Python Trainingen in Maastricht

Python is de kern taal die het ontwikkelingsproces en de coördinatie van autonome AI-agents beheert. Deze cursus richt zich op praktische implementatie met behulp van moderne SDK's en frameworks zoals LangChain en AutoGen om agents te bouwen, te verbinden en workflowprocessen te beheren.

Dit instructeurgeleide, live training (online of on-site) is gericht op backend-ingenieurs, platform-ingenieurs en ML-ingenieurs van middelbare niveau die autonome agents willen implementeren en coördineren met behulp van Python-hulpmiddelen en API's.

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

• Python-gebaseerde omgevingen voor agente systemen in te stellen en te configureren.
• Gelijke agents met populaire agent SDK's zoals LangChain en AutoGen te creëren.
• Hulpmiddelen en API's te integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Meeragent-workflows en communicatiepatronen te orkestreren.
• Beste praktijken toe te passen voor het debuggen, testen en onderhouden van agente codebases.

Cursusformaat

• Interactieve les en discussie.
• Handson programmeringsoefeningen en live demonstraties.
• Praktische projecten voor het bouwen van end-to-end agent workflowprocessen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

Deze cursus behandelt praktische ingenieursmethoden om autonome (agente) systemen te ontwerpen, bouwen, testen en implementeren met behulp van Python. Het dekt het agentieloop, toolintegraties, geheugen- en statemanagement, orchestratiepatronen, veiligheidscontroles en productieoverwegingen.

Deze door de instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ML-engineers, AI-ontwikkelaars en software-engineers van middelgevorderde tot gevorderd niveau die robuuste, production-ready autonome agents willen bouwen met Python.

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

• Het agentieloop en besluitvormingswerkstromen te ontwerpen en implementeren.
• Externe tools en APIs te integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Kort- en langtermijngeheugenarchitecturen voor agents te implementeren.
• Meerstapsorchestraties en agentcomposabiliteit te coördineren.
• Veiligheid, toegangscontrole en observabiliteitsbest practices toe te passen voor geïmplementeerde agents.

Cursusindeling

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische laboratoria voor het bouwen van agents met Python en populaire SDKs.
• Projectgebaseerde oefeningen die implementeerbare prototypes opleveren.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te regelen.

Artificial Intelligence met Python is de ontwikkeling van intelligente systemen met behulp van Python's uitgebreide ecosystem van AI- en machine learning-bibliotheken.

Deze docentgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op Python-programmeurs op tussenniveau die AI-oplossingen willen ontwerpen, implementeren en inzetten met behulp van Python.

Na het volgen van deze training kunnen deelnemers:

• AI-algoritmen implementeren met behulp van de kern AI-bibliotheken van Python.
• Werken met supervisor-, onsupervisor- en versterkende leer-modellen.
• AI-oplossingen integreren in bestaande applicaties en werkstromen.
• Modelprestaties evalueren en optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie.

Formaat van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor Cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau Python die hun Python ontwikkelingservaring willen verbeteren met behulp van AWS Cloud9.

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

• AWS Cloud9 instellen en configureren voor Python ontwikkeling.
• Begrijp de AWS Cloud9 IDE-interface en -functies.
• Schrijf, debug en implementeer Python applicaties in AWS Cloud9.
• Werk samen met andere ontwikkelaars met behulp van het AWS Cloud9-platform.
• Integreer AWS Cloud9 met andere AWS-services voor geavanceerde implementaties.

Deze door een instructeur gegeven, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde data-analisten die Python's data-analysecapaciteiten in Power BI willen benutten, waardoor hun vermogen om data effectief te analyseren en te visualiseren wordt versterkt.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Leren hoe Python in Power BI kan worden geïntegreerd voor data-analyse.
• Python scripts gebruiken om gegevens binnen de Power BI-omgeving te laden, te reinigen en voor te verwerken.
• De mogelijkheden voor gegevensvisualisatie verbeteren door aangepaste en interactieve visualisaties te maken met Python.
• Geavanceerde data-analysevaardigheden verwerven met Python.

Python is een veelzijdige programmeertaal die breed wordt gebruikt voor het manipuleren van data, automatisering en analyse. Bibliotheken zoals Pandas en Polars bieden krachtige en praktische hulpmiddelen om te werken met tabelvormige gegevens op grote schaal.

Deze ondergeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een beginnend tot gevorderd niveau die Python willen toepassen voor dagelijkse dataanalyse, bestandverwerking en procesautomatisering met behulp van Pandas en Polars.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Python gebruiken om CSV- en Excel-bestanden te lezen, transformeren en wegschrijven.
• Standaard taaken voor het opruimen en transformeren van data uitvoeren met Pandas en Polars.
• Terugkerende datageprocessen automatiseren met Python-scripts.
• Eenvoudige scripts verpakken tot uitvoerbare bestanden en de beste praktijken voor projecten volgen.

Opzet van de cursus

• Interactieve codedemonstraties en korte lezingen.
• Praktische oefeningen met begeleidende voorbeelden in code.
• Praktische mini-projecten om real-world taken te automatiseren.

Mogelijkheden tot maatwerk

• Wilt u maatwerktraining voor deze cursus aanvragen? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

Dit intensieve, praktijkgerichte cursus behandelt geavanceerde Python-technieken, professionele best practices en veelgebruikte ontwerp patronen om onderhoudbare, testbare en presterende Python-toepassingen te bouwen. De cursus legt de nadruk op moderne tools, typing, concurrency-modellen, architectuurpatronen en deployment-ready workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op Python-developers met een tussen- tot geavanceerd niveau die professionele praktijken en patronen willen aanhouden voor production-grade Python-systemen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Python-typing, dataclasses en type-checking toe te passen om de betrouwbaarheid van code te verhogen.
• Ontwerppatronen en architectuurprincipes te gebruiken om robuuste toepassingen op te zetten.
• Concurrency en parallelisme correct te implementeren met behulp van asyncio en multiprocessing.
• Goed geteste code te bouwen met pytest, property-based testing en CI-pipelines.
• Python-toepassingen te profileren, optimaliseren en af te harden voor de productie.
• Python-projecten in te pakken, te distribueren en te deployen met moderne tools en containers.

Cursusopzet

• Interactieve lezingen en korte demonstraties.
• Praktische labo's en coderingsoefeningen elke dag.
• Een miniproject dat patronen, testing en deployment integreert.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training of focusgebied (data, web of infra), neem contact met ons op om de details te regelen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die Python programmeren willen leren van de grond af met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code in de Google Colab omgeving implementeren.
• Bestuursstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code effectief te organiseren en te hergebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars die de FARM (FastAPI, React en MongoDB)-stack willen gebruiken om dynamische, hoge-prestatie en schaalbare webtoepassingen te bouwen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Het noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten dat FastAPI, React en MongoDB integreert.
• De belangrijkste concepten, functies en voordelen van de FARM-stack begrijpen.
• Leren hoe je REST APIs kunt bouwen met FastAPI.
• Leren hoe je interactieve toepassingen kunt ontwerpen met React.
• Toepassingen (front-end en back-end) ontwikkelen, testen en implementeren met de FARM-stack.

Dit instructeurgeleide, live-training in Maastricht (online of ter plekke) is gericht op beginner- tot intermediate-niveau en potentieel advanced-niveau robotsontwikkelaars die willen leren hoe ze ROS kunnen gebruiken om mobiele robots te programmeren met Python.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Een ontwikkelomgeving in te stellen die ROS, Python en een mobiel robotplatform bevat.
• ROS-nodes, -topics, -services en -acties met Python te creëren en uit te voeren.
• ROS-tools en -utilities te gebruiken om ROS-toepassingen te bewaken en te debuggen.
• ROS-pakketten en -bibliotheken te gebruiken om veelvoorkomende taken voor mobiele robots uit te voeren.
• ROS met andere frameworks en tools te integreren.
• Fouten in ROS-toepassingen op te lossen en deze te debuggen.

Deze cursus is bedoeld voor mensen die de programmeertaal Python willen leren. De nadruk ligt op de Python-taal, de kernbibliotheken en de selectie van de beste en meest nuttige bibliotheken die door de Python-community zijn ontwikkeld. Python drijft bedrijven en wordt overal ter wereld door wetenschappers gebruikt – het is een van de populairste programmeertalen.

De cursus kan worden gegeven met behulp van de laatste versie van Python 3.x met praktische oefeningen die de volledige kracht benutten. Deze cursus kan worden gegeven op elk besturingssysteem (alle smaakvariëteiten van UNIX, inclusief Linux en Mac OS X, en ook Microsoft Windows).

De praktische oefeningen nemen ongeveer 70% van de cursustijd in beslag, en ongeveer 30% zijn demonstraties en presentaties. Er kunnen discussies en vragen gesteld worden gedurende de gehele cursus.

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

Dit instructeurgeleide, live-training in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars die geavanceerde Python-programmeertechnieken willen leren, inclusief hoe ze deze veelzijdige taal kunnen gebruiken om problemen in gebieden zoals gedistribueerde toepassingen, gegevensanalyse en visualisatie, UI-programmering en onderhoudsscripting op te lossen.

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 nuttigste bibliotheken ontwikkeld door de Python gemeenschap. Python stimuleert bedrijven en wordt gebruikt door wetenschappers over de hele wereld – het is een van de populairste programmeertalen.

Dit cursusgeleide, live training in Maastricht is gebaseerd op het populaire boek "Automate the Boring Stuff with Python" van Al Sweigart. Het is gericht op beginners en dekt essentiële Python-programmeerconcepten aan door praktische, handson exercises en besprekingen. De focus ligt op het leren om code te schrijven om kantoorproductiviteit drastisch te verhogen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers weten hoe ze in Python kunnen programmeren en deze nieuwe vaardigheid kunnen inzetten voor:

• Taken automatiseren door eenvoudige Python-programma's te schrijven.
• Programma's schrijven die tekstpatronen herkennen met 'regular expressions'.
• Programmatiek Excel-spreadsheets genereren en bijwerken.
• PDFs en Word-documenten parseren.
• Websites crawlen en informatie uit online bronnen halen.
• Programma's schrijven die e-mailnotificaties versturen.
• Python's foutopsporingsgereedschappen gebruiken om snel bugs op te lossen.
• Programmatiek de muis en het toetsenbord besturen om namens je te klikken en typen.

In deze door een instructeur geleide, live training in Maastricht, leren de deelnemers de meest actuele en geavanceerde machine learning technieken in Python kennen terwijl ze een serie demo-applicaties bouwen met betrekking tot afbeeldingen, muziek, tekst en financiële gegevens.

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

• Machine learning-algoritmen en technieken te implementeren voor het oplossen van complexe problemen.
• Diepleer- en semi-supervised leermethodes toe te passen op applicaties die betrekking hebben op afbeeldingen, muziek, tekst en financiële gegevens.
• Python-algoritmen tot hun maximale potentieel te benutten.
• Bibliotheken en pakketten zoals NumPy en Theano te gebruiken.

Deze door een instructeur geleide live training in Maastricht (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.

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.

Python is een programmeertaal die enorm veel populariteit heeft gekregen in de financiële sector. Geadopteerd door de grootste beleggingsbanken en hedgefondsen wordt het gebruikt om een breed scala aan financiële toepassingen te bouwen, van kernhandelsprogramma's tot risicomanagementsystemen.

Tijdens deze instructiegeleide live training zullen deelnemers leren hoe ze Python kunnen gebruiken om praktische toepassingen te ontwikkelen voor het oplossen van een aantal specifieke financiële problemen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Het basisprincipe van de Python-programmeertaal begrijpen
• De beste ontwikkeltools downloaden, installeren en onderhouden voor het creëren van financiële toepassingen in Python
• De meest geschikte Python-pakketten en -programmeertechnieken selecteren en gebruiken om financiële gegevens uit verschillende bronnen (CSV, Excel, databases, web, etc.) te organiseren, visualiseren en analyseren
• Toepassingen bouwen die problemen oplossen gerelateerd aan asset allocatie, risicoanalyse, investeringsprestaties en meer
• Een Python-toepassing troubleshooten, integreren, implementeren en optimaliseren

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Analytici
• Quants

Cursusopzet

• Gedeeltelijk lezing, gedeeltelijk discussie, oefeningen en veel praktijkervaring

Noot

• Deze training strekt zich uit over oplossingen voor sommige van de belangrijkste problemen waarmee financiële professionals worden geconfronteerd. Als u een bepaald onderwerp, hulpmiddel of techniek wilt toevoegen of verder uitwerken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Duikt in praktische aanpakken voor Data Science en AI met Python — geeft professionals de vaardigheden om data te verkennen, machine learning-modellen te bouwen en AI-gedreven applicaties te implementeren in bedrijfscontexten; behandelt CRISP-DM-werkstromen, statistische analyse, toezichtend en toezichtloos leren, deep learning met TensorFlow, natural language processing, big data met Spark en data-gedreven storytelling; ideaal voor beginners die op zoek zijn naar een certificering in Python-data science en kant-en-klere analysetraining voor de carrière.

Toegepaste AI vanuit het nul in Python voorziet programmeurs en data-analisten van basisvaardigheden voor het bouwen van machine learning-oplossingen vanaf de grond met behulp van Python. Beslaat kernprincipes van supervised learning (classificatie en regressie), unsupervised learning (clustering en anomaliedetectie), en geavanceerde neurale netwerkarchitecturen. Onderzoekt bewezen methoden voor het werken met scikit-learn, Apache Spark MLlib en Jupyter notebooks voor praktische AI-ontwikkeling. Helpt professionals bij het implementeren van praktische ML-modellen, het evalueren van algoritmebeperkingen en het afronden van toegepaste projecten voor probleemoplossing in de echte wereld.

Selenium is een open-source framework voor het automatiseren van het testen van webapplicaties op verschillende browsers. Met Selenium 4 zijn verbeterde WebDriver API's, ingebouwde relatieve locators en verbeterde grid-ondersteuning beschikbaar. Python biedt eenvoud en sterke integratie met testframeworks zoals Pytest, waardoor het een krachtige keuze is voor het ontwikkelen van schaalbare en onderhoudbare testautomatisatiesuites.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginners tot gevorderde testers en ontwikkelaars die Selenium met Python willen gebruiken om webapplicaties in echte omgevingen te automatiseren.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• Selenium met Python installeren en configureren in een testomgeving.
• Robuuste testautomatisatiescripts maken met Selenium WebDriver en Pytest.
• Het Page Object Model (POM) toepassen voor onderhoudbare testframeworks.
• Tests uitvoeren op meerdere browsers met behulp van Selenium Grid.
• Geautomatiseerde tests integreren met CI/CD-pijplijnen.
• Veelvoorkomende problemen oplossen en beste praktijken toepassen voor automatiseringsstabiliteit.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusanpassing

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

Dit instructeurgeleide, live-training in Maastricht (online of op locatie) is gericht op Matlab-gebruikers die willen ontdekken of overstappen naar Python voor dataanalyse en visualisatie.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Een Python-ontwikkelomgeving installeren en configureren.
• De verschillen en overeenkomsten tussen Matlab- en Python-syntaxis begrijpen.
• Python gebruiken om inzichten te verkrijgen uit diverse datasets.
• Bestaande Matlab-toepassingen converteren naar Python.
• Matlab- en Python-toepassingen integreren.

Deze door instructeurs geleide, live training in Maastricht (online of ter plaatse) is gericht op personen die op zoek zijn naar genoeg kennis van Python om te beginnen met het verwerken van cijfers uit verkoopgegevens, verkeersanalyses, klantinteracties, etc..

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De benodigde software, bibliotheken en ontwikkelaromgeving installeren en configureren om te beginnen met het schrijven van Python-code voor dataanalyse.
• Gegevens analyseren uit bronnen zoals Excel, CSV, JSON-bestanden en databases.
• Gegevens opschonen om hun bruikbaarheid te verbeteren voordat ze worden geanalyseerd.
• Eenvoudige statistische analyse uitvoeren.
• Rapporten genereren die de gewenste gegevens in de juiste indeling presenteren, van cijfers tot datavisualisaties.
• Waardevolle inzichten verkrijgen uit gegevens, waaronder trends in prestaties en probleemgebieden.

Overzicht van de cursus

Deze praktische training is bedoeld voor professionals met een achtergrond in datatechnologie die hun praktische vaardigheden in kunstmatige intelligentie, Python en grote taalmodellen willen uitbouwen. De cursus legt de nadruk op toepassingen in de echte wereld, waarbij gebruik, prompt-engineering en het bouwen van AI-gestuurde oplossingen aan bod komen. Deelnemers werken door middel van geleidelijke oefeningen van de kernconcepten tot het bouwen van inzetbare AI-werkstromen.

Vorm van de training

• Training op locatie in een leslokaal

• Instructiegedreven sessies met begeleidde oefeningen

• Interactieve discussies en casestudies uit de praktijk

• Dagelijkse praktische oefeningen

Leerdoelen

• Kernconcepten van AI en machine learning begrijpen die relevant zijn voor moderne toepassingen

• Pythonvaardigheden versterken voor AI-ontwikkeling en data-werkstromen

• Leren hoe grote taalmodellen werken en hoe ze effectief kunnen worden gebruikt

• Prompts ontwerpen en optimaliseren voor betrouwbare outputs

• End-to-end AI-oplossingen bouwen met behulp van API's en frameworks

• AI integreren in datatechnologie-pijplijnen

Dit door de instructeur geleide live-training in Maastricht (online of on-site) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI willen gebruiken met Python om RESTful API's sneller en gemakkelijker te bouwen, testen en implementeren.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het benodigde ontwikkelomgeving op te zetten om API's met Python en FastAPI te ontwikkelen.
• API's sneller en gemakkelijker te creëren met behulp van de FastAPI-bibliotheek.
• Te leren hoe je data-modellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
• API's aan een database te koppelen met SQLAlchemy.
• Veiligheid en authenticatie in API's te implementeren met de FastAPI-hulpmiddelen.
• Container-afbeeldingen te bouwen en web-API's naar een cloud-server te implementeren.

Dit instructeur-led, live training in Maastricht (online of on-site) is gericht op data scientists die willen leren hoe ze TensorFlow kunnen gebruiken om potentiële fraudedata te analyseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Een fraude-detectie model te creëren met Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen op te bouwen om fraude te voorspellen.
• Een end-to-end AI-toepassing voor het analyseren van fraudedata te ontwikkelen.

Dit instructiegeleide, live training in Maastricht (online of ter plekke) is gericht op netwerktechnici die computer-netwerken willen onderhouden, beheren en ontwerpen met Python.

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

• Python te optimaliseren en te benutten met Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet en pyntc voor netwerkautomatisering.
• Meerthreading en meervoudig procesbeheer in netwerkautomatisering te beheersen.
• GNS3 en Python te gebruiken voor netwerken programmeren.

Deze trainer-gestuurde, live training in Maastricht (online of op locatie) is bedoeld voor zakelijke professionals en data-analisten met gevorderde Python-kennis die Python willen inzetten om workflows te automatiseren, bedrijfsgegevens te analyseren en dynamische rapportages in Excel te genereren.

Computer Vision is een veld dat betrekking heeft op het automatisch extraheren, analyseren en begrijpen van nuttige informatie uit digitale media. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van de code.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basis van Computer Vision terwijl ze stap voor stap stappen zetten bij het maken van een set eenvoudige Computer Vision applicaties met behulp van Python.

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

• De basisprincipes van Computer Vision begrijpen
• Python gebruiken om Computer Vision taken te implementeren
• Hun eigen systemen voor gezichts-, object- en bewegingsdetectie bouwen

Audiëntie

• Python programmeurs die geïnteresseerd zijn in Computer Vision

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en veel praktische toepassing

Deze praktische cursus is ontworpen voor Unix- en shellgebruikers die hun automatiseringsmogelijkheden willen verbeteren door Python in te zetten. Hoewel shell-scripting nog steeds krachtig is voor eenvoudige taken, biedt Python aanzienlijk meer flexibiliteit, leesbaarheid en schaalbaarheid voor complexe automatisering, systeembeheer en DevOps-workflows.