由讲师进行实时指导的Python本地培训课程通过动手实践向学员演示Python编程语言的各个方面。本课程涉及的主题包括Python编程基础、高级Python编程、Python用于测试自动化、Python脚本和自动化，以及Python用于金融、银行、保险等领域的数据分析和大数据应用。
NobleProg Python培训课程还涵盖了用于机器学习和深度学习的Python库和框架的初级和高级课程。
Python培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行，远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。
NobleProg -- 您的本地培训提供商
对疑惑的澄清真的很好
Vijaya Kumar Janjanam - Nagra Media UK Ltd
课程: Python Programming
讲座和练习的良好平衡 - 课程适合我们的需求。
Gareth Jones - Nagra Media UK Ltd
课程: Python Programming
*愉快的练习。 *迅速转入更高级的主题。 *训练师很友善，容易相处。 *为团队的需求定制课程。 感谢克里斯蒂安的详细和愉快的课程，我学到了很多东西。
Matthew Lucas - Nagra Media UK Ltd
课程: Python Programming
都很喜欢
蒙 李
课程: Machine Learning Fundamentals with Python
我喜欢从准备和演示到培训师互动的一切。
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
课程: Python Programming
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你最喜欢的训练是什么？：我喜欢我们一直忙于编程的事实，所以我不得不专注于整个时间。
Katarzyna Hutnik - University of Oxford, Department of Oncology
课程: Programming for Biologists
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你最喜欢的培训是什么？：我认为培训师很棒。具有培训经验的完全合格的教师。
Enric Domingo - University of Oxford, Department of Oncology
课程: Programming for Biologists
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我更喜欢练习和学习Python的角落和缝隙。
Connor Brierley-Green
课程: Python Programming
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乔伊对编程充满热情。他非常擅长动态适应我们的需求和兴趣。
Randy Enkin
课程: Python Programming
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许多例子让我很容易理解。
Lingmin Cao
课程: Python Programming
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对我们所有问题的指导的全面知识给我的期望提供了答案......讲师进行了很好的讨论......他并不缺乏耐心......
Łukasz Matulewicz
课程: Python Programming
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对讲师的丰富知识，工具的多样性以及对该主题的实用方法。
Magdalena Stupak
课程: Python Programming
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对培训师很了解，如何翻译。
Renata Cylejowska
课程: Python Programming
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认真对待定制的事实。
jurgen linsen
课程: Python Programming
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因为我是唯一的参与者，培训可以适应我的需求。
Kevin THIERRY
课程: Web Development with Web2Py
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我确实喜欢这些练习。
Office for National Statistics
课程: Natural Language Processing with Python
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我喜欢乐于助人且非常善良。
Natalia Machrowicz
课程: Python Programming
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我们做了实践练习（我们编写的脚本可以用于我们的日常工作）。它使课程非常有趣。我也喜欢教练分享他的知识的方式。他以一种非常容易接近的方式做到了。
Malwina Sawa
课程: Python Programming
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记住/重复关键主题的非常好的方法。非常好的“热身”练习。
课程: Python Programming
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*愉快的练习。 *快速进入更高级的主题。 *培训师很友好，很容易上手。 *根据团队需求定制课程。
Matthew Lucas
课程: Python Programming
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我喜欢在课程/课程中添加特定主题的灵活性。
Marc Ammann
课程: Python Programming
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培训师分别查看并帮助每个人。
Szymon Wolny
课程: Python Programming
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一组理想的练习。轻松练习和“带星星”
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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良好的平衡理论/练习，将讲课级别调整为听众越来越少，更有经验，这对于使用Jupiter Notebook并在实践中展示理论非常重要。我还喜欢在第二天的培训的第一部分收集匿名反馈，一切都按照我们的建议准备好了，即使它已经非常好，后来它甚至更好:)。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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老师的承诺，准备，倾听者的态度，愿意解释所有含糊之处。
Małgorzata Konior
课程: Python Programming
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领导接近每个人，即使他没有求助并检查练习的水平。
Agnieszka Bielak
课程: Python Programming
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培训师提出了一个关于某个问题的非常简短的理论，我们立即去练习。一个很好的挂牌方式，给教练信息他需要花费多少时间才能完成某项任务，还有谁还有解决方案问题。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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即使有人没有提出要求，但显然他不会继续完成任务，但Kr ys tof出现并能够提供专家建议。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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总之，所有人都喜欢进行练习的方式，我很高兴我来到这样的教练。
Maksym Kolodiy
课程: Python Programming
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练习的真实例子
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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培训材料（Jupyter）的可用性，不断更新笔记本，这取决于课程中出现的问题。消除疑虑，回答任何问题..
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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交付教材的方便性和有趣的方式。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Python Programming
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处理xlsx和csv文件
Łukasz Olczyk
课程: Python：自动化枯燥的事物
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深入报道机器学习主题，特别是神经网络。揭开了很多话题的神秘面纱。
Sacha Nandlall
课程: Python用于高级机器学习
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我真的很喜欢一切！
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
课程: Python Programming
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我一般都喜欢个性化的帮助。
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
课程: Python Programming
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一切都很好！
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
课程: Python Programming
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与某人谈论它很好（之前我做过在线课程）。
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
课程: Python Programming
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老师的专业知识，他解决参与者给出的临时问题的能力。准备好了教学大纲的范围。
UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.
课程: Python Programming
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小组培训是理想的，因为可以将更多的重点放在特别感兴趣的项目上。
HSCIC
课程: Unit Testing with Python
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我喜欢定制的内部文件处理和数据分析。
Glycom A/S
课程: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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案例研究帮助我们了解了如何在行业中应用Python。在练习期间非常感谢教练的帮助。
Rajiv Dhingra - TCS
课程: Python Programming
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由于我们是PHP开发人员，他了解情况并允许我们在两者之间慢慢映射。我喜欢他添加的例子和幽默。
Soumya Tyagi - TCS
课程: Python Programming
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我很高兴我们使用自己的数据作为例子。
Glycom A/S
课程: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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一切。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Python Programming
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有趣的问题。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Python Programming
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各种准备的问题和例子
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Python Programming
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培训不是演示风格。我们和教练一起编码..
Bhutan Telecom
课程: Web Development with Django
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我最喜欢这一切。
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
课程: Web Development with Django
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它是一种全新的体验，一种新的框架，并期待使用课堂上学到的知识做一些事情。
Jigme - Bhutan Telecom
课程: Web Development with Django
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培训师正在分享真正的文字体验，向真正的专业人士学习是很好的。
Fednot
课程: Python Programming
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培训师非常出色，他随时准备回答我的问题并尽可能多地分享知识。
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
课程: 高级Python
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1：1非常密集，但学到了很多东西。
Karen Dyke - BT
课程: Python：自动化枯燥的事物
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强调编码“在投影机上”的例子肯定是汤姆的+。
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
课程: 高级Python
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记住/重复关键主题的非常好的方法。非常好的“热身”练习。
课程: Python Programming
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| 代码 | 名字 | 时长 | 概览 |
|---|---|---|---|
| pythonprog | Python Programming | 28小时 | 本课程是为那些希望学习Python编程语言的人设计的。重点是Python语言，核心库以及Python社区开发的最好和最有用的库的选择。 Python驱动业务并被全世界的科学家使用 - 它是最流行的编程语言之一。 课程可以使用Python 27x或3x提供，实际练习充分利用了这两种语言版本的全部功能。本课程可以在任何操作系统（UNIX的所有版本，包括Linux和Mac OS X以及Microsoft Windows）上提供。 实践练习占课程时间的大约70％，大约30％是示范和演示。讨论和问题可以在整个课程中提出。 注意：培训可根据事先要求在拟议课程日期之前的特定需求量身定制。 |
| pygis | Python for Geographic Information System (GIS) | 21小时 | 地理信息系统（GIS）是一个旨在捕获，存储，操作，分析，管理和呈现空间或地理数据的系统。缩写GIS有时用于地理信息科学（GIScience），指的是研究地理信息系统的学科，是地理信息学更广泛的学科领域中的一个大型领域。 在过去的二十年里，Python与GIS的使用大幅增加，特别是2000年推出的Python 20系列，其中包括许多新的编程功能，使语言更容易部署。从那时起，Python不仅在商业地理信息系统（如Esri的产品）中使用，而且还用作开源平台，其中包括作为QGIS和GRASS的一部分。事实上，Python今天是GIS用户和程序员使用最广泛的语言。 本程序涵盖Python和其先进库如geopandas，pysal，bokeh和osmnx的使用，以实现您自己的GIS功能。该程序还包括有关ArcGIS API的介绍性模块和QGIS toolboox。 |
| mlfinancepython | 机器学习用于金融领域（使用Python） | 21小时 | 机器学习是人工智能的一个分支，指计算机可以在不被明确编程的情况下学习。 在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何应用机器学习技术和工具来解决财务的现实问题。Python将被用作编程语言。 参与者首先学习关键原则，然后通过建立自己的机器学习模型并使用模型来完成一些团队项目以将所学知识运用到实践中。 在本次培训结束后，参与者将能够： - 了解机器学习的基本概念 - 了解机器学习在金融领域的应用和使用 - 使用Python机器学习开发自己的算法交易策略 受众 - 开发人员 - 数据科学家 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| sparkpython | 用Spark和Python通过PySpark处理大数据 | 21小时 | Spark是一个用于查询、分析和转换大数据的数据处理引擎。Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。PySpark允许用户将Spark与Python连接。 在这一由讲师引导的现场培训中，学员将通过实践练习学习如何使用Python和Spark一起分析大数据。 在本次培训结束后，学员将能够： - 了解如何使用Spark和Python一起分析大数据 - 开展模拟真实世界环境的练习 - 用不同的工具和技术通过PySpark进行大数据分析 受众 - 开发人员 - IT专业人士 - 数据科学家 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| pythonbigdata | Analyzing Big Financial Data with Python | 35小时 | Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这个有指导意义的现场培训中，与会者将学习如何使用Python进行定量金融。 在培训结束后，参与者将能够： 了解Python编程的基础知识将Python用于财务应用程序，包括实施数学技术，随机指标和统计数据使用性能Python实现财务算法 听众 开发商定量分析师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 |
| pythoncomputervision | 用Python实现计算机视觉 | 14小时 | 计算机视觉是一个涉及从数字媒体自动提取、分析和理解有用信息的领域。Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这一由讲师引导的现场培训中，学员将使用Python逐步创建简单的计算机视觉应用程序，并从中习得计算机视觉的基础知识。 在本次培训结束后，学员将能够： - 了解计算机视觉的基础知识 - 使用Python来实现计算机视觉任务 - 使用Python构建自己的计算机视觉应用程序 受众 - 对计算机视觉感兴趣的Python程序员 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| dlforbankingwithpython | Deep Learning for Banking (with Python) | 28小时 | 机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这种有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何通过创建深度学习信用风险模型来实施使用Python的银行业深度学习模型。 在培训结束后，参与者将能够： 理解深度学习的基本概念了解深度学习在银行业务中的应用和使用使用Python，Keras和TensorFlow为银行创建深度学习模型使用Python构建自己的深度学习信用风险模型 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 |
| dlforfinancewithpython | Deep Learning for Finance (with Python) | 28小时 | 机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这种有指导性的现场培训中，参与者将学习如何通过创建深度学习股票价格预测模型来实现使用Python进行融资的深度学习模型。 在培训结束后，参与者将能够： 理解深度学习的基本概念了解金融深度学习的应用和使用使用Python，Keras和TensorFlow为财务创建深度学习模型使用Python构建自己的深度学习股票价格预测模型 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 |
| microservicespython | Building Microservices with Python | 7小时 | 微服务指的是一种应用程序架构风格，它促进使用独立的自包含程序。 Python是一种动态的高级编程语言，对于脚本和应用程序开发都非常理想。 Python广泛的开源工具和框架库使其成为构建微服务的实用选择。 在这个有指导意义的实时培训中，参与者将学习微服务的基础知识，因为他们逐步使用Python创建微服务。 在培训结束后，参与者将能够： 了解构建微服务的基础知识了解如何使用Python构建微服务了解如何使用Docker部署基于Python的微服务 听众 开发商程序员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 |
| tableaupython | Tableau with Python | 14小时 | Tableau是一款商业智能和数据可视化工具。 Python是一种广泛使用的编程语言，它为各种统计和机器学习技术提供支持。 Tableau的数据可视化功能和Python的机器学习功能结合在一起，可帮助开发人员快速构建用于各种业务用例的高级数据分析应用程序。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何结合Tableau和Python来执行高级分析。 Tableau和Python的集成将通过TabPy API完成。 在培训结束后，参与者将能够： 使用TabPy API集成Tableau和Python 使用Tableau和Python的集成，通过几行Python代码来分析复杂的业务场景 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 |
| textsum | 用Python进行文本摘要 | 14小时 | 在Python机器学习中，文本摘要功能可以读取输入文本并生成文本摘要。这个功能可以从命令行或从Python API / 库中获得。一个令人兴奋的应用是执行摘要的快速创建；这对在做报告和演讲前需要审阅大量文本数据的组织特别有用。 在这一由讲师引导的现场培训中，学员将学习使用Python创建一个简单的可自动生成输入文本摘要的应用程序。 在本次培训结束后，学员将能够： - 使用一个命令行工具来总结文本。 - 使用Python库设计和创建文本摘要代码。 - 评估三个Python摘要库：sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17 受众 - 开发人员 - 数据科学家 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| drlpython | 用Python进行深度强化学习 | 21小时 | 深度强化学习是指“人工智能体”通过反复试验和奖惩来学习的能力。人工智能体旨在模仿人类直接从原始输入（如视觉）获取和构建知识的能力。为了实现强化学习，深度学习和神经网络会被用到。强化学习与机器学习不同，不依赖于有监督和无监督的学习方法。 在这一由讲师引导的现场培训中，学员将在逐步创建深度学习智能体的过程中学习深度强化学习的基础知识。 在本次培训结束后，学员将能够： - 理解深度强化学习的基本概念，及其与机器学习的区别 - 运用先进的强化学习算法来解决实际问题 - 构建深度学习智能体 受众 - 开发人员 - 数据科学家 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| iotpython | Programming for IoT with Python | 14小时 | 物联网（IoT）是一种无线连接物理对象和软件应用程序的网络基础设施，允许它们相互通信并通过网络通信，云计算和数据捕获交换数据。 Python是一种高级编程语言，由于其语法清晰和大量的社区支持，因此推荐用于物联网。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Python对物联网解决方案进行编程。 在培训结束后，参与者将能够： 了解物联网架构的基本原理学习使用Raspberry Pi的基础知识在Raspberry Pi上安装和配置Python 了解在编程物联网系统中使用Python的好处使用Python和Raspberry Pi构建，测试，部署和排除物联网系统的故障 听众 开发商工程师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。 |
| pythonexcel | Python for Excel | 14小时 | Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 Excel是Microsoft开发的电子表格应用程序，广泛用于许多行业。将Python添加到Excel使其成为数据分析的强大工具。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何结合Python和Excel的功能。 在培训结束后，参与者将能够： 安装和配置用于集成Python和Excel的软件包使用Python读取，写入和操作Excel文件从Excel中调用Python函数 听众 开发商程序员 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。 |
| chatbotpython | Building Chatbots in Python | 21小时 | ChatBots是通过聊天界面自动模拟人类反应的计算机程序。 ChatBots通过为用户交互提供更简单快捷的选项，帮助组织最大限度地提高运营效率。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何在Python中构建chatbots。 在培训结束后，参与者将能够： 了解构建chatbots的基础知识使用Python构建，测试，部署和排除各种聊天机器人的故障 听众 开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训，请联系我们安排。 |
| dlfortelecomwithpython | Deep Learning for Telecom (with Python) | 28小时 | 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 |
| appaipy | Applied AI from Scratch in Python | 28小时 | 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. |
| mongodbpython | MongoDB for Python Developers | 14小时 | This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers wishing to learn how to use MongoDB as the database for Python their applications. By the end of this training, participants will be able to: - Install and configure MongoDB - Understand the difference between accessing a NoSQL document database and a traditional relational databases' (e.g., MySQL) - Query a MongoDB database from within Python - Create and write data to a MongoDB databasse - Understand MongoDB's "data processing pipeline" - Perform real-time analytics and statistical analysis - Generate reports for dashboarding - Implement exception handling in Python application 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. |
| dataminpython | Data Mining with Python | 14小时 | 本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望在使用 python 进行数据挖掘的数据分析技术方面实现更高级的数据分析技术的数据分析师和数据科学家。 到本次培训结束时, 学员将能够: - 了解数据挖掘的重要领域, 包括关联规则挖掘、文本情绪分析、自动文本摘要和数据异常检测 。 - 比较并实施各种策略来解决实际数据挖掘问题。 - 理解和解释结果. 课程 的 格式 - 互动讲座和讨论. - 大量的练习和练习 - 在现场实验室环境中的实际实现。 课程自定义选项 - 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排 |
| ooppython | 学习使用Python的面向对象编程 | 14小时 | 面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种基于对象概念的编程范式。OOP更注重数据而不是注重逻辑。Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。 在这一由讲师引导的现场培训中，学员将学习如何使用Python开始面向对象编程。 在本次培训结束后，学员将能够： - 了解面向对象编程的基本概念 - 了解Python中的OOP语法 - 用Python编写自己的面向对象程序 受众 - 想了解面向对象编程的初学者 - 有兴趣学习用Python进行OOP的开发人员 - 有兴趣学习OOP的Python程序员 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 |
| pythonfinance | Python用于财务工作 | 35小时 | Python是一门在金融行业拥有巨大声望的编程语言。最大的投资银行和对冲基金正在使用它来构建包括核心交易项目及风险管理系统在内的广泛的金融应用。 在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用Python开发实际的应用程序以解决一些特定的财务相关的问题。 在本次培训结束后，参与者将能够： - 了解Python编程语言的基础知识 - 下载、安装和维护用Python创建财务应用程序的最佳开发工具 - 选择和利用最合适的Python软件包和编程技术来组织、可视化和分析从各种来源（CSV、Excel、数据库、网站等）得来的财务数据。 - 构建解决资产配置、风险分析、投资绩效等相关问题的应用程序 - 故障排除、集成部署和优化他们的应用程序 受众 - 开发人员 - 分析师 - 宽客 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操 注意事项 - 该培训旨在为金融专业人士所面对的一些原则问题提供解决方案。但是，如果您有一个特定的主题、工具或技术想要附加或详细说明，请联系我们以作安排。 |
| progbio | Programming for Biologists | 28小时 | 这是一门实践课程，它说明了为什么编程是解决生物问题的有力工具。在课程中，学员将学习Python编程语言，这种语言被广泛认为既强大又易于使用。本课程可能被视为生物信息学如何改善生物学家生活的一个示范。 该课程的设计和目标是没有计算机科学背景的人想要学习编程。 本课程适合： - 处理生物数据的研究人员。 - 希望学习如何自动化日常任务和分析数据的科学家。 - 希望了解编程如何改进工作流程和执行项目的经理。 在课程结束时，参与者将能够编写简短的程序，这将使他们能够操纵，分析和处理生物数据并以图形格式呈现结果。 |
| seleniumpython | Selenium结合Python用于测试自动化 | 14小时 | Selenium是一个开源库，用于跨多个浏览器自动化Web应用程序测试。Selenium像人一样与浏览器交互：通过单击链接、填写表单和验证文本。它是Web应用程序测试自动化最流行的工具。Selenium构建在WebDriver框架上，对许多脚本语言（包括Python）具有出色的绑定。 在本次培训中，学员将把Python的强大功能与Selenium结合起来，以自动化示例Web应用程序的测试。通过在实验室环境中将理论与实践相结合，学员将学习并操作如何用Python和Selenium自动化自己的Web测试项目。 受众 - 测试人员和开发人员 课程形式 - 部分讲座、部分讨论、大量实操 |
| mlfunpython | Machine Learning Fundamentals with Python | 14小时 | 本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用Python编程语言及其各种库，并基于大量实际示例，本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分，如何进行数据建模决策，解释算法的输出和验证结果。 我们的目标是让您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程序的常见缺陷。 |
| python_nltk | Natural Language Processing with Python | 28小时 | 本课程以Python语言向语言学家或程序员介绍NLP。在本课程中，我们将主要使用nltkorg（自然语言工具包），同时我们还将使用其他与NLP相关并且有用的库。目前我们可以在Python 2x或Python 3x中开展本课程。例子有英文或普通话（普通话）。如果在预订前达成一致，其他语言也可以提供。 |
| mlfsas | Machine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark | 14小时 | 本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用Scala编程语言及其各种库，并基于大量实际示例，本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分，如何进行数据建模决策，解释算法的输出和验证结果。 我们的目标是让您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程序的常见缺陷。 |
| django | Web Development with Django | 21小时 | Django是一个高级Python Web框架，鼓励快速开发和干净，实用的设计。 听众 本课程面向寻求将Django纳入其项目的开发人员和工程师 |
| web2py | Web Development with Web2Py | 28小时 | web2py是一个基于python的免费开源fullstack框架，用于快速开发基于Web的快速，可扩展，安全且便携的应用程序。 听众 本课程面向使用web2py作为Web开发框架的工程师和开发人员 |
| datapyth | Data Analysis in Python using Pandas and Numpy | 14小时 | Pandas是一个Python包，它提供了用于处理结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的数据结构。 |
| flask | Web application development with Flask | 14小时 | 本实践课程面向想要创建和维护第一个Web应用程序的Python开发人员。它也针对已经熟悉Django或Web2py等其他Web框架的人员，并希望了解如何使用微框架（即将第三方库粘合在一起而不是提供自包含的通用解决方案的框架）来改变流程。 本课程的重要部分不是专注于Flask本身（很小），而是专注于Flask项目中经常使用的第三方库和工具。 |
| 课程 | 日期 | 价格【远程 / 传统课堂】 |
|---|---|---|
| Deep Learning for Banking (with Python) - 厦门 - 国际银行大厦 | 星期一, 2019-04-08 09:30 | ￥38560 / ￥43960 |
| Deep Learning for Banking (with Python) - 北京 - 创而新大厦 | 星期一, 2019-04-22 09:30 | ￥38560 / ￥42760 |
| Deep Learning for Banking (with Python) - 上海 - 六八八广场 | 星期二, 2019-05-14 09:30 | ￥38560 / ￥38760 |
| Deep Learning for Banking (with Python) - 厦门 - 国际银行大厦 | 星期一, 2019-06-24 09:30 | ￥38560 / ￥43960 |
| Deep Learning for Banking (with Python) - 北京 - 创而新大厦 | 星期二, 2019-06-25 09:30 | ￥38560 / ￥42760 |
| 课程 | 地址 | 日期 | 价格【远程 / 传统课堂】 |
|---|---|---|---|
| Analyzing Big Financial Data with Python | 海南 - 三亚福朋喜来登酒店 | 星期一, 2019-05-20 09:30 | ￥42975 / ￥43175 |
| Embedded C Application Design Principles | 北京 - 创而新大厦 | 星期一, 2019-05-27 09:30 | ￥19485 / ￥21685 |
| Arduino: Programming a Microcontroller for Beginners | 北京朝阳国贸三期 | 星期二, 2019-06-18 09:30 | ￥17190 / ￥21390 |
| Data Analytics With R | 成都 - 时代广场 | 星期一, 2019-07-08 09:30 | ￥27117 / ￥29717 |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP | 北京 - 数码大厦 | 星期二, 2019-08-27 09:30 | ￥15723 / ￥18923 |
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