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
客户评论
都很喜欢
蒙 李
课程: Machine Learning Fundamentals with Python
我喜欢练习和学习Python的角落和缝隙
Connor Brierley-Green
课程: Python Programming
Machine Translated
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
Machine Translated
许多例子让我很容易理解。
Lingmin Cao
课程: Python Programming
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
对培训师很了解，如何翻译。
Renata Cylejowska
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
认真对待定制的事实。
jurgen linsen
课程: Python Programming
Machine Translated
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
Machine Translated
我确实喜欢这些练习。
Office for National Statistics
课程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
我喜欢乐于助人且非常善良。
Natalia Machrowicz
课程: Python Programming
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
*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
Machine Translated
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
Machine Translated
培训师分别查看并帮助每个人。
Szymon Wolny
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
练习的真实例子
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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: Programowanie w języku Python
Machine Translated
交付教材的方便性和有趣的方式。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
处理xlsx和csv文件
Łukasz Olczyk
课程: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
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 for Advanced Machine Learning
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
一切。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
有趣的问题。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
各种准备的问题和例子
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
课程: Programowanie w języku Python
Machine Translated
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
Machine Translated
我最喜欢这一切。
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
课程: Web Development with Django
Machine Translated
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
Machine Translated
我真的很喜欢很多实验室和实践。
Vivian Feng - Destination Canada
课程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
练习/实验室是根据我们自己的组织需求量身定制的。
Destination Canada
课程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
我一般都喜欢这个主题。
Destination Canada
课程: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
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
Machine Translated
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: Advanced Python
Machine Translated
1：1非常密集，但学到了很多东西。
Karen Dyke - BT
课程: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
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: Advanced Python
Machine Translated
我最喜欢这个话题。
Proximus
课程: Python Programming
Machine Translated
演习的组织方式: 都是按照自己的节奏进行的, 安东尼奥在那里帮助你进一步。
Proximus
课程: Python Programming
Machine Translated
我喜欢足够和非常详细的阅读材料和例子 (幻灯片)。
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
课程: Python Programming
Machine Translated
我真的很喜欢那娜
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
课程: Python Programming
Machine Translated
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
Machine Translated
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
35小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21小时
Python是数据科学和机械学习的可扩展、灵活和广泛使用的编程语言。 Spark 是一款用于查询、分析和转换大数据的数据处理引擎,而 Hadoop 是用于大规模数据存储和处理的软件图书馆框架。
由教练引导,现场培训(在线或在线)旨在开发人员想要使用和整合Spark,(0)和(1)来处理,分析和转型大型和复杂的数据集。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
设置必要的环境,以便在 Spark, Hadoop, 和 Python 开始处理大数据。 了解Spark和0的特性、核心组件和建筑。 了解如何集成 Spark, Hadoop, 和 Python 大数据处理。 探索Spark生态系统中的工具(Spark MlLib, Spark Streaming,Kafka,Sqoop,Kafka,和Flume)。 建立协作过滤推荐系统类似于(3)、YouTube、Amazon、Spotify和(2)ogle。 使用 Apache Mahout 来扩展机器学习算法。
课程格式
互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
由教练引导,现场培训(在线或在线)旨在开发人员想要使用和整合Spark,(0)和(1)来处理,分析和转型大型和复杂的数据集。
在本研讨会结束后,参与者将能够:
设置必要的环境,以便在 Spark, Hadoop, 和 Python 开始处理大数据。 了解Spark和0的特性、核心组件和建筑。 了解如何集成 Spark, Hadoop, 和 Python 大数据处理。 探索Spark生态系统中的工具(Spark MlLib, Spark Streaming,Kafka,Sqoop,Kafka,和Flume)。 建立协作过滤推荐系统类似于(3)、YouTube、Amazon、Spotify和(2)ogle。 使用 Apache Mahout 来扩展机器学习算法。
课程格式
互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
28小时
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。
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
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。
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。
21小时
In this instructor-led, live training in 中国, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14小时
这个课程是专门为那些想要学习编程语言的人设计的。 重点是语言,核心图书馆,以及由社区开发的最佳和最有用的图书馆的选择。 Python驱动企业,并被世界各地的科学家使用,它是最受欢迎的编程语言之一。
35小时
培训课程将帮助参与者准备 Web 应用开发使用 Python Programming 与数据分析。 这种数据视觉是一个很好的工具,在决策中为Top Management。
14小时
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。
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。
14小时
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
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
21小时
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
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
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。
21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
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
28小时
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。
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。
28小时
本课程将语言学家或编程师介绍到NLP在0。 在本课程中,我们将主要使用nltk.org(自然语言工具套件),但我们还将使用其他相关和有用的NLP图书馆。 目前,我们可以在 Python 2.x 或 Python 3.x 中进行此课程。 例子是英语或曼达林语(普通话)。 其他语言也可以在预订前达成协议。
35小时
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
- Developers
- Analysts
- Quants
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
21小时
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。
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。
21小时
Deep Reinforcement Learning refers to the ability of an "artificial agent" to learn by trial-and-error and rewards-and-punishments. An artificial agent aims to emulate a human's ability to obtain and construct knowledge on its own, directly from raw inputs such as vision. To realize reinforcement learning, deep learning and neural networks are used. Reinforcement learning is different from machine learning and does not rely on supervised and unsupervised learning approaches.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning
- Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems
- Build a Deep Learning Agent
Audience
- Developers
- Data Scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14小时
In this instructor-led, live training in 中国 participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14小时
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。 Excel是Microsoft开发的电子表格应用程序，广泛应用于许多行业。将Python添加到Excel使其成为数据分析的强大工具。
在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何结合Python和Excel的功能。
在培训结束时，参与者将能够：
- 安装和配置用于集成Python和Excel包
- 使用Python读取，写入和操作Excel文件
- 从Excel调用Python函数
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
注意
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何结合Python和Excel的功能。
在培训结束时，参与者将能够：
- 安装和配置用于集成Python和Excel包
- 使用Python读取，写入和操作Excel文件
- 从Excel调用Python函数
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
注意
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
14小时
In this instructor-led, live training in 中国, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7小时
This instructor-led, live training in 中国 begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
21小时
PyQt 是一个跨平台库, 用于为 Python 应用程序开发 Gui (图形用户界面)。它将 Python 与 Qt GUI 工具包接口.
本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 Python 和 Qt UI 框架对具有视觉吸引力的软件应用程序进行编程的人
。
到本次培训结束时, 学员将能够:
- 设置包含所有所需库、包和框架的开发环境。
- 创建一个桌面或服务器应用程序, 其用户界面功能流畅且具有视觉吸引力.
- 实现各种 UI 元素和效果, 包括小部件、图表、图层等, 以实现最大的可用性效果。
- 在设计和开发阶段实施良好的 UI 设计和代码组织。
- 测试和调试应用程序。
课程 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
- 本课程可用于在 Windows、Linux 和 Mac OS 上进行开发.
- 使用所有软件的最新版本, 例如, 本文撰写时的 PyQt 5 等
- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 Python 和 Qt UI 框架对具有视觉吸引力的软件应用程序进行编程的人
。
到本次培训结束时, 学员将能够:
- 设置包含所有所需库、包和框架的开发环境。
- 创建一个桌面或服务器应用程序, 其用户界面功能流畅且具有视觉吸引力.
- 实现各种 UI 元素和效果, 包括小部件、图表、图层等, 以实现最大的可用性效果。
- 在设计和开发阶段实施良好的 UI 设计和代码组织。
- 测试和调试应用程序。
课程 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
- 本课程可用于在 Windows、Linux 和 Mac OS 上进行开发.
- 使用所有软件的最新版本, 例如, 本文撰写时的 PyQt 5 等
- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
14小时
This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
14小时
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python
Audience
- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28小时
In this instructor-led, live training in 中国, 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.
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.
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