。
• 进行聚合操作并分析时间序列数据。
• 使用Matplotlib和其他可视化库进行数据可视化。
• 调试和优化数据分析代码。

本课程由讲师主导，提供线下或线上培训，旨在帮助开发者使用 FARM (FastAPI, React, 和 MongoDB) 技术栈构建动态、高性能且可扩展的 Web 应用。

通过本课程，学员将能够：

• 搭建集成了 FastAPI、React 和 MongoDB 的开发环境。
• 理解 FARM 技术栈的关键概念、特点和优势。
• 学习如何使用 FastAPI 构建 REST API。
• 学习如何使用 React 设计交互式应用。
• 使用 FARM 技术栈开发、测试和部署应用（前端和后端）。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望使用FastAPI与Python更快速、更轻松地构建、测试和部署RESTful API的开发者。

通过本课程，学员将能够：

• 设置必要的开发环境，以使用Python和FastAPI开发API。
• 使用FastAPI库更快速、更轻松地创建API。
• 学习如何基于Pydantic和OpenAPI创建数据模型和模式。
• 使用SQLAlchemy将API连接到数据库。
• 使用FastAPI工具在API中实现安全和身份验证。
• 构建容器镜像并将Web API部署到云服务器。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用TensorFlow分析潜在欺诈数据的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Python和TensorFlow中创建欺诈检测模型。
• 建立线性回归和线性回归模型来预测欺诈。
• 开发一个端到端的人工智慧应用程序来分析欺诈数据。

该课程的目的是提供在实践中应用方法的基本技能。 通过使用 Python 编程语言和其各种图书馆,并基于许多实用的例子,该课程教导如何使用最重要的建筑区块,如何做出数据模拟决策,解释算法的结果,并验证结果。

我們的目標是為您提供理解和使用最基本的工具工具的技能,以信心,並避免常見的錯誤的應用程式。

本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的一般熟练程度。通过使用 Python 编程语言及其各种库, 并基于大量的实际示例, 本课程教授如何使用机器学习最重要的构建块, 如何做出数据建模决策, 解释输出并验证结果

我们的目标是让您能够自信地理解和使用机器学习工具箱中最基本的工具, 并避免数据科学应用的常见陷阱。