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。

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Python课程大纲

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
28小时
课程概览
本课程专为希望学习Python编程语言的人设计。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推动了业务,并被世界各地的科学家使用 - 它是最流行的编程语言之一。

该课程可以使用Python 2.7.x或3.x进行,实践练习充分利用了该语言的两个版本。本课程可以在任何操作系统(所有UNIX版本,包括Linux和Mac OS X,以及Microsoft Windows)上提供。

实践练习约占课程时间的70%,约30%是演示和演示。整个课程都可以询问讨论和问题。

注意:在提议的课程日期之前,可根据事先要求定制培训以满足特定需求。
28小时
课程概览
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,他们想要学习编程。

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。
14小时
课程概览
本课程的目的是提供在实践中应用Machine Learning方法的基本熟练程度。通过使用Python编程语言及其各种库,并基于大量实际示例,本课程教授如何使用Machine Learning最重要的构建块,如何制定数据建模决策,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Machine Learning工具箱中最基本的工具,并避免Data Science应用程序的常见缺陷。
28小时
课程概览
本课程将语言学家或程序员介绍给Python NLP。在本课程中,我们将主要使用nltk.org(自然语言工具包),但我们也将使用与NLP相关且有用的其他库。目前我们可以在Python 2.x或Python 3.x中开展本课程。例如英语或普通话(普通话)。如果在预订前同意,也可以提供其他语言。
21小时
课程概览
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
28小时
课程概览
Web2py是一个基于python的免费开源全栈框架,用于快速开发快速,可扩展,安全和可移植的数据库驱动的基于Web的应用程序。

听众

本课程面向工程师和开发人员,使用web2py作为Web开发框架
14小时
课程概览
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。
14小时
课程概览
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
28小时
课程概览
在这一由讲师引导的培训中,参与者将学习高级Python编程技术,包括如何将这种多功能语言应用于解决分布式应用、财务、数据分析和可视化、UI编程及维护脚本等领域的问题。

受众

- 开发人员

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操

注意事项

- 如果您想添加、移除或自定义本课程中的任一部分或主题,请联系我们以作安排。
14小时
课程概览
这一由讲师引导的培训是基于Al Sweigart所著的知名书籍——“用Python自动化枯燥的事物(Automate the Boring Stuff with Python)”。它针对初学者,通过实际操作练习和讨论涵盖了Python编程的基本概念。重点在于学习编写代码以显着提高办公效率。

在本次培训结束后,参与者将知道如何用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,并从线上来源提取信息。
- 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,以执行点击和输入。

受众

- 希望学习用Python编程的非程序员
- 希望优化办公效率的专业人士和公司团队
- 希望自动化繁琐程序和工作流程的经理

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
7小时
课程概览
Kivy是一个用Python编写的开源跨平台图形用户界面库,它允许为多种设备进行多点触摸应用程序开发。

在这个由讲师指导的实时培训参与者将学习如何在不同平台上安装和部署Kivy ,自定义和操作小部件,安排,触发和响应事件,通过多点触摸修改图形,调整屏幕大小,打包Android应用程序,和更多。

在培训结束时,参与者将能够

- 关联Python代码和Kivy语言。
- 深入了解Kivy如何工作并利用其最重要的元素,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。

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
21小时
课程概览
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。
21小时
课程概览
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习Python中最相关及最尖端的机器学习技术,因为它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。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 运用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算法达到其最大潜力
- 使用例如NumPy和Theano的库和包

受众

- 开发人员
- 分析师
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
21小时
课程概览
在这一由讲师引导的现场培训中,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。

在本次培训结束后,参与者将能够:

- 用高质量、可重用的代码解决基于文本的数据科学问题
- 运用scikit-learn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建立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
- 解决文本编码错误

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
21小时
课程概览
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
21小时
课程概览
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
35小时
课程概览
在培训结束时,代表们应该充分配备必要的python概念,并且应该能够充分利用NLTK来实现大多数基于NLP和ML的操作。培训的目的不仅是提供执行知识,还提供其中技术的逻辑和操作知识。
21小时
课程概览
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银行业的现实问题。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现场项目以将所学知识运用到实践中。

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
35小时
课程概览
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。
14小时
课程概览
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
14小时
课程概览
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
21小时
课程概览
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
21小时
课程概览
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
35小时
课程概览
Python是一种高级编程语言,以其清晰的语法和代码可读性而闻名。

在这个以讲师为主导的现场培训中,参与者将学习如何使用Python进行定量融资。

在培训结束时,参与者将能够:

- 理解Python编程的基础知识
- 将Python用于财务应用程序,包括实现数学技术,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

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
14小时
课程概览
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
28小时
课程概览
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机具有学习能力而无需明确编程。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,以其清晰的语法和代码可读性而闻名。

在这个以讲师为主导的现场培训中,参与者将学习如何使用Python实施深度学习银行模型,同时逐步创建深度学习信用风险模型。

在培训结束时,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用途
- 使用Python , Keras和TensorFlow为银行业务创建深度学习模型
- 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

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
28小时
课程概览
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
7小时
课程概览
Microservices是指一种应用程序架构风格,它促进独立,自包含程序的使用。 Python是一种动态的高级编程语言,非常适合脚本编写和应用程序开发。 Python庞大的开源工具和框架库使其成为构建微服务的实用选择。

在这个以讲师为主导的现场培训中,参与者将在使用Python创建微服务时学习微服务的基础知识。

在培训结束时,参与者将能够:

- 了解构建微服务的基础知识
- 学习如何使用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

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习
21小时
课程概览
地理信息系统( GIS )是一种旨在捕获,存储,操纵,分析,管理和呈现空间或地理数据的系统。缩略词GIS有时用于地理信息科学( GIS科学),指的是研究地理信息系统的学科,是更广泛的地理信息学学科的一个大领域。

在过去的二十年中, Python与GIS的使用大大增加,特别是在2000年引入了Python 2.0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不仅被用于商业GIS例如Esri的产品,还被用于开源平台,包括作为Q GIS和GRASS的一部分。事实上,今天的Python是迄今为止GIS用户和程序员使用最广泛的语言。

该程序涵盖了Python及其高级库(如geopandas,pysal,bokeh和osmnx)的使用,以实现您自己的GIS功能。该程序还包括围绕Arc GIS API和Q GIS toolboox的入门模块。
14小时
课程概览
Tableau是一种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的机器学习功能相结合,可帮助开发人员快速构建适用于各种业务用例的高级数据分析应用程序。

在这个由讲师指导的实时培训中,参与者将学习如何结合使用Tableau和Python来执行高级分析。 Tableau和Python集成将通过TabPy API完成。

在培训结束时,参与者将能够:

- 使用TabPy API集成Tableau和Python
- 使用Tableau和Python的集成来分析复杂的业务场景,只需几行Python代码

听众

- 开发商
- 数据科学家

课程形式

- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习

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