Formation Python avancé : bonnes pratiques et patrons de conception

Cette formation en direct animée par un instructeur sur Canada couvre des techniques Python pratiques pour construire des agents autonomes, y compris les boucles agentiques, l'intégration d'outils, la gestion de la mémoire, l'orchestration et les contrôles de sécurité. Idéal pour les ingénieurs ML, il se concentre sur le déploiement d'agents robustes et prêts pour la production.

Cette formation intermédiaire en Canada permet aux développeurs Python de concevoir et de déployer des solutions d'IA à l'aide de bibliothèques avancées. Vous implémenterez des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, optimiserez les réseaux de neurones et intégrerez l'IA dans des flux de travail réels de manière efficace.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leur expérience de développement Python grâce à AWS Cloud9.

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

• Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour le développement Python.
• Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
• Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
• Collaborer avec d'autres développeurs en utilisant la plateforme AWS Cloud9.
• Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Pandas et NumPy.

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

• Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse de données utilisant Pandas et NumPy.
• Effectuer des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
• Réaliser des opérations d'agrégation et analyser des séries chronologiques.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Dépanner et optimiser leur code d'analyse de données.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
• Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
• Apprendre à créer des API REST avec FastAPI.
• Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
• Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur dans Canada s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des APIs RESTful plus facilement et rapidement.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
• Créer des APIs plus rapidement et plus simplement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
• Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
• Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser TensorFlow pour analyser des données potentielles de fraude.

À la fin 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'intelligence artificielle de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.

Cette formation en présentiel ou en ligne Canada, animée par un instructeur, s’adresse aux ingénieurs réseau souhaitant utiliser Python pour maintenir, gérer et concevoir des réseaux informatiques.

À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Optimiser et exploiter Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet et pyntc pour l’automatisation réseau avec Python.
• Maîtriser le multithreading et le multiprocessus dans le contexte de l’automatisation réseau.
• Utiliser GNS3 et Python pour la programmation réseau.

Cette formation en direct animée par un instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels du commerce et aux analystes de données possédant des compétences intermédiaires en Python, qui souhaitent appliquer Python pour automatiser les workflows, analyser les données commerciales et générer des rapports Excel dynamiques.

Lors de cette formation en présentiel encadrée par un formateur à Canada, les participants apprendront les techniques de machine learning les plus pertinentes et les plus pointues en Python, tout en développant une série d'applications de démonstration manipulant des données image, musicales, textuelles et financières.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des algorithmes et des techniques de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
• Appliquer l'apprentissage profond et l'apprentissage semi-supervisé à des applications impliquant des données image, musicales, textuelles et financières.
• Exploiter au maximum les capacités des algorithmes Python.
• Utiliser des bibliothèques et des packages tels que NumPy et Theano.