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子类别

Python课程大纲

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
28 hours
Overview
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.
7 hours
Overview
web 擦除是一种从网站中提取数据, 然后将其保存到本地文件或数据库的技术.

本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 python 自动对许多网站进行爬网以提取数据以进行处理和分析的开发人员。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置 python 和所有相关包。
- 检索和分析存储在许多不同网站上的数据.
- 了解网站的工作原理以及它们的 html 是如何构建的。
- 建造蜘蛛, 以便在规模上抓取网络。
- 使用硒对 ajax 驱动的网页进行爬网.
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

- 本课程假定具备编程知识.
- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
35 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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。
35 hours
Overview
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 hours
Overview
The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.

This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.

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.
28 hours
Overview
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。
28 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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
35 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
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
28 hours
Overview
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。
14 hours
Overview
This course introduces the student to the Python language. Upon completion of this class, the student will be able to write non trivial Python programs dealing with a wide variety of subject matter domains. Topics include language components, working with a professional IDE, control flow constructs, strings, I/O, collections, classes, modules, and regular expressions. The course is supplemented with many hands-on labs, solutions, and code examples.

After Completing the course students will be able to demonstrate knowledge and understanding of Python Security Principles.
14 hours
Overview
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
14 hours
Overview
本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望使用 spasy 处理大量文本以查找模式和获取见解的开发人员和数据科学家。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置 spasy.
- 理解自然语言处理 (nlp) & #39; 方法。
- 从大规模数据源中提取模式并获取业务见解。
- 将 spacy 库与现有 web 和旧应用程序集成。
- 将 spasy 部署到实时生产环境中, 以预测人类行为。
- 使用 spasy 对深层学习
的文本进行预处理 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
- 要了解更多有关 spasy 的信息, 请访问: https://spacy.io/
21 hours
Overview
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
14 hours
Overview
In this instructor-led, live training, 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.
14 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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
21 hours
Overview
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。
7 hours
Overview
Kfy 是一个以 Python 编写的开源跨平台图形用户界面库, 它允许为多种设备开发多点触控应用程序.

在此讲师指导下, 现场培训参与者将学习如何在不同的平台上安装和部署 Kfy, 如何自定义和操作小部件, 计划、触发和响应事件, 使用多触式修改图形, 调整屏幕大小, 包安卓应用, 以及更多



到本次培训结束时, 学员将能够

- 关联 Python 代码和 Kfy 语言
。 - 对 K伍迪的工作原理有扎实的了解, 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
。 课程 格式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量的动手练习
14 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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 hours
Overview
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 hours
Overview
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
28 hours
Overview
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
28 hours
Overview
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
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