En ligne ou sur site, des cours de formation Python en direct dirigés par un instructeur démontrent par la pratique pratique divers aspects du langage de programmation Python. Certains des sujets abordés incluent les principes fondamentaux de la programmation Python, la programmation Python avancée, Python pour l'automatisation des tests, les scripts et l'automatisation Python, et Python pour l'analyse de données et les applications Big Data dans des domaines tels que la finance, la banque et l'assurance. Les cours de formation NobleProg Python couvrent également les cours débutants et avancés sur l'utilisation des bibliothèques et des frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. La formation Python est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Manitoba ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Manitoba. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
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Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs Python de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leur expérience de développement Python à l'aide d'AWS Cloud9.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place et configurer 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 utilisant la plateforme AWS Cloud9.
Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.
This instructor-led, live training in Manitoba (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the basics of Python programming language.
Implement Python code in Google Colab environment.
Utilize control structures to manage the flow of a Python program.
Create functions to organize and reuse code effectively.
Explore and use basic libraries for Python programming.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données experts qui souhaitent exploiter les capacités d'analyse de données de Python'dans Power BI, afin d'améliorer leur capacité à analyser et à visualiser les données de manière efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Découvrez comment Python peut être intégré dans Power BI pour l'analyse des données.
Utiliser les scripts Python pour charger, nettoyer et prétraiter les données dans l'environnement Power BI.
Améliorer les capacités de visualisation des données en créant des visualisations personnalisées et interactives à l'aide de Python.
Acquérir des compétences avancées en matière d'analyse de données à l'aide de Python.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs expérimentés qui souhaitent acquérir une connaissance approfondie de la programmation Python et de ses applications dans le domaine de la cybersécurité.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser la programmation Python pour la cybersécurité défensive.
Comprendre et utiliser Python pour les techniques offensives éthiques et les tâches de criminalistique numérique.
Reconnaître les considérations juridiques et éthiques entourant la cybersécurité offensive et la divulgation des vulnérabilités.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire qui intègre FastAPI, React, et MongoDB.
Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
Apprendre à construire 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 direct avec instructeur en Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs en robotique de niveau débutant à intermédiaire et potentiellement avancé qui souhaitent apprendre à utiliser ROS pour programmer des robots mobiles utilisant Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement de développement comprenant ROS, Python et une plateforme de robot mobile.
Créer et exécuter des nœuds, des sujets, des services et des actions ROS en utilisant Python.
Utiliser les outils et utilitaires ROS pour surveiller et déboguer les applications ROS.
Utiliser les paquets et les bibliothèques ROS pour effectuer des tâches courantes pour les robots mobiles.
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 en utilisant la dernière version 3.x avec des exercices pratiques permettant d'exploiter toute sa puissance. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les saveurs d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que 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.
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.
Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent apprendre le langage de programmation Python. L'accent est mis sur le langage Python, les bibliothèques de base, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python. Le langage Python est le moteur des entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier - c'est l'un des langages de programmation les plus populaires.
Le cours d'entraînement aidera les participants à se préparer au développement d'applications Web en utilisant Python Programming avec Data Analytics. Une telle visualisation de données est un excellent outil pour Top Management dans la prise de décision.
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.
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 les tâches en écrivant des programmes Python simples.
Écrire des programmes capables de reconnaître des motifs textuels grâce aux "expressions régulières".
Générer et mettre à jour des feuilles de calcul Excel par programmation.
Analyser des fichiers PDF et des documents Word.
Explorer des sites web et extraire des informations provenant de sources en ligne.
Écrire des programmes qui envoient des notifications par e-mail.
Utiliser les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les erreurs.
Contrôler la souris et le clavier par programmation pour cliquer et taper à votre place.
Dans cette formation en direct avec instructeur en Manitoba, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus récentes en Python tout en construisant une série d'applications de démonstration impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières.
A la fin 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.
This instructor-led, live training in Manitoba (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
Conduct aggregate operations and analyze time series data.
Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
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.
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.
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.
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 fondamentaux du langage de programmation Python
Télécharger, installer et maintenir les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
Sélectionner et utiliser les packages et techniques de programmation Python les plus appropriés pour organiser, visualiser et analyser les données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
Développer des applications qui résolvent des problèmes liés à l’allocation d’actifs, à l’analyse des risques, à la performance des investissements et plus encore
Déboguer, intégrer, déployer et optimiser une application Python
Public
Développeurs
Analystes
Quants
Format du cours
Partie magistrale, partie discussion, exercices et pratique intensive
Remarque
Cette formation vise à fournir des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Cependant, si vous avez un sujet, un outil ou une technique particulier(ère) que vous souhaitez approfondir ou élaborer, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter.
Il s'agit d'un cours de 4 jours introduisant l'IA et ses applications en utilisant le langage de programmation Python. Il est possible de disposer d'une journée supplémentaire pour entreprendre un projet d'IA à l'issue de ce cours.
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.
Au cours de cette formation en direct (sur site ou à distance), les participants apprendront à combiner les capacités de Python et d'Excel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer des paquets pour intégrer Python et Excel.
Lire, écrire et manipuler des fichiers Excel en utilisant Python.
This instructor-led, live training in Manitoba begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment.
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.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux utilisateurs de Matlab qui souhaitent explorer et ou passer à Python pour l'analyse et la visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer un environnement de développement Python.
Comprendre les différences et les similitudes entre la syntaxe Matlab et Python.
Utiliser Python pour obtenir des informations à partir de divers ensembles de données.
Convertir des applications Matlab existantes vers Python.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux personnes qui souhaitent en apprendre juste assez Python pour commencer à calculer des chiffres à partir de données de vente, d'analyses de trafic, d'interactions avec les clients, etc.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer les logiciels, bibliothèques et l'environnement de développement nécessaires pour commencer à écrire Python du code pour l'analyse de données.
Analyser des données provenant de sources telles que Excel, de fichiers CSV, JSON et de bases de données.
Nettoyer les données afin d'améliorer leur utilité avant de les analyser.
Effectuer des analyses statistiques simples.
Générer des rapports qui présentent les données souhaitées dans le format approprié, qu'il s'agisse de simples chiffres ou de visualisations de données.
Obtenir des informations précieuses à partir des données, notamment les tendances de performance et les zones problématiques.
Dans le cadre de cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques de programmation avancées Python, y compris la façon d'appliquer ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation des données, l'interface uI. scripts de programmation et d'entretien.
Format du cours
Cours interactif avec présentations et discussions.
Nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Si vous souhaitez ajouter, supprimer ou personnaliser une section ou un sujet de cette formation, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs backend qui souhaitent créer des API REST avec Python et Flask.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Implémenter une API REST permettant à une application web Flask de lire et d'écrire dans une base de données en backend.
Développer des fonctionnalités d'authentification avancées, telles que les tokens de rafraîchissement.
Construire un backend réutilisable pour de futurs projets Python.
Simplifier le stockage des données avec SQLAlchemy.
Déployer des API REST sur un serveur basé sur le cloud.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Python pour automatiser le processus d'exploration de nombreux sites web afin d'en extraire des données à des fins de traitement et d'analyse.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Python et tous les paquets pertinents.
Récupérer et analyser les données stockées sur de nombreux sites web différents.
Comprendre le fonctionnement des sites web et la structure de leur HTML.
Construire des robots d'exploration pour parcourir le web à grande échelle.
Utiliser Selenium pour explorer les pages web pilotées par AJAX.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.
Cette formation en direct avec instructeur à Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser le commerce 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 incréments spécialisés.
Réduire les coûts associés au commerce en utilisant le trading algorithmique.
Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.
Les ChatBots sont des programmes informatiques qui simulent automatiquement les réponses humaines via des interfaces de chat. Les ChatBots aident les organisations à maximiser l'efficacité de leurs opérations en offrant des options plus simples et plus rapides pour les interactions avec leurs 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 fondamentaux de la construction de chatbots
Construire, tester, déployer et résoudre les problèmes de divers chatbots en utilisant Python
Public
Développeurs
Format du cours
Partie cours magistral, partie discussion, exercices et pratique intensive
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation dispensée par un instructeur en direct à Manitoba (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python qui s'exécutent en parallèle sur les NVIDIA GPU.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser le compilateur Numba pour accélérer les applications Python s'exécutant sur les GPU NVIDIA GPU.
Créer, compiler et lancer des kernels CUDA personnalisés.
Gérer la mémoire des GPU GPU.
Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par les GPU GPU.
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:
Comprendre les principaux domaines de l'exploration de données, notamment l'exploration de règles d'association, l'analyse des sentiments dans le texte, la synthèse automatique de texte et la détection d'anomalies dans les données.
Comparer et mettre en œuvre diverses stratégies pour résoudre des problèmes réels d'exploration de données.
Comprendre et interpréter les résultats.
Format du cours
Cours et discussion interactifs.
De nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation en direct avec instructeur à Manitoba, les participants apprendront à construire une application blockchain de contrat intelligent avec Monax.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Développer et déployer une application distribuée en utilisant la technologie blockchain et smart contract.
Comprendre la conception et la fonctionnalité des "contrats intelligents" et comment en créer un.
Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement d'applications blockchain sécurisées.
Exploiter les outils Monax pour rationaliser le développement d'applications distribuées.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.
Ce cours pratique s'adresse aux Python développeurs qui souhaitent créer et maintenir leurs premières applications web. Il s'adresse également aux personnes déjà familiarisées avec d'autres frameworks web tels que Django ou Web2py, et qui veulent apprendre comment l'utilisation d'un microframework (c'est-à-dire un framework qui assemble des bibliothèques tierces au lieu de fournir une solution universelle autonome) modifie le processus.
Une partie importante du cours est consacrée non pas à Flask (c'est minuscule), mais à des bibliothèques tierces et à des outils souvent utilisés dans les projets Flask.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser les fonctionnalités avancées de Flask pour créer des applications web évolutives à partir de MongoDB.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des applications web avec Flask.
Construire un serveur d'API RESTful à partir de MongoDB.
Apprendre à connaître les intégrations avancées de Flask pour la mise à l'échelle des applications web.
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 fraude dans 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 l'analyse des données de fraude.
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.
In this instructor-led, live training in Manitoba, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
Cette formation en Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser PyGame pour créer et construire des jeux à l'aide de la programmation Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des applications de jeux avec PyGame et Python.
Apprendre à créer des applications interactives PyGame intégrant des animations et des fonctions multimédias.
Exécuter et tester des programmes de jeu avec la suite de test PyGame et les convertir en fichiers exécutables.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux testeurs de pénétration qui souhaitent pénétrer dans des réseaux de test sous Kali Linux en utilisant Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer Python programmes pour rechercher des vulnérabilités dans le réseau.
Explorer et utiliser les shells web de Kali et le shellcode dans les exploits.
Appliquer divers outils Kali pour les tests de pénétration.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Python comme langage côté serveur pour créer une application web. Plusieurs techniques et frameworks seront explorés afin de trouver celui qui convient le mieux à un problème donné.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer les paquets et frameworks Python.
Mettre en place l'environnement de développement approprié pour optimiser le processus de codage.
Écrire le code nécessaire pour permettre les fonctionnalités courantes attendues par les utilisateurs finaux d'une application (formulaires, requêtes de base de données, calculs, etc.).
Choisir parmi un certain nombre de frameworks populaires tels que Django et Flask pour automatiser les tâches redondantes et réduire le temps de développement.
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 à utiliser Python pour la finance quantitative.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Comprendre les bases de la programmation Python
Utilisez Python pour des applications financières, y compris la mise en œuvre de techniques mathématiques, de stochastiques et de statistiques
Implémenter des algorithmes financiers à l'aide de performances Python
Public
Développeurs
Analystes quantitatifs
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
[L'informatique est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir de supports numériques. Le Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code.
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Computer Vision en créant un ensemble d'applications Computer Vision simples à l'aide de Python.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les bases de Computer Vision
Utiliser Python pour implémenter des tâches Computer Vision
Construire leurs propres systèmes de détection de visages, d'objets et de mouvements
Public
Programmeurs Python intéressés par Computer Vision
Format du cours
Cours combinant exposés théoriques, discussions, exercices et une pratique intensive
Ce cours introduit l'étudiant au langage Python . À la fin de ce cours, l’étudiant sera capable d’écrire des programmes Python non triviaux traitant d’un large éventail de domaines. Les rubriques comprennent les composants linguistiques, l'utilisation d'un IDE professionnel, des constructions de flux de contrôle, des chaînes, des E / S, des collections, des classes, des modules et des expressions régulières. Le cours est complété par de nombreux travaux pratiques, solutions et exemples de code.
Une fois le cours terminé, les étudiants seront en mesure de démontrer leur connaissance et leur compréhension des Principes de Sécurité Python.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser SciPy pour créer des fonctions de calcul scientifique avancées avec Python.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des fonctions de calcul scientifique.
Tirer pleinement parti des fonctionnalités de SciPy en réalisant des exemples pratiques d'opérations complexes.
Implémenter et optimiser des algorithmes et des fonctions mathématiques pour résoudre des problèmes scientifiques.
Concevoir des structures de données et des méthodes d'interpolation pour la visualisation, le traitement et l'analyse.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs et aux experts en informatique qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très gros volumes de texte afin de rechercher des modèles et de mieux comprendre.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installer et configurer spaCy.
Comprendre l'approche de spaCy concernant Natural Language Processing (NLP).
Extraire des modèles et obtenir des informations commerciales à partir de sources de données à grande échelle.
Intégrer la bibliothèque spaCy avec les applications web et les applications existantes.
Déployer spaCy dans des environnements de production en direct pour prédire le comportement humain.
Utiliser spaCy pour prétraiter le texte pour Deep Learning.
Format du cours
Cours et discussion interactifs.
De nombreux exercices et mises en pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Pour en savoir plus sur spaCy, veuillez consulter : https://spacy.io/
Tableau est un outil de veille stratégique et de visualisation de données. Python est un langage de programmation largement utilisé qui prend en charge une grande variété de techniques d’apprentissage statistique et statistique. La puissance de visualisation des données de Tableau et les fonctionnalités d’apprentissage automatique de Python , une fois combinées, aident les développeurs à créer rapidement des applications d’analyse de données avancées pour divers cas d’utilisation.
Dans cette formation dirigée par un instructeur et dispensée en direct, les participants apprendront à combiner Tableau et Python pour réaliser des analyses avancées. L'intégration de Tableau et Python se fera via l'API TabPy.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Intégrer Tableau et Python en utilisant l'API TabPy
Utiliser l'intégration de Tableau et Python pour analyser des scénarios commerciaux complexes avec quelques lignes de code Python
Public
Développeurs
Data scientists
Format du cours
Partie théorique, partie discussion, exercices et pratique intensive
In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.
In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Use a command-line tool that summarizes text.
Design and create Text Summarization code using Python libraries.
Cette formation en direct avec instructeur dans Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (23)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
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Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduction automatique
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
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J'ai trouvé que le formateur était très compétent et a répondu aux questions avec assurance pour clarifier la compréhension.
Jenna - TCMT
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days
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Une très bonne préparation et expertise de la part du formateur, une communication parfaite en anglais. Le cours était pratique (exercices + partage d'exemples de cas d'utilisation)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI
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C'était un cours intense car nous avons dû aborder beaucoup de contenu en peu de temps.
Notre formateur connaissait bien le sujet et a livré les contenus pour répondre à nos besoins.
Il y avait beaucoup de choses à apprendre, mais notre formateur était très aidant et encourageant. Il a répondu à toutes nos questions avec des détails précis et nous avons l'impression d'avoir acquis beaucoup de connaissances.
Les exercices étaient bien préparés et les tâches étaient adaptées à nos besoins. J'ai apprécié ce cours.
Bozena Stansfield - New College Durham
Formation - Build REST APIs with Python and Flask
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Les exercices étaient agréables
Vyshnavi Iyappan - Red Embedded Consulting Sp. z o.o.
Formation - Unit Testing with Python
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La explanation
Wei Yang Teo - Ministry of Defence, Singapore
Formation - Machine Learning with Python – 4 Days
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Très pratique et engageant, avec une bonne quantité de pauses entre les sessions. Ainsi, je n'ai pas ressenti de fatigue ou de léthargie.
Charles Lim - Ministry of Defence, Singapore
Formation - Python for Data Analysis
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De nombreux exemples et sujets ont été abordés, allant de l'investigation de base à la gestion des connexions et de la gestion des pages dynamiques.
Daniele Tagliaferro - Creditsafe Italia Srl
Formation - Web Scraping with Python
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Le formateur possède une connaissance approfondie du sujet et a été capable de répondre à toutes nos questions.
Lefteris Spatharakis - Sioufas & Associates Law Firm
Formation - Django CMS for Developers
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Le formateur était très compétent et ouvert aux retours sur le rythme à adopter pour aborder les contenus et les sujets couverts. J'ai beaucoup appris au cours de la formation et je me sens maintenant capable de manipuler des images et d'utiliser certaines techniques pour constituer un bon jeu de données pour un problème de classification d'images.
Anthea King - WesCEF
Formation - Computer Vision with Python
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Le formateur était accommodant. Et il m'a vraiment encouragé à suivre la formation.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Formation - Python in Data Science
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Présentation du sujet connaissances horaire
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Formation - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Formateur développe la formation selon le rythme des participants
Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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Le formateur était un professionnel dans son domaine et a excellentement relié la théorie à la pratique.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation - Applied AI from Scratch in Python
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Le formateur était excellent ! S'il avait eu plus de temps, je pense que nous aurions pu apprendre beaucoup plus.
Zarim Jei Serrano - Cloudstaff Philippines, Inc.
Formation - Python Programming Fundamentals
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1:1 très intensif mais j'ai appris beaucoup.
Karen Dyke - BT
Formation - Python: Automate the Boring Stuff
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Le formateur était excellent, il était toujours prêt à répondre à mes questions et à partager autant de connaissances que possible.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation - Advanced Python
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J'ai beaucoup aimé tout cela.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Formation - Web Development with Django
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In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Formation - Python for Advanced Machine Learning
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I did like the exercises.
Office for National Statistics
Formation - Natural Language Processing with Python
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As I was the only participant the training could be adapted to my needs.
Kevin THIERRY
Formation - Web Development with Web2Py
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I preferred the exercise and learning about the nooks and crannies of Python.
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