Formation Python en Richmond Hill

Python est le langage central qui permet le développement et l'orchestration d'agents d'IA autonomes. Ce cours met l'accent sur la mise en œuvre pratique à l'aide de SDK et de frameworks modernes tels que LangChain et AutoGen afin de construire, connecter et gérer des flux de travail d'agents.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs backend de niveau intermédiaire, aux ingénieurs plateforme et aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) qui souhaitent implémenter et orchestrer des agents autonomes en utilisant les outils et les API de Python.

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

• Mettre en place et configurer des environnements basés sur Python pour les systèmes agents.
• Utiliser des SDK d'agents populaires comme LangChain et AutoGen pour créer des agents fonctionnels.
• Intégrer des outils et des API afin d'étendre les capacités des agents.
• Orchestrer des flux de travail multi-agents et des schémas de communication.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le débogage, les tests et la maintenance des codebases d'agents.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Exercices de programmation pratiques et démonstrations en direct.
• Projets concrets créant des flux de travail d'agents de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.

Ce cours enseigne des techniques d'ingénierie pratiques pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agentiques (autonomes) en utilisant Python. Il couvre la boucle agentique, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les schémas d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations liées à la production.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs logiciels souhaitant construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

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

• Concevoir et implémenter la boucle agentique et les flux de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Implémenter des architectures de mémoire à court terme et à long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations à étapes multiples et la composabilité des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• Travaux pratiques pour construire des agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets produisant des prototypes déployables.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

L'intelligence artificielle avec Python consiste à développer des systèmes intelligents en utilisant l' riche écosystème de bibliothèques d'IA et d'apprentissage automatique de Python.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux programmeurs Python de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, implémenter et déployer des solutions d'IA à l'aide de Python.

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

• Mettre en œuvre des algorithmes d'IA en utilisant les bibliothèques d'IA de base de Python.
• Travailler avec des modèles d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Intégrer des solutions d'IA dans des applications et des flux de travail existants.
• Évaluer la performance des modèles et optimiser pour la précision et l'efficacité.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratique.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Richmond Hill (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 direct, animée par un formateur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données experts souhaitant exploiter les capacités d'analyse de données de Python dans Power BI, afin d'améliorer leur capacité à analyser et visualiser les données de manière efficace.

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

• Comprendre comment intégrer Python dans Power BI pour l'analyse de données.
• Utiliser des scripts Python pour charger, nettoyer et préparer les données dans l'environnement Power BI.
• Améliorer les capacités de visualisation de données en créant des visualisations personnalisées et interactives à l'aide de Python.
• Acquérir des compétences avancées en analyse de données avec Python.

Python est un langage de programmation polyvalent, largement utilisé pour la manipulation de données, l'automatisation et l'analyse. Des bibliothèques telles que Pandas et Polars offrent des outils puissants et pratiques pour traiter des données tabulaires à grande échelle.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant utiliser Python pour l'analyse de données quotidienne, le traitement de fichiers et l'automatisation des processus grâce à Pandas et Polars.

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

• Utiliser Python pour lire, transformer et écrire des fichiers CSV et Excel.
• Réaliser des tâches courantes de nettoyage et de transformation des données avec Pandas et Polars.
• Automatiser les processus de données répétitifs à l'aide de scripts Python.
• Emballer de simples scripts en exécutables et suivre les meilleures pratiques pour les projets.

Format du cours

• Démonstrations de codage interactives et courtes conférences.
• Exercices pratiques avec des exemples de code guidés.
• Mini-projets pratiques pour automatiser des tâches réelles.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs expérimentés qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie de la programmation Python et de ses applications en cybersécurité.

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

• Utiliser la programmation Python pour la cybersécurité défensive.
• Comprendre et utiliser Python pour des techniques offensives éthiques et des tâches de forensique numérique.
• Reconnaître les considérations légales et éthiques entourant la cybersécurité offensive et la divulgation des vulnérabilités.

Ce cours intensif et pratique couvre les techniques avancées de Python, les meilleures pratiques d'ingénierie et les modèles de conception couramment utilisés pour construire des applications Python maintenables, testables et performantes. Il met l'accent sur les outils modernes, la typification statique, les modèles de concurrence, les modèles d'architecture et les flux de travail prêts pour la production.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent adopter des pratiques et des modèles professionnels pour des systèmes Python de qualité production.

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

• Appliquer la typification Python, les dataclasses et la vérification de types pour augmenter la fiabilité du code.
• Utiliser des modèles de conception et des principes d'architecture pour structurer des applications robustes.
• Mettre en œuvre correctement la concurrence et le parallélisme à l'aide de asyncio et multiprocessing.
• Construire du code bien testé avec pytest, le test basé sur les propriétés et les pipelines d'intégration continue (CI).
• Profiler, optimiser et sécuriser les applications Python pour la production.
• Emballer, distribuer et déployer des projets Python en utilisant des outils modernes et des conteneurs.

Format du cours

• Conférences interactives et courtes démonstrations.
• Laboratoires pratiques et exercices de codage chaque jour.
• Mini-projet final intégrant des modèles, des tests et le déploiement.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée ou un domaine d'axe spécifique (données, web ou infrastructure), veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs débutants et aux analystes de données qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

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

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter du code Python dans l'environnement de Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser des bibliothèques de base pour la programmation Python.

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 direct, animée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs robotiques de niveau débutant à intermédiaire, et potentiellement avancé, qui souhaitent apprendre à utiliser ROS pour programmer des robots mobiles en utilisant Python.

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

• Configurer un environnement de développement incluant ROS, Python et une plateforme de robot mobile.
• Créer et exécuter des nœuds ROS, des topics, des services et des actions en utilisant Python.
• Utiliser les outils et utilitaires ROS pour surveiller et déboguer des applications ROS.
• Utiliser les paquets et bibliothèques ROS pour effectuer des tâches courantes pour les robots mobiles.
• Intégrer ROS avec d'autres cadres de travail et outils.
• Dépanner et déboguer des applications ROS.

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

Le cours peut être dispensé en utilisant la dernière version de Python 3.x avec des exercices pratiques qui exploitent toute sa puissance. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les variantes de UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows).

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

Note : la formation peut être adaptée aux besoins spécifiques sur demande préalable avant la date proposée du cours.

Cette formation en présentiel animée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs souhaitant maîtriser des techniques de programmation Python avancées, y compris la manière d'utiliser ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation de données, la programmation d'interfaces utilisateur et les scripts de maintenance.

Ce cours s'adresse à ceux qui souhaitent apprendre le langage de programmation Python. L'accent est mis sur le langage Python lui-même, les bibliothèques de base, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python. Python est utilisé par les entreprises et les scientifiques du monde entier – il s'agit de l'un des langages de programmation les plus populaires.

Cette formation aidera les participants à se préparer au développement d'applications Web à l'aide de Python pour l'analyse des données. La visualisation de ces données constitue un outil précieux pour la haute direction lors de la prise de décisions.

L'objectif de ce cours est d'acquérir une compétence de base dans l'application des méthodes d'apprentissage automatique en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et de ses diverses bibliothèques, et à partir d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants de l'apprentissage automatique, comment prendre des décisions en matière de modélisation des données, interpréter les sorties des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils de l'apprentissage automatique et éviter les pièges courants des applications de science des données.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur à Richmond Hill est basée sur le livre populaire "Automate the Boring Stuff with Python" d'Al Sweigart. Elle s'adresse aux débutants et couvre les concepts essentiels de la programmation Python à travers des exercices pratiques et des discussions. L'accent est mis sur l'apprentissage de l'écriture de code pour augmenter considérablement la productivité au bureau.

À la fin de cette formation, les participants sauront comment programmer en Python et appliquer cette nouvelle compétence pour :

• Automatiser des tâches en écrivant de simples programmes Python.
• Rédiger des programmes capables de reconnaître des motifs de texte avec des "expressions régulières".
• Générer et mettre à jour des feuilles de calcul Excel de manière programmatique.
• Analyser des documents PDF et Word.
• Parcourir des sites Web et extraire des informations depuis des sources en ligne.
• Écrire des programmes qui envoient des notifications par courriel.
• Utiliser les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les bogues.
• Contrôler programmatiquement la souris et le clavier pour cliquer et taper à votre place.

Lors de cette formation en présentiel encadrée par un formateur à Richmond Hill, 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.

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.

Ce cours vise à développer des compétences générales dans l’application pratique des méthodes d’apprentissage automatique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses nombreuses bibliothèques, et basé sur de nombreux exemples concrets, ce cours enseigne comment utiliser les éléments fondamentaux de l’apprentissage automatique, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les sorties des algorithmes et valider les résultats.

Notre objectif est de vous donner les compétences nécessaires pour comprendre et utiliser avec confiance les outils les plus essentiels de la boîte à outils de l’apprentissage automatique, tout en évitant les pièges courants des applications en science des données.

Python est un langage de programmation qui a connu un immense succès dans l'industrie financière. Adopté par les plus grandes banques d'investissement et fonds de couverture, il est utilisé pour développer une vaste gamme d'applications financières, allant des programmes de trading de base aux systèmes de gestion des risques.

Lors de cette formation animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques capables de résoudre divers problèmes spécifiques liés à la finance.

À l'issue 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 Python et les techniques de programmation les plus adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, Web, etc.)
• Construire 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
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public visé

• Développeurs
• Analistes
• Quants (analystes quantitatifs)

Format de la formation

• Partiellement théorique, partiellement axée sur la discussion, avec des exercices et une pratique intensive

Remarque

• Cette formation vise à proposer des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez aborder un sujet, un outil ou une technique spécifique en profondeur, veuillez nous contacter pour en convenir.

Il s'agit d'une introduction de 5 jours à la science des données et à l'intelligence artificielle (IA).

Le cours est dispensé avec des exemples et des exercices utilisant Python

Il s’agit d’un cours de 4 jours qui présente l’intelligence artificielle (IA) et ses applications à l’aide du langage de programmation Python. Un jour supplémentaire est optionnel afin de réaliser un projet d’IA à l’issue de ce cours.

Selenium est un framework open-source conçu pour automatiser les tests d'applications web sur différents navigateurs. Avec Selenium 4, vous bénéficiez d'APIs WebDriver améliorées, de localisateurs relatifs natifs et d'un support accru pour Selenium Grid. Python se distingue par sa simplicité et sa forte intégration avec des frameworks de test comme Pytest, ce qui en fait un choix puissant pour développer des suites d'automatisation des tests évolutives et faciles à entretenir.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux testeurs et développeurs de niveau débutant à intermédiaire souhaitant utiliser Selenium avec Python pour automatiser les tests d'applications web dans des environnements réels.

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

• Installer et configurer Selenium avec Python dans un environnement de test.
• Créer des scripts d'automatisation de tests robustes en utilisant Selenium WebDriver et Pytest.
• Appliquer le modèle Page Object (POM) pour concevoir des cadres de tests maintenables.
• Exécuter des tests sur plusieurs navigateurs à l'aide de Selenium Grid.
• Intégrer les tests automatisés aux pipelines CI/CD.
• Résoudre les problèmes courants et appliquer les meilleures pratiques pour assurer la stabilité de l'automatisation.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Dans le cadre de cette formation en présentiel à Richmond Hill animée par un formateur, les participants apprendront à combiner les fonctionnalités de Python et d'Excel.

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

• Installer et configurer des paquets pour intégrer Python et Excel.
• Lire, écrire et manipuler des fichiers Excel à l'aide de Python.
• Appeler des fonctions Python depuis Excel.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux utilisateurs de Matlab souhaitant découvrir Python ou envisager une transition vers celui-ci pour l'analytique de données et la visualisation.

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

• Installer et configurer un environnement de développement Python.
• Comprendre les différences et les similitudes entre la syntaxe de Matlab et celle de Python.
• Utiliser Python pour extraire des insights à partir de divers ensembles de données.
• Convertir des applications Matlab existantes en Python.
• Intégrer des applications Matlab et Python.

Ce cours dirigé par un formateur expert à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s’adresse à toute personne souhaitant maîtriser les bases de Python nécessaires pour analyser des données issues des ventes, du trafic web, des interactions clients, etc..

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

• Installer et configurer les logiciels, bibliothèques et environnement de développement nécessaires pour commencer à écrire du code Python pour l’analyse de données.
• Analyser des données provenant de sources telles que des fichiers Excel, CSV, JSON et des bases de données.
• Nettoyer les données afin d’améliorer leur utilité avant de les analyser.
• Effectuer des analyses statistiques simples.
• Générer des rapports présentant les données souhaitées dans le format idéal, allant des chiffres bruts aux visualisations de données.
• Obtenir des enseignements précieux à partir des données, y compris les tendances de performance et les domaines problématiques.

Dans le cadre de cette formation animée par un instructeur, les participants apprendront des techniques avancées de programmation Python, y compris 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 d'interfaces utilisateur et la rédaction de scripts de maintenance.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Si vous souhaitez ajouter, supprimer ou personnaliser une section ou un sujet de cette formation, veuillez nous contacter pour en discuter.

Cette formation en présentiel ou en ligne à Richmond Hill, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser Python pour automatiser le processus de crawl de nombreux sites Web afin d'en extraire des données à traiter et analyser.

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

• Installer et configurer Python ainsi que tous les packages nécessaires.
• Récupérer et analyser les données stockées sur de nombreux sites Web différents.
• Comprendre le fonctionnement des sites Web et la structure de leur code HTML.
• Créer des robots d'exploration (spiders) pour crawler le Web à grande échelle.
• Utiliser Selenium pour explorer des pages Web dynamiques générées par AJAX.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciel qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser des ensembles de données volumineux.

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

• Configurer l'environnement nécessaire pour débuter le traitement des grandes données avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, bibliothèques, outils et API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle sous Python.
• Apprendre à mettre à l'échelle l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) à l'aide de Dask.
• Optimiser l'environnement Dask afin de maintenir des performances élevées lors du traitement d'ensembles de données volumineux.

Cette formation animée par un instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes d'affaires qui souhaitent automatiser les transactions grâce au trading algorithmique, à Python et à R.

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

• Utiliser des algorithmes pour acheter et vendre des titres avec rapidité, à des intervalles spécifiques.
• Réduire les coûts associés aux transactions en recourant au trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et exécuter des ordres.

Cette formation animée par un instructeur Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant utiliser CUDA pour créer des applications Python exécutées en parallèle sur les GPU NVIDIA.

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

• Utiliser le compilateur Numba pour accélérer des applications Python exécutées sur des 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 GPU.

Aperçu du cours

Cette formation pratique est conçue pour les professionnels issus de l'ingénierie des données qui souhaitent développer des compétences applicables en intelligence artificielle, en Python et en grands modèles de langage (LLM). Le cours se concentre sur des applications concrètes, couvrant l'utilisation des modèles, l'ingénierie des prompts et la création de solutions propulsées par l'IA. Les participants travailleront à travers des exercices progressifs qui les mèneront des concepts fondamentaux à la construction de flux de travail d'IA déployables.

Format de la formation

• Formation en salle de classe en présentiel

• Sessions encadrées par un instructeur avec pratique guidée

• Discussions interactives et études de cas du monde réel

• Exercices pratiques quotidiens

Objectifs du cours

• Comprendre les concepts clés de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pertinents pour les applications modernes

• Renforcer les compétences en Python pour le développement d'IA et les flux de données

• Apprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et comment les utiliser efficacement

• Concevoir et optimiser des prompts pour obtenir des sorties fiables

• Construire des solutions d'IA complètes en utilisant des API et des frameworks

• Intégrer l'IA dans les pipelines d'ingénierie des données

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur dans Richmond Hill 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 Richmond Hill (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 Richmond Hill, 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 dirigée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels commerciaux et aux analystes de données possédant des compétences intermédiaires en Python, qui souhaitent appliquer Python pour automatiser les flux de travail, analyser les données commerciales et générer des rapports Excel dynamiques.

Cette formation en direct encadrée par un formateur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux testeurs de pénétration qui souhaitent tester la sécurité de réseaux dans Kali Linux à l'aide de Python.

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

• Créer des programmes Python pour identifier les vulnérabilités réseau.
• Explorer et utiliser les coquilles web et le code shell de Kali dans des exploit.
• Appliquer divers outils Kali pour les tests de pénétration.
• Exploiter des systèmes avec Python.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser Python comme langage côté serveur pour créer une application web. Différentes techniques et frameworks seront explorés afin d'identifier le plus adapté à un problème donné.

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

• Installer et configurer les packages et frameworks Python.
• Configurer l'environnement de développement approprié pour optimiser le processus de codage.
• Écrire le code nécessaire pour implémenter les fonctionnalités courantes attendues par les utilisateurs finaux d'une application (formulaires, requêtes de base de données, calculs, etc.).
• Choisir parmi plusieurs frameworks populaires tels que Django et Flask afin d'automatiser les tâches répétitives et de réduire le temps de développement.

Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code.

Lors de cette formation en présentiel animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour la finance quantitative.

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

• Comprendre les fondamentaux de la programmation en Python
• Utiliser Python pour des applications financières, notamment en mettant en œuvre des techniques mathématiques, des processus stochastiques et des méthodes statistiques
• Implémenter des algorithmes financiers en optimisant les performances avec Python

Public cible

• Développeurs
• Analistes quantitatifs

Format de la formation

• Mélange de conférences, de discussions, d'exercices et d'une pratique intensive en atelier

La vision par ordinateur est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir de médias numériques. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code.

Lors de cette formation animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de la vision par ordinateur en réalisant pas à pas la création d'un ensemble d'applications simples de vision par ordinateur avec Python.

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

• Comprendre les bases de la vision par ordinateur
• Utiliser Python pour implémenter des tâches de vision par ordinateur
• Construire leurs propres systèmes de détection de visages, d'objets et de mouvements

Audience

• Développeurs Python intéressés par la vision par ordinateur

Format de la formation

• Présentation théorique, discussions, exercices et une forte pratique pratique

Ce cours introduit l'étudiant au langage Python avec une approche pédagogique axée sur la sécurité. À l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de rédiger des programmes Python non triviaux traitant une grande variété de domaines thématiques tout en appliquant les principes de codage sécurisés reconnus par l'industrie. Les sujets abordés comprennent les composants du langage, l'utilisation d'un IDE professionnel, les structures de contrôle des flux, les chaînes de caractères, les entrées/sorties (E/S), les collections, les classes, les modules et les expressions régulières, tous évalués à travers le prisme de l'atténuation des vulnérabilités et de l'architecture sécurisée. Le cours est complété par de nombreux exercices pratiques, solutions sécurisées et exemples de code.

Après avoir complété le cours, les étudiants seront capables de démontrer leurs connaissances et leur compréhension des principes de sécurité de Python, des politiques de sécurité limitées au périmètre (skope-rules), de l'isolation des dépendances, de l'intégration automatisée de SAST/DAST, et des flux de travail de développement sécurisés alignés sur la méthodologie DevSecOps.

Ce cours pratique est conçu pour les utilisateurs de Unix et de shell qui souhaitent améliorer leurs capacités d'automatisation en tirant parti de Python. Bien que le scriptage shell reste puissant pour les tâches simples, Python offre une flexibilité, une lisibilité et une évolutivité beaucoup plus grandes pour l'automatisation complexe, l'administration système et les flux de travail DevOps.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser spaCy pour traiter de très grands volumes de textes afin d'y découvrir des motifs et d'en extraire des informations pertinentes.

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

• Installer et configurer spaCy.
• Comprendre l'approche de spaCy en matière de traitement du langage naturel (TLN).
• Extraires des motifs et obtenir des aperçus commerciaux à partir de sources de données à grande échelle.
• Intégrer la bibliothèque spaCy à des applications web et héritées existantes.
• Déployer spaCy dans des environnements de production actifs pour prédire le comportement humain.
• Utiliser spaCy pour prétraiter le texte en vue de l'apprentissage profond.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
• Pour en savoir plus sur spaCy, visitez : https://spacy.io/

Tableau est un outil d'intelligence économique et de visualisation des données. Python est un langage de programmation largement utilisé qui offre une prise en charge d'une grande variété de techniques statistiques et d'apprentissage automatique. La puissance de la visualisation des données de Tableau et les capacités d'apprentissage automatique de Python, lorsqu'elles sont combinées, aident les développeurs à créer rapidement des applications d'analyse de données avancées pour divers cas d'utilisation commerciaux.

Lors de cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront comment combiner Tableau et Python pour effectuer 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 à l'aide de l'API TabPy
• Utiliser l'intégration de Tableau et Python pour analyser des scénarios commerciaux complexes avec quelques lignes de code Python

Audience cible

• Développeurs
• Scientifiques des données

Format du cours

• Partiellement théorique, partiellement sous forme de discussions, d'exercices et d'une pratique intensive en pratique

Cette formation en direct animée par un formateur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour concevoir et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'obtenir des analyses de données plus rapides.

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

• Configurer l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à grande échelle avec Modin.
• Comprendre les fonctionnalités, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Exécuter les opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'intégralité de l'API et des fonctions de Pandas.