Kitchener - 22 Frederick Street

22 Frederick Street, Kitchener, canada, N2H 6M6
Prominent office space in downtown location Establish your business in the heart of downtown Kitchener. Work alongside leadi...

Sous-catégories (11)

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Découvrez nos formations

Machine Learning avec Python, les Fondamentaux

14 heures
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.
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Machine Learning with Python – 4 Days

28 heures
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.
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Introduction to Data Science and AI using Python

35 heures
Il s'agit d'une introduction de 5 jours à Data Science et à l'IA. Le cours est livré avec des exemples et des exercices utilisant Python
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Applied AI from Scratch in Python

28 heures
C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours. 
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BDD with Python and Behave

7 heures
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.
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Learn Object-Oriented Programming with Python

14 heures
La Programming orientée Programming (POO) est un paradigme de programmation basé sur le concept d'objet. La POO est davantage axée sur les données que sur la logique. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment se familiariser avec la Programming orientée Programming aide de Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprendre les concepts fondamentaux de la Programming orientée Programming
  • Comprendre la syntaxe de la POO en Python
  • Écrire leur propre programme orienté objet en Python
Public
  • Débutants qui aimeraient en savoir plus sur la Programming orientée Programming
  • Les développeurs intéressés à apprendre la POO en Python
  • Python programmeurs Python intéressés à apprendre la POO
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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Deep Learning for Telecom (with Python)

28 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécommunications à l'aide de Python, en procédant à la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond.
  • Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans les télécommunications.
  • Utiliser Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécommunications.
  • Construire leur propre modèle d'apprentissage profond de prédiction du désabonnement des clients à l'aide de Python.
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Algorithmic Trading with Python and R

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser les échanges avec le trading algorithmique, Python, et R. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Employer des algorithmes pour acheter et vendre rapidement des titres à des intervalles spécialisés.
  • Réduire les coûts associés aux transactions grâce à la négociation algorithmique.
  • Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.
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Anomaly Detection with Python and R

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux analystes de données qui souhaitent programmer en R et Python pour la détection de valeurs aberrantes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Identifier si les données sont une anomalie ou une valeur attendue.
  • Mettre en œuvre des algorithmes de détection d'anomalies.
  • Utiliser diverses techniques et méthodes pour détecter les anomalies.
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ArcGIS with Python Scripting

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes GIS qui souhaitent automatiser les tâches répétitives dans les processus GIS. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Construire des applications SIG en utilisant Python et les outils ArcGIS.
  • Développer avec le package ArcGIS ArcPy, en utilisant Python.
  • Appliquer les modules ArcGIS pour l'automatisation des cartes en utilisant les classes d'objets dans Python.
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Bioinformatics with Biopython

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux biologistes qui souhaitent utiliser Biopython. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Intégrer les concepts biologiques aux technologies de l'information pour résoudre les problèmes de recherche.
  • Minez des informations à partir de grands ensembles de données d'origine biologique.
  • Créer des algorithmes pour des tâches de recherche essentielles.
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Building Chatbots in Python

21 heures
Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement des réponses humaines via des interfaces de discussion. Les ChatBots aident les organisations à optimiser l'efficacité de leurs opérations en fournissant des options plus simples et plus rapides pour leurs interactions avec les utilisateurs. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à construire des chatbots en Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprendre les bases de la construction de chatbots
  • Construire, tester, déployer et dépanner divers chatbots à l'aide de Python
Public
  • Développeurs
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD) with Python

14 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs ou aux ingénieurs DevOps qui souhaitent construire des pipelines d'automatisation en utilisant les pratiques CI/CD avec Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des pipelines CI/CD avec Python.
  • Construire des pipelines automatisés pour tester et publier des paquets Python à l'aide de Travis-CI.
  • Automatiser le déploiement d'applications conteneurisées avec Docker et Heroku.
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GPU Programming with CUDA and Python

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python fonctionnant en parallèle sur les GPU NVIDIA. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utilisez le compilateur Numba pour accélérer Python les applications fonctionnant sur les GPU NVIDIA.
  • Créer, compiler et lancer des noyaux CUDA personnalisés.
  • Gérer la mémoire du GPU.
  • Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par le GPU.
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Data Mining with Python

14 heures
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données et aux scientifiques qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'analyse de données plus avancées pour l'exploration de données à l'aide de Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprenez les domaines importants de l'exploration de données, y compris l'exploration de règles d'association, l'analyse de sentiment de texte, la synthèse automatique de texte et la détection d'anomalies de données.
  • Comparez et implémentez diverses stratégies pour résoudre des problèmes d’exploration de données dans le monde réel.
  • Comprendre et interpréter les résultats.
Format du cours
  • Conférence interactive et discussion.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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Deep Learning for Banking (with Python)

28 heures
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
  • Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
  • Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi du secteur bancaire.
  • Construire leur propre modèle de risque de crédit pour l'apprentissage en profondeur en utilisant Python
Public
  • Les développeurs
  • Scientifiques de données
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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Deep Learning for Finance (with Python)

28 heures
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance en utilisant Python à mesure qu'ils franchissent la phase de création d'un modèle de prédiction du prix des actions d'apprentissage en profondeur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance Utilisez Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance Construire son propre modèle de prédiction du prix des actions en profondeur en utilisant Python Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Fraud Detection with Python and TensorFlow

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données de fraude potentielle. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Créer un modèle de détection de la fraude en Python et TensorFlow.
  • Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
  • Développer une application d'IA de bout en bout pour analyser les données de fraude.
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Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning

28 heures
L’apprentissage en machine est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux. Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code. Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond.
  • Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication.
  • Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms.
  • Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
Le format du cours
  • Lecture et discussion interactives.
  • Beaucoup d’exercices et de pratiques.
  • La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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GANs and Variational Autoencoders in Python

14 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser les GAN et les autoencodeurs variationnels pour générer de nouvelles instances synthétiques d'images, de vidéos et d'audio. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Construire un GAN en utilisant les bibliothèques d'apprentissage automatique en Python.
  • Créer un autoencodeur variationnel avec TensorFlow.
  • Améliorer la stabilité de l'apprentissage des GANs.
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Deploying Python Web Applications with Gunicorn

7 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer un serveur Gunicorn rapide et peu gourmand en ressources pour faire tourner des applications web Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Gunicorn.
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IoT Programming with Python

14 heures
Internet of Things (IoT) est une infrastructure réseau qui connecte des objets physiques et des applications logicielles sans fil, leur permettant de communiquer entre eux et d'échanger des données via des communications réseau, l'informatique en nuage et la capture de données. Python est un langage de programmation de haut niveau recommandé pour l'IoT en raison de sa syntaxe claire et de la prise en charge de nombreuses communautés. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à programmer des solutions IoT avec Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprendre les principes fondamentaux de l'architecture IoT
  • Apprenez les bases de l'utilisation de Raspberry Pi
  • Installer et configurer Python sur Raspberry Pi
  • Découvrez les avantages de l'utilisation de Python dans la programmation de systèmes IoT
  • Construire, tester, déployer et dépanner un système IoT à l'aide de Python et de Raspberry Pi
Public
  • Développeurs
  • Ingénieurs
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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Apache Kafka for Python Programmers

7 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux programmeurs qui souhaitent utiliser les fonctionnalités d'Apache Kafka dans le cadre de la diffusion de données en continu Python. À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser Apache Kafka pour surveiller et gérer les conditions des flux de données continus en utilisant la programmation Python.
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Advanced Deep Learning with Keras and Python

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des réseaux neuronaux d'apprentissage profond avancés et des modèles à l'aide de Keras et Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Appliquer l'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées.
  • Développer, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux concurrents et des réseaux neuronaux récurrents.
  • Utiliser Keras et Python pour construire des modèles d'apprentissage profond afin de résoudre des problèmes impliquant des images, du texte, du son, et plus encore.
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KNIME with Python and R for Machine Learning

14 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent programmer en Python et R pour KNIME. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Planifier, construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique en KNIME.
  • Prendre des décisions basées sur les données pour les opérations.
  • Mettre en œuvre des projets de science des données de bout en bout.
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Building Microservices with Python

7 heures
Les microservices font référence à un style d'architecture d'application qui favorise l'utilisation de programmes indépendants et autonomes Python est un langage de programmation dynamique de haut niveau idéal pour les scripts et le développement d'applications La bibliothèque expansive d'outils et de frameworks open source de Python en fait un choix pratique pour la création de microservices Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les bases des microservices au fur et à mesure de la création d'un microservice utilisant Python À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les bases de la création de microservices Apprenez à utiliser Python pour créer des microservices Découvrez comment utiliser Docker pour déployer des microservices basés sur Python Public Développeurs Programmeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Machine Learning for Banking (with Python)

21 heures
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
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Machine Learning for Finance (with Python)

21 heures
L'apprentissage automatique 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 financier. 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. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
  • Apprenez les applications et les utilisations de la machine learning en finance
  • Développer leur propre stratégie de trading algorithmique en utilisant l'apprentissage automatique avec Python
Public
  • Développeurs
  • Scientifiques de données
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
En savoir plus...

Python for Network Engineers

14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs réseau qui souhaitent maintenir, gérer et concevoir des réseaux informatiques avec Python. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Optimiser et exploiter Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet et pyntc pour l'automatisation des réseaux avec Python.
  • Maîtriser le multithreading et le multiprocessing dans l'automatisation des réseaux.
  • Utiliser GNS3 et Python pour la programmation réseau.
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Python for Natural Language Generation

21 heures
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 .
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Nos Clients témoignent (50)

exemples et exercices

Kamil
Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

Traduction automatique

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)

That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete

Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Formation - Applied AI from Scratch in Python

The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently

Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation - Applied AI from Scratch in Python

Très interactif avec des exemples variés, avec une bonne progression de la complexité entre le début et la fin de la formation.

Jenny - Andheo
Formation - GPU Programming with CUDA and Python

Traduction automatique

examples based on our data

Witold - P4 Sp. z o.o.
Formation - Deep Learning for Telecom (with Python)

code examples:-)

Marcin - P4 Sp. z o.o.
Formation - Deep Learning for Telecom (with Python)

I liked that the instructor had many pre-written scripts to show off many different aspects of ML and AI. I really enjoyed being able to see live demos of so many ways ML and AI is being used. Much of what we covered was cutting edge technology that is still in its early stages of development.

Matthew Pepper - Motorola Solutions
Formation - Deep Learning for Telecom (with Python)

The colab notebooks we get to keep

Palmer Greer - Motorola Solutions
Formation - Deep Learning for Telecom (with Python)

The clarity with which it was presented

John McLemore - Motorola Solutions
Formation - Deep Learning for Telecom (with Python)

Des exemples pratiques et un contexte plus large sont donnés.

James - Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV (MERCE-UK)
Formation - IoT Programming with Python

Traduction automatique

Le formateur a montré qu'il avait une bonne compréhension du sujet.

Marino - EQUS - The University of Queensland
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days

Traduction automatique

C'était une excellente introduction au ML !! J'ai vraiment aimé tout cela. L'organisation était parfaite. Le temps nécessaire pour les conférences/démonstrations et juste pour jouer. Beaucoup de sujets ont été abordés, juste au bon niveau. Il était également très doué pour nous garder très engagés, même sans aucune caméra allumée.

Zsolt - EQUS - The University of Queensland
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days

Traduction automatique

Clarté des explications et réponse compétente aux questions.

Harish - EQUS - The University of Queensland
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days

Traduction automatique

The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.

Otilia - TCMT
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days

I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.

Jenna - TCMT
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days

Des connaissances intéressantes

Gabriel - MINDEF
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days

Traduction automatique

The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.

Witold Iwaniec - City of Calgary
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days

Le formateur parce qu'il pouvait traiter presque tous les sujets et toutes les situations.

Florin Babes - eMAG IT RESEARCH SRL
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days

Traduction automatique

La manière dont le formateur a expliqué les concepts, son attitude positive et accueillante et les exemples concrets fournis pour chaque exercice.

Ovidiu Calita - eMAG IT RESEARCH SRL
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days

Traduction automatique

Très bonne session de formation avec une bonne documentation et des exercices et Kristian l'a fait comme un professionnel qu'il est.

Adrian Boulescu - eMAG IT RESEARCH SRL
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days

Traduction automatique

L'accessibilité du formateur et sa capacité à communiquer sont très efficaces,

Ciprian Ilie - Institutul National de Sanatate Publica
Formation - Programming for Biologists

Traduction automatique

I'm looking forward to having a training again with Any, he was really good, I'm just a GIS guy, but Any made everything clear to me, he explained complex processes in layman's terms. Keep it up, thank you.

Lwazi Qhingana - South African National Roads Agency (SANRAL) SOC Ltd
Formation - Python for Geographic Information System (GIS)

I really enjoyed the training. I found all modules to be applicable to problems that I am trying to solve at work. The integration of the training with jupyter notebooks was really impressive.

Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Formation - Python for Geographic Information System (GIS)

Content and example. virtual computer is helpful (my version of anaconda does not have Dash library yet)

Jennifer Ni - AllianceBernstein
Formation - Python with Plotly and Dash

I did like that there was a prominent hands on component. Kritika was very personable, knowledgeable, and helpful.

Noah Zarr - AllianceBernstein
Formation - Python with Plotly and Dash

Le cours était direct, intuitif, facile à suivre, les exercices couvraient les sujets discutés au préalable.

Alexandru - BRD
Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

La connaissance.

Dan Nohai - BRD
Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

Abhi est un développeur très compétent qui a beaucoup de connaissances et qui possède également les compétences nécessaires d'un formateur, ce qui m'a beaucoup plu.

Andrei - BRD
Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

J'ai apprécié que toutes les notions concernant le langage Python soient expliquées en détail et que nous puissions résoudre certains exercices par nous-mêmes, après quoi le formateur nous les expliquait et nous proposait différentes solutions. Un très bon cours !

Scanteie Ana - BRD
Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

Explications liées au fait qu'il existe de nombreuses possibilités de programmation et à l'existence de fonctions.

Adriana - Siemens
Formation - Python Programming Fundamentals

Traduction automatique

Tout, super coach.

Michał Rawicki
Formation - Unit Testing with Python

Traduction automatique

Expertise of the trainer, even if we asked very precise questions about specific topic, he was able to provide really meaningful and valuable for us questions. He has designed agenda of the training according to our needs and requests.

Filip - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Formation - Unit Testing with Python

I loved summaries

Martyna - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Formation - Unit Testing with Python

Materials Trainer

Zakar Abid - TII
Formation - Unit Testing with Python

Did hands on exercise. Walked through the code. Explained everything very well

Steve Thomas - TII
Formation - Unit Testing with Python

In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.

Sacha Nandlall
Formation - Python for Advanced Machine Learning

Beaucoup d'exemples de cas différents, et du matériel qui sera utile à l'avenir lorsque j'essaierai d'appliquer les leçons à mes applications professionnelles. J'ai également apprécié qu'il y ait des tâches à faire à la maison entre les cours, car cela me permet de reprendre les parties du cours précédent avec lesquelles j'ai eu des difficultés. Si j'avais une question à poser pendant un cours, le professeur se faisait un plaisir de m'aider et d'expliquer le problème, et il avait une bonne expertise sur toutes les questions posées.

Raivis - Gravity Team
Formation - Python: Automate the Boring Stuff

Traduction automatique

1:1 very intensive but learnt a lot.

Karen Dyke - BT
Formation - Python: Automate the Boring Stuff

Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.

Anthea King - WesCEF
Formation - Computer Vision with Python

très complet en ce qui concerne l'analyse de données à l'aide de python

Mervin Lau - MINDEF
Formation - Python for Data Analysis

Traduction automatique

Le formateur a été très patient en nous aidant à résoudre les problèmes que nous avions rencontrés et en clarifiant nos doutes.

Chua Wei Zhi - MINDEF
Formation - Python for Data Analysis

Traduction automatique

clear explanation with adequate examples.

Raphael Reynold - MINDEF
Formation - Python for Data Analysis

Patience of the trainer while making sure everyone understand the lesson

Yeo Yu Xin - Ministry of Defence, Singapore
Formation - Python for Data Analysis

Connaissance, substance, contact avec les autres, volonté d'aider même pour des problèmes insignifiants, capacité à susciter la curiosité de l'auditoire.

Michał
Formation - Python for Excel

Traduction automatique

Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.

Grace Goh - DBS Bank Ltd
Formation - Python in Data Science

Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.

Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Formation - Advanced Python - 4 Days

Nombreux exercices

Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Formation - Advanced Python - 4 Days

Traduction automatique

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Python Conseil
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