Python Trainingen in Utrecht

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 Utrecht (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 veel wordt gebruikt voor gegevensmanipulatie, automatisering en analyse. Bibliotheken zoals Pandas en Polars bieden krachtige en praktische gereedschappen voor het werken met tabulaire gegevens op grote schaal.

Deze docentgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot gemiddelde professionals die Python willen gebruiken voor dagelijkse gegevensanalyse, bestandverwerking en procesautomatisering met behulp van Pandas en Polars.

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

• Python te gebruiken om CSV- en Excel-bestanden te lezen, te transformeren en te schrijven.
• Veelvoorkomende gegevensopruimings- en transformatietaken uit te voeren met Pandas en Polars.
• Herhaalde gegevensprocessen te automatiseren met Python-scripts.
• Eenvoudige scripts in uitvoerbare bestanden te verpakkelen en beste praktijken voor projecten te volgen.

Opzet van de cursus

• Interactieve codedemonstraties en korte colleges.
• Handson-werkzaamheden met begeleide codevoorbeelden.
• Praktische mini-projecten om real-world taken te automatiseren.

Opties voor cursusaanpassing

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

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ervaren ontwikkelaars die een grondig begrip van Python-programmering en de toepassingen ervan in cybersecurity willen verkrijgen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Python-programmering gebruiken voor defensieve cybersecurity.
• Python begrijpen en gebruiken voor ethische aanvalstechnieken en digitale forensische taken.
• De juridische en ethische overwegingen rondom aanvallende cybersecurity en kwetsbaarheidsmelding herkennen.

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 Utrecht (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 Utrecht (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.

De training zal de deelnemers helpen voorbereiden op Web Application Development met Python Programming en Data Analytics. Dit soort data-visualisatie is een uitstekend hulpmiddel voor Top Management bij het nemen van beslissingen.

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.

Dit cursusgeleide, live training in Utrecht 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 Utrecht, 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 Utrecht (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.

Dit is een 5-daagse introductie tot Data Science en Kunstmatige Intelligentie (KI).

De cursus wordt gegeven met voorbeelden en oefeningen met behulp van Python

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

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.

Tijdens deze instructiegeleide, live training in Utrecht (op locatie of online) leren de deelnemers hoe ze de mogelijkheden van Python en Excel kunnen combineren.

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

• Pakketten voor het integreren van Python en Excel te installeren en configureren.
• Excel-bestanden te lezen, schrijven en bewerken met behulp van Python.
• Python-functies op te roepen uit Excel.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (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.

Dit instructeur-led, live-training in Utrecht (online of on-site) is gericht op personen die voldoende Python willen leren om cijfers uit verkoopgegevens, verkeersanalyse, klantinteracties, etc. te verwerken.

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

• De benodigde software, bibliotheken en ontwikkelomgeving te installeren en te configureren om meteen Python-code voor data-analyse te schrijven.
• Data uit bronnen zoals Excel, CSV-, JSON-bestanden en databases te analyseren.
• Data op te schonen om de bruikbaarheid ervan te verbeteren voordat het wordt geanalyseerd.
• Eenvoudige statistische analyses uit te voeren.
• Rapportages te genereren die de gewenste gegevens in precies het juiste formaat presenteren, van simpele cijfers tot data-visualisaties.
• Waardes van data af te leiden, waaronder trends in prestaties en problematische gebieden.

Tijdens deze instructeurgeleide live-training leren de deelnemers geavanceerde Python-programmeertechnieken, waaronder het toepassen van deze veelzijdige taal om problemen op te lossen in gebieden zoals gedistribueerde toepassingen, data-analyse en visualisatie, UI-programmering en onderhoudsscripting.

Opzet van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Vele oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Als u een sectie of onderwerp binnen deze cursus wilt toevoegen, verwijderen of aanpassen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Dit instructeur-led, live-training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars die Python willen gebruiken om het proces van het crawlen van veel websites voor gegevensverwerking en -analyse te automatiseren.

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

• Python en alle relevante pakketten installeren en configureren.
• Gegevens die op veel verschillende websites staan opslaan en parsen.
• Inzicht krijgen in hoe websites werken en hoe hun HTML is opgebouwd.
• Crawlers construeren om het web te crawlen op grote schaal.
• Selenium gebruiken om AJAX-gedreven webpagina's te crawlen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op data wetenschappers en software ingenieurs die Dask met de Python-ecosysteem willen gebruiken om grote datasets te bouwen, schalen en analyseren.

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

• Het omgeving opzetten om big data verwerking met Dask en Python te starten.
• De functionaliteiten, bibliotheken, tools en API's die beschikbaar zijn in Dask verkennen.
• Inzicht krijgen hoe Dask parallellerekeningen in Python versnelt.
• Leren hoe je de Python-ecosysteem (Numpy, SciPy en Pandas) met Dask schaalt.
• De Dask-omgeving optimaliseren om een hoge prestatie te behouden bij het verwerken van grote datasets.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of ter plaatse) is bedoeld voor bedrijfsanalisten die de handel willen automatiseren met algoritmische handel, Python en R.

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

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

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

In deze live-training, geleid door een instructeur, leren de deelnemers hoe ze chatbots in Python kunnen bouwen.

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

• De basisprincipes van het bouwen van chatbots te begrijpen
• Chatbots met behulp van Python op te bouwen, te testen, te implementeren en te onderhouden

Doelgroep

• Ontwikkelaars

Opbouw van de cursus

• Deels college, deels discussie, oefeningen en veel praktijk

Opmerking

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te regelen.

Dit instructeurgeleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars van middel niveau die CUDA willen gebruiken om Python-toepassingen te bouwen die parallel draaien op NVIDIA GPUs.

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

• De Numba-compiler te gebruiken voor het versnellen van Python-applicaties die draaien op NVIDIA GPUs.
• Aangepaste CUDA-kernels te creëren, compileren en starten.
• GPU-geheugen te beheren.
• Een CPU-gestuurde toepassing om te zetten in een GPU-versneldere applicatie.

Dit door de instructeur geleide live-training in Utrecht (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 Utrecht (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 Utrecht (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.

In deze door een instructeur geleide live training in Utrecht, 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.

Dit door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of on-site) is gericht op penetratietesters die netwerken willen testen met Python in Kali Linux.

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

• Python-programma's te maken om netwerkzwakheden op te sporen.
• Kali-webshells en shellcode in exploits te verkennen en gebruiken.
• Diverse Kali-tools toe te passen voor penetratietesten.
• Systeemexploits uit te voeren met Python.

Dit instructeurgeleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars die Python willen gebruiken als de serverside taal om een webtoepassing te maken. Er zullen verschillende technieken en frameworks worden verkend om het meest geschikte voor een gegeven probleem te vinden.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Pythonpakketten en -frameworks installeren en configureren.
• Een passende ontwikkelomgeving inrichten om het coderingsproces te optimaliseren.
• De code schrijven die nodig is om de door eindgebruikers verwachte functionaliteit (formulieren, databasequery's, berekeningen, etc.) mogelijk te maken.
• Kiezen uit een aantal populaire frameworks zoals Django en Flask om herhaalde taken te automatiseren en de ontwikkelingstijd te verkleinen.

Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntax en codeleesbaarheid.

In deze instructiegeleide, live training leren de deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken voor kwantitatieve financiën.

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

• De basisprincipes van Python-programmeren te begrijpen
• Python te gebruiken voor financiële toepassingen, inclusief het implementeren van wiskundige technieken, stochastiek en statistiek
• Financiële algoritmen te implementeren met prestatiegerichte Python

Publiek

• Ontwikkelaars
• Kwantitatieve analisten

Format van de cursus

• Gedeeltelijk lesgeven, gedeeltelijk discussie, oefeningen en veel praktijkwerk

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 cursus introduceert de student in de Python-taal. Na afronding van deze klas zal de student in staat zijn om niet-triviale Python-programma's te schrijven die betrekking hebben op een breed scala aan onderwerpdomaines. Onderwerpen omvatten taalelementen, werken met een professionele IDE, controle- en stuurstructuren, strings, I/O, collecties, klassen, modules en reguliere expressies. De cursus wordt aangevuld met veel praktijkgerichte labs, oplossingen en codevoorbeelden.

Na het voltooien van de cursus kunnen studenten kennis en begrip van Python-beveiligingsprincipes demonstreren.      
 

Dit instructeur-geloodste, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars en data wetenschappers die spaCy willen gebruiken om zeer grote hoeveelheden tekst te verwerken om patronen te vinden en inzichten te verkrijgen.

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

• SpaCy te installeren en configureren.
• Het benaderingswijze van spaCy voor Natural Language Processing (NLP) te begrijpen.
• Patronen te extraheren en zakelijke inzichten te verkrijgen uit groot scalaire databronnen.
• De spaCy-bibliotheek te integreren met bestaande web- en erfapplicaties.
• SpaCy te implementeren in live productieomgevingen om menselijk gedrag te voorspellen.
• SpaCy te gebruiken voor het pre-processing van tekst voor diep leerproces (Deep Learning).

Cursusformat

• Interactieve lezing en discussie.
• Much oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te regelen.
• Meer informatie over spaCy is te vinden op: https://spacy.io/

Tableau is een business intelligence- en datavisualisatie tool. Python is een veelgebruikte programmeertaal die ondersteuning biedt voor een breed scala aan statistische en machine learning-technieken. De datavisualisatiemogelijkheden van Tableau in combinatie met de machine learning-capaciteiten van Python helpen ontwikkelaars om snel geavanceerde data-analysetoepassingen te bouwen voor diverse zakelijke toepassingsgebieden.

In deze instructeurgeleide, live-training leren de deelnemers hoe ze Tableau en Python kunnen combineren om geavanceerde analytics uit te voeren. De integratie van Tableau en Python zal plaatsvinden via de TabPy API.

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

• Tableau en Python te integreren met behulp van de TabPy API
• De integratie van Tableau en Python te gebruiken om complexe zakelijke scenario's te analyseren met weinig regels Python-code

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Vorm van de cursus

• Theoretisch gedeelte, discussie, oefeningen en veel praktijkwerk

In Python Machine Learning kan de functie voor tekstsamenvatting de ingevoerde tekst lezen en een tekstsamenvatting produceren. Deze functionaliteit is beschikbaar via de commandoregel of als een Python API/Bibliotheek. Een spannende toepassing is de snelle creatie van executive samenvattingen; dit is vooral nuttig voor organisaties die grote hoeveelheden tekstgegevens moeten beoordelen voordat ze rapporten en presentaties genereren.

Tijdens deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om een eenvoudige applicatie te maken die automatisch een samenvatting van ingevoerde tekst genereert.

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

• Een commandoregelhulpmiddel te gebruiken dat tekst samenvat.
• Tekstsamvattingscode te ontwerpen en te maken met behulp van Python bibliotheken.
• Drie Python samenvattingsbibliotheken te evalueren: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audiëntie

• Ontwikkelaars
• Datawetenschappers

Opzet van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (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.