Developing APIs with Python and FastAPI Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die de FARM-stack (FastAPI, React en MongoDB) willen gebruiken om dynamische, krachtige en schaalbare webapplicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet de benodigde ontwikkelomgeving op die FastAPI, React en MongoDB integreert. Begrijp de belangrijkste concepten, kenmerken en voordelen van de FARM-stack. Leer hoe u REST API's bouwt met FastAPI. Leer hoe u interactieve applicaties ontwerpt met React. Ontwikkel, test en implementeer applicaties (front-end en back-end) met behulp van de FARM-stack.

Dit is een 5-daagse inleiding tot Data Science en AI.

De cursus wordt geleverd met voorbeelden en oefeningen met Python

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op bedrijfsanalisten die de handel willen automatiseren met algoritmische handel, Python en R.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik algoritmen om snel effecten tegen gespecialiseerde stappen te kopen en verkopen.
• Verlaag de kosten die met handel gepaard gaan met behulp van algoritmische handel.
• Houd automatisch de aandelenkoersen in de gaten en plaats transacties.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en data-analisten die willen programmeren in R en Python voor uitbijterdetectie.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bepaal of gegevens een anomalie of een verwachte waarde zijn.
• Implementeer algoritmen voor detectie van afwijkingen.
• Gebruik verschillende technieken en methoden om afwijkingen op te sporen.

Dit is een 4-daagse cursus die AI en de toepassing ervan introduceert met behulp van de Python programmeringstaal. Er is een optie om een extra dag te hebben om een AI-project te ondernemen aan het voltooien van deze cursus. 

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op GIS analisten die repetitieve taken in GIS processen willen automatiseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bouw GIS-applicaties met behulp van Python en ArcGIS-tools.
• Ontwikkel met het ArcGIS-pakket ArcPy, met behulp van Python.
• Pas de ArcGIS-modules toe voor kaartautomatisering met behulp van objectklassen in Python.

Deze door een instructeur geleide, live training begint met een bespreking van BDD en hoe het Behave raamwerk kan worden gebruikt om BDD-testen voor webapplicaties uit te voeren. Deelnemers krijgen voldoende gelegenheid om te communiceren met de instructeur en collega's, terwijl ze de concepten en tactieken implementeren die ze in deze praktische, praktijkgerichte laboratoriumomgeving hebben geleerd.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers een goed begrip hebben van BDD en Behave, evenals de noodzakelijke praktijk om deze technieken en hulpmiddelen in praktijktestscenario's te implementeren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op biologen die Biopython willen gebruiken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Integreer biologische concepten met informatietechnologieën om onderzoeksproblemen op te lossen.
• Mijninformatie uit grote datasets van biologische oorsprong.
• Creëer algoritmen voor essentiële onderzoekstaken.

ChatBots zijn computerprogramma's die automatisch menselijke reacties simuleren via chatinterfaces. ChatBots helpen organisaties hun operationele efficiëntie te maximaliseren door eenvoudiger en snellere opties te bieden voor hun gebruikersinteracties.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze chatbots kunnen bouwen in Python .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van het bouwen van chatbots
• Bouw, test, implementeer en los verschillende chatbots op met Python

Publiek

• ontwikkelaars

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notitie

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide, live training Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars of DevOps-ingenieurs die automatiseringspijplijnen willen bouwen met behulp van CI/CD-praktijken met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het bouwen van CI/CD-pijplijnen met Python.
• Bouw geautomatiseerde pijplijnen voor het testen en publiceren van pakketten Python met behulp van Travis-CI.
• Automatiseer de implementatie van containerapplicaties met Docker en Heroku.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die CUDA willen gebruiken om Python applicaties te bouwen die parallel draaien op NVIDIA GPU's.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik de Numba-compiler om applicaties die op NVIDIA GPU's draaien te versnellen.
• Creëer, compileer en start aangepaste CUDA-kernels.
• Beheer GPU-geheugen.
• Converteer een CPU-gebaseerde applicatie naar een GPU-versnelde applicatie.

Deze instructeur-geleide, live training (onsite of op afstand) is gericht op data-analisten en data-wetenschappers die meer geavanceerde data-analysetechnieken willen implementeren voor data mining met Python .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp belangrijke gebieden van datamining, waaronder associatieregel mining, analyse van tekstsentiment, automatische tekstsamenvatting en detectie van gegevensafwijkingen.
• Vergelijk en implementeer verschillende strategieën voor het oplossen van echte dataminingproblemen.
• De resultaten begrijpen en interpreteren.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van code.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van Python terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik Python , Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met behulp van Python

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence waarbij computers het vermogen hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van methoden die gebaseerd zijn op leergegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze diepgaande leermodellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van Python, terwijl ze door de creatie van een diepgaand modelvoorspellingmodel voor prijsvoorspelling stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamentele concepten van diep leren Leer de toepassingen en het gebruik van deep learning in finance Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor financiën te maken Bouw een eigen voorspellingsmodel voor deep learning aandelenprijzen met Python Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor telecom kunnen implementeren met behulp van Python terwijl ze de creatie van een deep learning kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van deep learning.
• Leer de toepassingen en toepassingen van deep learning in telecom.
• Gebruik Python, Keras en TensorFlow om deep learning-modellen voor telecom te creëren.
• Bouw hun eigen deep learning-voorspellingsmodel voor klantverloop met behulp van Python.