Python培训课程

Python培训课程

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

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Python子类别

Python课程大纲

代码名字时长概览
pythonprogPython Programming28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。
progbioProgramming for Biologists28小时这是一门实用的课程,它说明了为什么编程是解决生物问题的强大工具。在课程期间,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。本课程可能被认为是生物信息学如何改善生物学家生活的一个演示。 本课程旨在为没有计算机科学背景的人士设计并学习编程。 本课程适合于: 研究人员处理生物数据。 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管理者。 在课程结束时,参与者将能够编写简短的程序,这将允许他们操作,分析和处理生物数据并以图形格式显示结果。
djangoWeb Development with Django21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
web2pyWeb Development with Web2Py28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
mlfunpythonMachine Learning Fundamentals with Python14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_nltkNatural Language Processing with Python28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。
datapythData Analysis in Python using Pandas and Numpy14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。
python_nlpNatural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK35小时到培训结束时,代表们将被充分配备基本的Python概念,并且应该能够充分利用NLTK来实现大部分基于NLP和ML的操作。培训旨在不仅提供执行知识,还提供其中技术的逻辑和操作知识。
mlfsasMachine Learning Fundamentals with Scala and Apache Spark14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。
seleniumpythonSelenium with Python for Test Automation14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建立在WebDriver框架之上,并且对许多脚本语言(包括Python)具有出色的绑定。 在这次培训中,参与者将Python的强大功能与Selenium相结合,以自动化示例Web应用程序的测试。通过在现场实验室环境中将理论与实践相结合,参与者将获得使用Python和Selenium自动化自己的Web测试项目所需的知识和实践。 听众 测试人员和开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,沉重的练习
pythonmultipurposeAdvanced Python28小时在这个有指导意义的培训中,参与者将学习高级Python编程技术,包括如何应用这种多功能语言来解决分布式应用,数据分析和可视化,UI编程和维护脚本等领域的问题。 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 笔记 如果您想添加,删除或自定义本课程中的任何部分或主题,请联系我们安排。
pythonautomationPython: Automate the Boring Stuff14小时这个有指导意义的培训是基于Al Sweigart的流行书“用Python自动化枯燥的东西”。它针对初学者,通过实用的,简单的练习和讨论来涵盖必要的Python编程概念。重点在于学习编写代码以显着提高办公效率。 在这次培训结束后,参与者将知道如何使用Python进行编程,并将这项新技能应用于: 通过编写简单的Python程序来自动执行任务。 编写可以使用“正则表达式”进行文本模式识别的程序。 以编程方式生成和更新Excel电子表格。 解析PDF和Word文档。 抓取网站并从在线来源获取信息。 编写发送电子邮件通知的程序。 使用Python的调试工具来快速解决错误。 以编程方式控制鼠标和键盘以单击并键入。 听众 非程序员希望用Python学习编程希望优化办公效率的专业人员和公司团队希望自动化繁琐的流程和工作流程的经理 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
kivyKivy: Building Android Apps with Python7小时 Kivy是一个用Python编写的开源跨平台图形用户界面库,它允许为多种设备选择多点触控应用程序。 在这个指导下,现场培训的参与者将学习如何在不同的平台上安装和部署Kivy,定制和操作窗口小部件,计划,触发和响应事件,通过多点触摸修改图形,调整屏幕大小,为Android打包应用等等。 通过这次培训的结束,参与者将能够关联Python代码和Kivy语言深入了解Kivy的工作原理并利用其最重要的元素,例如小部件,事件,属性,图形等。 根据不同的业务和设计要求无缝开发和部署Android应用程序 听众 具有Python知识的程序员或开发人员想要使用Kivy框架开发多点触控Android应用程序掌握Python知识的Android开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
restfulapiDesigning RESTful APIs14小时 API(应用程序编程接口)允许您的应用程序与其他应用程序连接。 在这个有指导意义的实时培训中,参与者将学习如何编写高质量的API,因为他们构建和保护后端API服务器。 在培训结束后,参与者将能够: 从许多构建API的框架中进行选择了解并模拟由Google和Facebook等公司发布的API 创建并发布自己的Restful API供公众使用通过基于标记的身份验证来保护他们的API 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 要为其他语言(如PHP,Javascript等)定制本课程,请联系我们安排
pythonadvmlPython for Advanced Machine Learning21小时在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习Python中最相关和最先进的机器学习技术,因为他们构建了一系列涉及图像,音乐,文本和财务数据的演示应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 实现用于解决复杂问题的机器学习算法和技术将深度学习和半监督学习应用于涉及图像,音乐,文本和财务数据的应用程序推动Python算法达到最大潜力使用库和包,如NumPy和Theano 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
pythontextmlPython: Machine Learning with Text21小时在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何使用正确的机器学习和NLP(自然语言处理)技术从基于文本的数据中提取价值。 在培训结束后,参与者将能够: 以高质量,可重复使用的代码解决基于文本的数据科学问题应用scikitlearn的不同方面(分类,聚类,回归,降维)来解决问题使用基于文本的数据构建有效的机器学习模型创建一个数据集并从非结构化文本中提取特征用Matplotlib可视化数据构建和评估模型以获得洞察力排查文字编码错误 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
nlgPython for Natural Language Generation21小时自然语言生成(NLG)是指由计算机生成自然语言文本或语音。 在这个有指导性的现场培训中,参与者将学习如何使用Python通过从头开始构建自己的NLG系统来生成高质量的自然语言文本。还将审查案例研究,并将相关概念应用于生成实验室项目以生成内容。 在培训结束后,参与者将能够: 使用NLG为各行业自动生成内容,从新闻到房地产,再到天气和体育报道选择和组织源内容,计划语句,并准备一个自动生成原始内容的系统了解NLG管道并在每个阶段应用正确的技术了解自然语言生成(NLG)系统的体系结构实施最适合的分析和排序算法和模型从公开可用的数据源中提取数据以及策划数据库以用作生成文本的材料用计算机生成的自动内容创建来替代手动和费力的书写过程 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
pytestUnit Testing with Python21小时单元测试是一种测试方法,它通过修改其属性或触发事件来测试源代码的各个单元,以确认结果是否如预期的那样。 PyTest是一个全功能,独立于API的,灵活且可扩展的测试框架,具有先进的全功能夹具模型。 在这个有指导意义的实时培训中,参与者将学习如何使用PyTest编写简洁,可维护的测试,这些测试是优雅,富有表现力和可读性的。 在培训结束后,参与者将能够: 编写可读和可维护的测试,而不需要样板代码使用夹具模型编写小测试扩展到应用程序,包和库的复杂功能测试理解并应用PyTest的特性,如挂钩,声明重写和插件通过在多个处理器上并行运行测试来缩短测试时间在持续集成环境中运行测试,以及其他工具,如tox,mock,coverage,unittest,doctest和Selenium 使用Python来测试nonPython应用程序 听众 软件测试人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
mlbankingpython_Machine Learning for Banking (with Python)21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。 Python是一门以清晰的语法和可读性着称的编程语言。它提供了用于开发机器学习应用程序的出色库和技术的绝佳集合。 在这个有指导意义的现场培训中,学员将学习如何应用机器学习技术和工具来解决银行业的现实问题。 参与者首先要学习的关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用它们来完成一些团队项目来将他们的知识付诸实践。 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
pythonfinancePython Programming for Finance35小时 Python是一种在金融行业获得巨大声望的编程语言。由最大的投资银行和对冲基金采用,它被用于建立范围广泛的金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 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开发实际应用程序来解决一些特定的财务相关问题。 在培训结束后,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,可视化和分析来自各种来源(CSV,Excel,数据库,网站等)的财务数据。 构建解决与资产配置,风险分析,投资表现等相关问题的应用程序排除故障,集成,部署和优化Python应用程序 听众 开发商分析师宽客 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 此培训旨在为金融专业人员面临的一些主要问题提供解决方案。但是,如果您有特别的主题,工具或技术需要进一步追加或详细说明,请联系我们安排。
textsumText Summarization with Python14小时在Python机器学习中,文本汇总功能可以读取输入文本并生成文本摘要。该功能可从命令行或Python API / Library中获得。一个令人兴奋的应用是快速创建执行摘要;这对于需要在生成报告和演示前审查大量文本数据的组织特别有用。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用Python创建一个简单的应用程序,该应用程序可以自动生成输入文本的摘要。 在培训结束后,参与者将能够: 使用汇总文本的命令行工具。 使用Python库设计和创建文本摘要代码。 评估三个Python汇总库:sumy 070,pysummarization 104,readless 1017 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
ooppythonLearn Object-Oriented Programming with Python14小时面向对象编程(OOP)是一种基于对象概念的编程范例。 OOP更多的是数据聚焦而不是逻辑聚焦。 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,参与者将学习如何开始使用Python进行面向对象编程。 在培训结束后,参与者将能够: 了解面向对象编程的基本概念了解Python中的OOP语法用Python编写他们自己的面向对象的程序 听众 初学者想了解面向对象编程有兴趣使用Python学习OOP的开发人员有兴趣学习OOP的Python程序员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
mlfinancepythonMachine Learning for Finance (with Python)21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。 Python是一门以清晰的语法和可读性着称的编程语言。它提供了用于开发机器学习应用程序的出色库和技术的绝佳集合。 在这种有指导性的现场培训中,学员将学习如何应用机器学习技术和工具来解决金融行业的现实问题。 参与者首先要学习的关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用它们来完成一些团队项目来将他们的知识付诸实践。 在培训结束后,参与者将能够: 理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的机器学习开发自己的算法交易策略 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
sparkpythonPython and Spark for Big Data (PySpark)21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。 Spark是用于查询,分析和转换大数据的数据处理引擎。 PySpark允许用户将Spark与Python接口。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何一起使用Python和Spark来分析大数据,因为他们正在进行简单的练习。 在培训结束后,参与者将能够: 了解如何使用Spark与Python分析大数据开展模仿真实世界环境的练习使用不同的工具和技术来使用PySpark进行大数据分析 听众 开发商 IT专业人员数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
pythonbigdataAnalyzing Big Financial Data with Python35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
pythoncomputervisionComputer Vision with Python14小时计算机视觉是一个涉及从数字媒体中自动提取,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。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习计算机视觉的基础知识,因为他们逐步使用Python创建了一套简单的计算机视觉应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 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建立自己的脸部,物体和运动检测系统 听众 对计算机视觉感兴趣的Python程序员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
dlforbankingwithpythonDeep 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
dlforfinancewithpythonDeep 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
microservicespythonDeveloping Microservices with Python7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
pygisPython for Geographic Information System (GIS)21小时

A geographic information system (GIS) is a system designed to capture, store, manipulate, analyze, manage, and present spatial or geographic data. The acronym GIS is sometimes used for geographic information science (GIScience) to refer to the academic discipline that studies geographic information systems and is a large domain within the broader academic discipline of geoinformatics.

The use of Python with GIS has substantially increased over the last two decades, particularly with the introduction of Python 2.0 series in 2000, which included many new programming features that made the language much easier to deploy. Since that time, Python has not only been utilized within commercial GIS such as products by Esri but also open source platforms, including as part of QGIS and GRASS. In fact, Python today is by far the most widely used language by GIS users and programmers.

This program covers the usage of Python and its advance libraries like geopandas, pysal, bokeh and osmnx to implement your own GIS features. The program also covers introductory modules around ArcGIS API, and QGIS toolboox.

近期Python培训课程

课程日期价格【远程 / 传统课堂】
Machine Learning Fundamentals with Python - 上海 - 上海中区广场星期三, 2018-08-29 09:30¥16900 / ¥21280
Python for Geographic Information System (GIS) - 北京 - 数码大厦星期三, 2018-08-29 09:30¥45440 / ¥49640
Natural Language Processing with Deep Dive in Python and NLTK - Beijing Digital Building星期二, 2018-09-04 09:30¥43410 / ¥44610
Programming for Biologists - 北京 - 创而新大厦星期一, 2018-09-10 09:30¥38730 / ¥43930
Machine Learning for Banking (with Python) - 香港 - 中環中心星期二, 2018-09-11 09:30¥28810 / ¥42010
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促销课程

课程 地址 日期 价格【远程 / 传统课堂】
Hadoop Administration 北京盈科中心 星期二, 2018-08-21 09:30 ¥25767 / ¥29367
Linux LPI LPIC-2 Exam 202 Preparation 苏州 - 晋合广场 星期四, 2018-08-23 09:30 ¥16362 / ¥18762
Mobile Development - An Overview for Decision Makers 北京 - 数码大厦 星期四, 2018-09-20 09:30 ¥8757 / ¥10957
Applied Machine Learning 北京盈科中心 星期三, 2018-09-26 09:30 ¥16092 / ¥18892
Managing Business Logic with Drools 苏州 - 晋合广场 星期一, 2018-11-05 09:30 ¥16200 / ¥19200

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