Python Security Training Cursus

This instructor-led, live training in Nederland 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.

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 datawetenschappers en software-ingenieurs die Dask willen gebruiken met het Python ecosysteem om grote datasets te bouwen, schalen en analyseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de omgeving op om te beginnen met het bouwen van big data-verwerking met Dask en Python.
• Ontdek de functies, bibliotheken, tools en API's die beschikbaar zijn in Dask.
• Begrijp hoe Dask parallel computing in Python versnelt.
• Leer hoe u het Python-ecosysteem (Numpy, SciPy en Pandas) kunt schalen met Dask.
• Optimaliseer de Dask-omgeving om hoge prestaties te behouden bij het verwerken van grote datasets.

Deze door een instructeur geleide live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en data-analisten op intermediair niveau die hun vaardigheden in data-analyse en manipulatie met behulp van Pandas en NumPy willen verbeteren.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Een ontwikkelomgeving instellen die Python, Pandas en NumPy omvat.
• Een data-analyseapplicatie maken met behulp van Pandas en NumPy.
• Geavanceerde data-wrangling-, sorterings- en filteroperaties uitvoeren.
• Aggregaatoperaties uitvoeren en tijdreeksdata analyseren.
• Data visualiseren met Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
• Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.

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.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI met Python willen gebruiken om RESTful API's eenvoudiger en sneller te bouwen, testen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De benodigde ontwikkelomgeving instellen om API's te ontwikkelen met Python en FastAPI.
• API's sneller en gemakkelijker creëren met behulp van de FastAPI bibliotheek.
• Leren hoe je datamodellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
• API's verbinden met een database met behulp van SQLAlchemy.
• Beveiliging en authenticatie implementeren in API's met behulp van de FastAPI tools.
• Containerimages bouwen en web-API's implementeren op een cloudserver.

Het doel van deze cursus is om een basiskennis te bieden in het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van de Python programmeringstaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een groot aantal praktische voorbeelden, leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwblokken van Machine Learning te gebruiken, hoe data-modelingbeslissingen te nemen, de uitkomsten van de algoritmen te interpreteren en de resultaten te valideren.

Ons doel is om u de vaardigheden te geven om de meest fundamentele hulpmiddelen van de Machine Learning toolbox vertrouwelijk te begrijpen en te gebruiken en de gemeenschappelijke pitfalls van de Data Science-toepassingen te voorkomen.

het doel van deze cursus is het verstrekken van algemene bekwaamheid in de toepassing van machine leermethoden in de praktijk. Door het gebruik van de python programmeertaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een veelheid van praktische voorbeelden van deze cursus leert hoe de belangrijkste bouwstenen van de machine leren gebruiken, hoe je data modellering beslissingen te maken, interpreteren van de uitgangen van de algoritmen en valideren van de resultaten.

ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele instrumenten van de machine leren Toolbox vol vertrouwen en Vermijd de gemeenschappelijke valkuilen van data Sciences toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die Modin willen gebruiken om parallelle berekeningen te bouwen en te implementeren met Pandas voor snellere data-analyse.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde omgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van Pandas workflows op schaal met Modin.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van Modin.
• Ken de verschillen tussen Modin, Dask en Ray.
• Voer Pandas bewerkingen sneller uit met Modin.
• Implementeer de volledige Pandas API en functies.

In deze door een instructeur geleide live training in Nederland, leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om hoogwaardige natuurlijke taaltekst te produceren door hun eigen NLG-systeem van de grond af op te bouwen. Ook zullen er casestudies worden onderzocht en de relevante concepten worden toegepast op live-labprojecten voor het genereren van inhoud.

Op het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• NLG te gebruiken voor het automatisch genereren van inhoud voor verschillende industrieën, van journalisme tot vastgoed, weerberichten en sportverslaggeving.
• Broninhoud te selecteren en te organiseren, zinnen te plannen en een systeem voor te bereiden voor de automatische generatie van originele inhoud.
• De NLG-pipeline te begrijpen en de juiste technieken op elk stadium toe te passen.
• De architectuur van een Natural Language Generation (NLG) systeem te begrijpen.
• De meest geschikte algoritmes en modellen voor analyse en ordening te implementeren.
• Gegevens te verzamelen uit openbaar beschikbare databronnen evenals gecureerde databases om te gebruiken als materiaal voor gegenereerde tekst.
• Handmatige en arbeidsintensieve schrijfprocessen te vervangen door computergegenerede, geautomatiseerde inhoudscreatie.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland, leren deelnemers de meest relevante en geavanceerde machine learning-technieken in Python terwijl ze een reeks demo-applicaties bouwen met betrekking tot beeld-, muziek-, tekst- en financiële gegevens.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Implementeer machine learning-algoritmen en -technieken voor het oplossen van complexe problemen.
• Pas deep learning en semi-supervised learning toe op toepassingen met beeld-, muziek-, tekst- en financiële gegevens.
• Push Python algoritmen tot hun maximale potentieel.
• Gebruik bibliotheken en pakketten zoals NumPy en Theano.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland is gebaseerd op het populaire boek "Automate the Boring Stuff with Python", door Al Sweigart. Het is gericht op beginners en behandelt essentiële Python programmeerconcepten door middel van praktische, praktijkgerichte oefeningen en discussies. De nadruk ligt op het leren schrijven van code om de kantoorproductiviteit dramatisch te verhogen.

Aan het einde van deze training weten de deelnemers hoe ze in Python moeten programmeren en deze nieuwe vaardigheid kunnen toepassen voor:

• Het automatiseren van taken door eenvoudige Python programma's te schrijven.
• Het schrijven van programma's die tekstpatronen kunnen herkennen met behulp van "regular expressions".
• Het programmatisch genereren en bijwerken van Excel spreadsheets.
• Het parsen van PDF's en Word documenten.
• Het crawlen van websites en het ophalen van informatie uit online bronnen.
• Het schrijven van programma's die e-mailnotificaties verzenden.
• Het gebruik van de debugging tools van Python om bugs snel op te lossen.
• Het programmatisch bedienen van de muis en het toetsenbord om te klikken en te typen.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers geavanceerde Python programmeertechnieken, inclusief hoe ze deze veelzijdige taal kunnen toepassen om problemen op te lossen op gebieden zoals gedistribueerde applicaties, data-analyse en visualisatie, UI-programmering en onderhoudsscripts. .

Deze cursus is bedoeld voor diegenen die de programmeertaal Python willen leren. De nadruk ligt op de Python taal, de kernbibliotheken, evenals op de selectie van de beste en meest bruikbare bibliotheken die zijn ontwikkeld door de Python gemeenschap. Python stuurt bedrijven aan en wordt wereldwijd door wetenschappers gebruikt - het is een van de meest populaire programmeertalen.

De cursus kan worden gegeven met de nieuwste Python versie 3.x met praktische oefeningen die gebruikmaken van de volledige kracht. Deze cursus kan worden gegeven op elk besturingssysteem (alle varianten van UNIX, inclusief Linux en Mac OS X, evenals Microsoft Windows).

De praktische oefeningen vormen ongeveer 70% van de tijd, en ongeveer 30% zijn demonstraties en presentaties. Discussies en vragen kunnen tijdens de cursus worden gesteld.

Opmerking: de training kan op voorafgaand verzoek vóór de voorgestelde cursusdatum worden aangepast aan specifieke behoeften.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (ter plaatse of op afstand), leren deelnemers hoe ze Python skope-regels kunnen gebruiken om automatisch regels te genereren op basis van bestaande datasets.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Gebruik skope-regels om regels te extraheren uit beschikbare gegevens.
• Pas skope-regels toe om classificatie uit te voeren, wat vooral handig is bij het detecteren van anomalieën onder toezicht of onevenwichtige classificatie. 
• Genereer regels voor het classificeren van nieuwe binnenkomende gegevens.
• Pas regels aan om echte problemen aan te pakken op het gebied van fraudedetectie, voorspellend onderhoud, inbraakdetectie, goedkeuringen van verzekeringsaanvragen, enz.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland combineren deelnemers de kracht van Python met Selenium om het testen van een voorbeeldwebapplicatie te automatiseren. Door theorie te combineren met praktijk in een live labomgeving, verwerven deelnemers de kennis en praktijk die nodig is om hun eigen webtestprojecten te automatiseren met behulp van Python en Selenium.