Formation Web Development with Web2Py

Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent apprendre le Python programmation Python . L'accent est mis sur le langage Python , les bibliothèques principales, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python . Python moteur des entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier - il est l’un des langages de programmation les plus populaires.

Le cours peut être dispensé avec Python 2.7.x ou 3.x, avec des exercices pratiques exploitant toute la puissance des deux versions du langage. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les Linux d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows).

Les exercices pratiques représentent environ 70% du temps du cours et environ 30% sont des démonstrations et des présentations. Des discussions et des questions peuvent être posées tout au long du cours.

Remarque: la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande préalable avant la date du cours proposé.

C’est un cours pratique qui montre pourquoi la programmation est un outil puissant pour résoudre des problèmes biologiques. Pendant le cours, les participants apprendront le Python programmation Python , un langage largement considéré à la fois puissant et facile à utiliser. Ce cours pourrait être considéré comme une démonstration de l’amélioration de la vie des biologistes par la bioinformatique.

Le cours est conçu et destiné aux personnes sans formation en informatique qui souhaitent apprendre à programmer.

Ce cours est adapté pour:

• Chercheurs traitant de données biologiques.
• Scientifiques souhaitant apprendre à automatiser des tâches quotidiennes et à analyser des données.
• Les gestionnaires qui veulent apprendre comment la programmation améliore les flux de travail et la conduite de projets.

À la fin du cours, les participants seront capables d’écrire des programmes courts leur permettant de manipuler, d’analyser et de traiter des données biologiques et de présenter les résultats sous forme graphique.

L'objectif de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application Machine Learning des méthodes en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques, et sur la base d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.

Ce cours introduit les linguistes ou les programmateurs à la NLP en Python. Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour NLP. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur in <loc> ; commence par une discussion sur le BDD et sur la façon dont le cadre Behave peut être utilisé pour effectuer des tests BDD pour les applications Web. Les participants ont la possibilité d'interagir avec le formateur et leurs pairs tout en mettant en œuvre les concepts et les tactiques appris dans cet environnement de laboratoire pratique, basé sur la pratique.

A la fin de cette formation, les participants auront une bonne compréhension de BDD et Behave, ainsi que la pratique nécessaire pour mettre en œuvre ces techniques et outils dans des scénarios de test réels.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants combinent la puissance de Python avec Selenium pour automatiser les tests d'un exemple d'application web. En combinant la théorie et la pratique dans un environnement de laboratoire réel, les participants acquerront les connaissances et la pratique nécessaires pour automatiser leurs propres projets de test Web en utilisant Python et Selenium.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques de programmation Python avancées, notamment comment appliquer ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation de données, la programmation de l'interface utilisateur et les scripts de maintenance.

Cette formation en direct et dirigée par un instructeur en <loc> ; est basée sur le livre populaire, "Automate the Boring Stuff with Python" ;, d'Al Sweigart. Il s'adresse aux débutants et couvre les concepts essentiels de la programmation Python par le biais d'exercices pratiques et de discussions. L'accent est mis sur l'apprentissage de l'écriture de code afin d'augmenter considérablement la productivité au bureau.

À l'issue de cette formation, les participants sauront comment programmer en Python et appliqueront cette nouvelle compétence pour :

• Automatiser des tâches en écrivant des programmes Python simples.
• Écrire des programmes qui peuvent faire de la reconnaissance de formes de texte avec des expressions régulières.
• Programmer la génération et la mise à jour de feuilles de calcul Excel.
• Traitement des PDF et des Word documents.
• Crawling de sites web et extraction d'informations de sources en ligne.
• Écrire des programmes qui envoient des notifications par courriel.
• Utiliser les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les bogues.
• Commander par programme la souris et le clavier pour cliquer et taper à votre place.

le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.

notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus récentes en Python en construisant une série d'applications de démonstration impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes.
• Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières.
• Pousser les algorithmes Python au maximum de leur potentiel.
• Utiliser des bibliothèques et des packages tels que NumPy et Theano.

La génération de langage naturel (NLG) se réfère à la production de textes ou de discours en langage naturel par un ordinateur Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser Python pour produire du texte en langage naturel de haute qualité en construisant leur propre système NLG à partir de zéro Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets de laboratoire en direct pour générer du contenu À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez le format NLG pour générer automatiquement du contenu pour diverses industries, du journalisme à l'immobilier, en passant par les rapports météorologiques et sportifs Sélectionnez et organisez le contenu source, planifiez des phrases et préparez un système de génération automatique de contenu original Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape Comprendre l'architecture d'un système de génération de langage naturel (NLG) Mettre en œuvre les algorithmes et les modèles les plus appropriés pour l'analyse et la commande Tirer les données des sources de données disponibles au public ainsi que des bases de données organisées pour les utiliser comme matériau pour le texte généré Remplacer les processus d'écriture manuels et laborieux avec la création de contenu automatisée générée par ordinateur Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser PyTest pour écrire des tests courts et faciles à maintenir qui sont élégants, expressifs et lisibles ;

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Écrire des tests lisibles et faciles à maintenir sans avoir recours à du code de type "boilerplate".
• Utiliser le modèle de fixation pour écrire de petits tests.
• Mettre à l'échelle les tests jusqu'aux tests fonctionnels complexes pour les applications, les paquets et les bibliothèques.
• Comprendre et appliquer les fonctionnalités de PyTest telles que les hooks, la réécriture d'assert et les plugins.
• Réduire la durée des tests en les exécutant en parallèle et sur plusieurs processeurs.
• Exécuter des tests dans un environnement d'intégration continue, avec d'autres utilitaires tels que tox, mock, coverage, unittest, doctest et Selenium.
• Utiliser Python pour tester des applications non-Python.

À la fin de la formation, les délégués devraient être suffisamment familiarisés avec les concepts essentiels de python et devraient être en mesure d'utiliser suffisamment NLTK pour mettre en œuvre la plupart des opérations basées sur la PNL et le ML. La formation vise à donner non seulement une connaissance de l’exécution, mais également une connaissance logique et opérationnelle de la technologie qu’elle contient.

Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. Python est un langage de programmation réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité. Il offre une excellente collection de bibliothèques et de techniques éprouvées pour développer des applications d’apprentissage automatique.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment appliquer des techniques et des outils d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets du secteur bancaire.

Les participants apprennent d’abord les principes clés, puis mettent leurs connaissances en pratique en construisant leurs propres modèles d’apprentissage automatique et en les utilisant pour mener à bien un certain nombre de projets d’équipe.

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Python est un langage de programmation qui a acquis une énorme popularité dans le secteur financier. Adopté par les plus grandes banques d’investissement et les hedge funds, il est utilisé pour créer un large éventail d’applications financières allant des programmes de négociation centraux aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques permettant de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les bases du Python programmation Python
• Téléchargez, installez et maintenez les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
• Sélectionnez et utilisez les packages et techniques de programmation Python les mieux adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de différentes sources (CSV, Excel , bases de données, Web, etc.).
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à la répartition d'actifs, à l'analyse de risque, au rendement des investissements, etc.
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public

• Les développeurs
• Les analystes
• Quants

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez ajouter ou développer un sujet, un outil ou une technique en particulier, veuillez nous contacter afin de prendre les dispositions nécessaires.