成都Python培训

Python是推动自主AI代理开发和编排的核心语言。本课程专注于使用现代SDK和框架（如LangChain和AutoGen）进行实际实现，以构建、连接和管理代理工作流。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Python工具和API实现和编排自主代理的中级后端工程师、平台工程师和ML工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 为代理系统设置和配置基于Python的环境。
• 使用LangChain和AutoGen等流行代理SDK创建功能代理。
• 集成工具和API以扩展代理功能。
• 编排多代理工作流和通信模式。
• 应用调试、测试和维护代理代码库的最佳实践。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 动手编程练习和现场演示。
• 构建端到端代理工作流的实际项目。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

本课程教授使用 Python 设计、构建、测试和部署代理（自主）系统的实用工程技术。内容涵盖代理循环、工具集成、内存和状态管理、编排模式、安全控制以及生产考虑。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级到高级的机器学习工程师、AI 开发者和软件工程师，帮助他们使用 Python 构建健壮、可用于生产的自主代理。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计和实现代理循环及决策工作流。
• 集成外部工具和 API 以扩展代理功能。
• 实现代理的短期和长期内存架构。
• 协调多步骤编排和代理可组合性。
• 为部署的代理应用安全、访问控制和可观测性最佳实践。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 使用 Python 和流行 SDK 构建代理的动手实验。
• 基于项目的练习，生成可部署的原型。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

使用Python的人工智能是通过Python丰富的AI和机器学习库生态系统来开发智能系统。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Python设计、实施和部署AI解决方案的中级Python程序员。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用Python的核心AI库实现AI算法。
• 处理监督学习、无监督学习和强化学习模型。
• 将AI解决方案集成到现有应用程序和工作流程中。
• 评估模型性能，并优化准确性和效率。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这种讲师指导的现场培训在 成都（在线或现场）进行，面向希望使用 AWS Cloud9 增强其 Python 开发体验的中级 Python 开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置 AWS Cloud9 以进行 Python 开发。
• 了解 AWS Cloud9 IDE 介面和功能。
• 在 AWS Cloud9 中编写、调试和部署 Python 个应用程式。
• 使用 AWS Cloud9 平台与其他开发人员协作。
• 将 AWS Cloud9 与其他 AWS 服务整合以进行高级部署。

本次由讲师主导的培训在成都（线上或线下）进行，面向希望利用Python在Power BI中的数据分析功能的高级数据分析师，旨在提升他们有效分析和可视化数据的能力。

通过本次培训，参与者将能够：

• 学习如何将Python集成到Power BI中以进行数据分析。
• 使用Python脚本在Power BI环境中加载、清理和预处理数据。
• 通过使用Python创建自定义和交互式可视化，增强数据可视化能力。
• 掌握使用Python进行高级数据分析的技能。

Python 是一种多功能的编程语言，广泛用于数据操作、自动化和分析。Pandas 和 Polars 等库为大规模处理表格数据提供了强大而实用的工具。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向初学者到中级水平的专业人士，旨在帮助他们使用 Python 进行日常数据分析、文件处理以及利用 Pandas 和 Polars 实现流程自动化。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用 Python 读取、转换和写入 CSV 和 Excel 文件。
• 使用 Pandas 和 Polars 执行常见的数据清理和转换任务。
• 通过 Python 脚本自动化重复的数据处理流程。
• 将简单脚本打包为可执行文件，并遵循项目最佳实践。

课程形式

• 互动式编码演示与简短讲座。
• 带有指导代码示例的动手练习。
• 自动化实际任务的实用迷你项目。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这门深入的实践课程涵盖了高级Python技术、工程最佳实践以及常用的设计模式，以构建可维护、可测试和高性能的Python应用程序。课程重点介绍了现代工具、类型系统、并发模型、架构模式以及部署就绪的工作流程。

这门由讲师指导的线下或线上培训面向中级到高级Python开发者，旨在帮助他们采用专业的实践和模式，以构建生产级的Python系统。

在培训结束时，学员将能够：

• 应用Python类型系统、数据类和类型检查，以提高代码的可靠性。
• 使用设计模式和架构原则来构建健壮的应用程序。
• 正确使用asyncio和多进程实现并发和并行。
• 使用pytest、基于属性的测试和CI管道构建经过良好测试的代码。
• 对Python应用程序进行性能分析、优化并使其适用于生产环境。
• 使用现代工具和容器打包、分发和部署Python项目。

课程形式

• 互动讲座和简短演示。
• 每天的实践实验和编码练习。
• 集成了模式、测试和部署的顶点小项目。

课程定制选项

• 如需定制培训或聚焦特定领域（数据、Web或基础设施），请联系我们安排。

本次由讲师主导的培训在成都（线上或线下）面向希望从零开始学习使用Google Colab进行Python编程的初级开发人员和数据分析师。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Python编程语言的基础知识。
• 在Google Colab环境中实现Python代码。
• 使用控制结构管理Python程序的流程。
• 创建函数以有效组织和重用代码。
• 探索并使用Python编程的基本库。

本课程由讲师主导，提供线下或线上培训，旨在帮助开发者使用 FARM (FastAPI, React, 和 MongoDB) 技术栈构建动态、高性能且可扩展的 Web 应用。

通过本课程，学员将能够：

• 搭建集成了 FastAPI、React 和 MongoDB 的开发环境。
• 理解 FARM 技术栈的关键概念、特点和优势。
• 学习如何使用 FastAPI 构建 REST API。
• 学习如何使用 React 设计交互式应用。
• 使用 FARM 技术栈开发、测试和部署应用（前端和后端）。

本课程由讲师指导，提供成都的线上或线下培训，面向初学者到中级以及潜在的高级机器人开发人员，旨在学习如何使用ROS和Python编程移动机器人。

培训结束后，学员将能够：

• 设置包含ROS、Python和移动机器人平台的开发环境。
• 使用Python创建和运行ROS节点、主题、服务和动作。
• 使用ROS工具和实用程序监控和调试ROS应用程序。
• 使用ROS包和库执行移动机器人的常见任务。
• 将ROS与其他框架和工具集成。
• 排查和调试ROS应用程序。

本课程专为希望学习Python编程语言的人士设计。重点在于Python语言、核心库，以及由Python社区开发的最佳且最有用的库。Python驱动着全球企业，被科学家广泛使用，是最流行的编程语言之一。

本课程可以使用最新的Python 3.x版本进行授课，并结合实际练习，充分利用其功能。本课程可以在任何操作系统上提供（包括Linux和Mac OS X在内的所有UNIX版本，以及Microsoft Windows）。

实际练习约占课程时间的70%，演示和讲解约占30%。课程期间可以随时进行讨论和提问。

注意：培训可以根据具体需求进行定制，需在课程日期前提早提出请求。

在这个由讲师指导的成都现场培训中，参与者将学习高级Python编程技术，包括如何应用这种通用语言来解决分布式应用程序，数据分析和可视化，UI编程和维护脚本等领域的问题。

本课程专为那些希望学习 Python 编程语言的人而设计。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 推动业务发展，并被世界各地的科学家使用——它是最流行的编程语言之一。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点位于成都，基于Al Sweigart所著的畅销书《用Python自动化无聊工作》。本课程针对初学者，透过实用的动手练习和讨论，涵盖了Python编程的基础概念。重点在于学习编写程式码，以大幅提升办公室生产力。

在培训结束时，参与者将学会如何用Python编程，并将这项新技能应用于：

• 通过编写简单的Python程式来自动化任务。
• 编写能够使用“正则表达式”进行文本模式识别的程式。
• 以程式化方式生成和更新Excel试算表。
• 解析PDF和Word文件。
• 爬取网站并从线上来源提取资讯。
• 编写发送电子邮件通知的程式。
• 使用Python的除错工具快速解决程式错误。
• 以程式化方式控制滑鼠和键盘，自动点击和输入。

在这个由 成都 讲师指导的现场培训中，参与者将学习 Python 中最相关和最前沿的机器学习技术，同时构建一系列涉及图像、音乐、文本和财务数据的演示应用程式。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 实施机器学习演算法和技术来解决复杂问题。
• 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式。
• 将 Python 演算法推向最大潜力。
• 使用 NumPy 和 Theano 等库和包。

本课程为讲师指导的培训，在成都（线上或线下）进行，面向希望提升使用Pandas和NumPy进行数据分析和操作技能的中级Python开发者和数据分析师。

通过本培训，参与者将能够：

• 设置包含Python、Pandas和NumPy的开发环境。
• 使用Pandas和NumPy创建数据分析应用。
• 执行高级数据整理、排序和过滤操作。
• 进行聚合操作并分析时间序列数据。
• 使用Matplotlib和其他可视化库进行数据可视化。
• 调试和优化数据分析代码。

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。

Python 是一种在金融行业中广受欢迎的程式语言。它被大型投资银行和对冲基金采用，用于构建各种金融应用程式，从核心交易程式到风险管理系统。

在这场由讲师指导的现场培训中，学员将学习如何使用 Python 开发实际应用程式，以解决一系列特定的金融相关问题。

培训结束时，学员将能够：

• 理解 Python 程式语言的基本原理
• 下载、安装并维护用于在 Python 中创建金融应用程式的最佳开发工具
• 选择并利用最合适的 Python 套件和程式技术来组织、可视化和分析来自各种来源（CSV、Excel、数据库、网络等）的金融数据
• 构建解决资产配置、风险分析、投资绩效等问题的应用程式
• 对 Python 应用程式进行故障排除、集成、部署和优化

目标受众

• 开发人员
• 分析师
• 量化分析师

课程形式

• 部分讲授、部分讨论、练习和大量实践操作

注意事项

• 本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。如果您有特定的主题、工具或技术希望补充或进一步详细说明，请联系我们进行安排。

深入探讨使用Python进行数据科学与人工智能的实用方法，为专业人士提供探索数据、构建机器学习模型以及在业务场景中部署AI驱动应用的技能；涵盖CRISP-DM工作流、统计分析、监督与无监督学习、使用Tensorflow进行深度学习、自然语言处理、使用Spark处理大数据以及数据驱动讲故事；适合初学者获取Python数据科学认证和职业准备的分析培训。

从零开始用Python实现应用人工智能为程序员和数据分析师提供了使用Python从头构建机器学习解决方案的基础技术。涵盖监督学习分类和回归、无监督学习聚类和异常检测以及高级神经网络架构的核心原理。探讨了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter笔记本进行实践AI开发的成熟方法。帮助专业人员实现实用的ML模型，评估算法局限性，并完成解决实际问题的应用项目。

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

这种以讲师为主导的成都现场培训（现场或远端）针对的是希望探索和/或过渡到Python进行数据分析和可视化的Matlab使用者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置Python开发环境。
• 了解Matlab和Python语法之间的差异和相似之处。
• 使用Python从各种数据集中获取洞察。
• 将现有的Matlab应用程序转换为Python。
• 整合Matlab和Python应用程序。

本次讲师指导的培训在成都（线上或线下）面向希望学习足够Python以开始处理销售数据、流量分析、客户互动等数据的人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置必要的软件、库和开发环境，以开始编写用于数据分析的Python代码。
• 分析来自Excel、CSV、JSON文件和数据库的数据。
• 在分析之前清理数据以提高其有用性。
• 执行简单的统计分析。
• 生成以正确格式呈现所需数据的报告，从纯数字到数据可视化。
• 从数据中获得有价值的洞察，包括性能趋势和问题领域。

课程概述

本实践培训面向具有数据工程背景的专业人士，旨在帮助他们掌握人工智能、Python和大型语言模型的实际应用技能。课程聚焦于实际应用场景，涵盖模型使用、提示工程以及构建AI驱动的解决方案。学员将通过渐进式练习，从核心概念逐步过渡到构建可部署的AI工作流。 

培训形式

• 线下课堂培训

 • 导师指导的实践课程

• 互动讨论与真实案例分析

 • 每日动手练习

课程目标

• 理解与现代应用相关的核心AI和机器学习概念

 • 强化Python技能，用于AI开发与数据工作流

• 学习大型语言模型的工作原理及其有效使用方法

• 设计并优化提示，确保可靠输出

• 使用API和框架构建端到端AI解决方案

 • 将AI集成到数据工程管道中

本课程为讲师指导的培训，在成都（线上或线下）进行，面向希望使用FastAPI与Python更快速、更轻松地构建、测试和部署RESTful API的开发者。

通过本课程，学员将能够：

• 设置必要的开发环境，以使用Python和FastAPI开发API。
• 使用FastAPI库更快速、更轻松地创建API。
• 学习如何基于Pydantic和OpenAPI创建数据模型和模式。
• 使用SQLAlchemy将API连接到数据库。
• 使用FastAPI工具在API中实现安全和身份验证。
• 构建容器镜像并将Web API部署到云服务器。

这种以讲师为主导的成都现场现场培训针对的是希望使用TensorFlow分析潜在欺诈数据的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Python和TensorFlow中创建欺诈检测模型。
• 建立线性回归和线性回归模型来预测欺诈。
• 开发一个端到端的人工智慧应用程序来分析欺诈数据。

这种以讲师为主导的成都现场培训（现场或远程）针对的是希望使用Python维护，管理和设计计算机网络的网络工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Python 优化和利用 Paramiko、Netmiko、Napalm、Telnet 和 pyntc 实现网络自动化。
• 掌握网络自动化中的多线程和多处理。
• 使用 GNS3 和 Python 进行网络编程。

本课程由讲师指导，提供成都的线上或线下培训，面向具备中级Python技能的商业专业人士和数据分析师，旨在帮助他们应用Python自动化工作流、分析商业数据并生成基于Excel的动态报告。

Computer Vision 是一个涉及从数位媒体中自动提取、分析和理解有用资讯的领域。Python 是一种高阶程式语言，以其清晰的语法和程式码可读性而闻名。

在这场由讲师指导的实时培训中，参与者将学习Computer Vision的基础知识，并逐步使用Python创建一系列简单的Computer Vision应用程式。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Computer Vision的基础知识
• 使用Python来实现Computer Vision任务
• 建立自己的人脸、物体和动作检测系统

目标受众

• 对Computer Vision感兴趣的Python程式设计师

课程形式

• 部分讲授、部分讨论、练习和大量的动手实践

本实践课程专为希望利用Python增强自动化能力的Unix和Shell用户设计。虽然Shell脚本在简单任务中仍然强大，但Python在复杂的自动化、系统管理和DevOps工作流中提供了更高的灵活性、可读性和可扩展性。