Data Mining with Pythonのトレーニングコース

データベースにおける知識発見(KDD)は、データの収集から有用な知識を発見するプロセスです。 このデータ鉱業技術のリアルライフアプリケーションには、マーケティング、詐欺検出、通信および製造が含まれています。

このインストラクター指導、ライブコースでは、KDDに関与するプロセスを紹介し、これらのプロセスの実施を実践するために一連の練習を実施します。

観客

• データアナリストまたは問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味のある人

コースの形式

• KDDの理論的な議論の後、教師は、問題を解決するためにKDDの応用を求める現実のケースを紹介します。 参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、清掃し、データに関する事前の知識を使用して、観察の結果に基づいてソリューションを提案します。

Pandas は、構造化 (表形式、多次元、異種混合の可能性がある) および時系列データを操作するためのデータ構造を提供する Python パッケージです。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Pandasを使用して機械学習による予測分析を行いたいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Pythonでデータラングリングを行う
。
• 機械学習のためのETL操作を行う
。
• Pandasでデータの可視化を行う
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Modinを使ってPandasの並列計算を構築・実装し、より高速なデータ分析を行いたいと考えているデータサイエンティストや開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Modinを使って大規模なPandasワークフローの開発を始めるために必要な環境をセットアップする。
• Modinの機能、アーキテクチャ、利点を理解する。
• Modin、Dask、Ray の違いを知る。
• ModinでPandasの操作を高速に実行できる。
• PandasのAPIと関数をすべて実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大規模なデータセットを構築、拡張、分析するために Python エコシステムと Dask を使用したいデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonによるビッグデータ処理の構築を開始するための環境をセットアップします。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索します。
• DaskがどのようにPythonの並列コンピューティングを加速するかを理解します。
• Daskを使用してPythonエコシステム（Numpy、SciPy、Pandas）をスケールする方法を学びます。
• Dask 環境を最適化し、大規模なデータセットを処理する際に高いパフォーマンスを維持します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PythonのFastAPIを使用して、RESTful APIをより簡単かつ迅速に構築、テスト、デプロイしたい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PythonとFastAPIを使ってAPIを開発するために必要な開発環境をセットアップします。
• FastAPIライブラリを使ってAPIをより早く簡単に作成します。
• PydanticとOpenAPIに基づいてデータモデルとスキーマを作成する方法を学びます。
• SQLAlchemyを使ってAPIをデータベースに接続します。
• FastAPIツールを使ってAPIにセキュリティと認証を実装します。
• コンテナイメージをビルドし、Web APIをクラウドサーバーにデプロイする
。

このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、FARM (FastAPI、React、および MongoDB) スタックを使用して動的で高性能かつスケーラブルな Web アプリケーションを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

FastAPI、React、MongoDB を統合する必要な開発環境をセットアップします。 FARM スタックの主要な概念、機能、利点を理解します。 FastAPI を使用して REST API を構築する方法を学びます。 React で対話型アプリケーションを設計する方法を学びます。 FARM スタックを使用して、アプリケーション (フロントエンドおよびバックエンド) を開発、テスト、展開します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、SciPyを使用してPythonで高度な科学計算関数を作成したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 科学計算関数の作成を開始するために必要な開発環境をセットアップします。
• 複雑な操作の実践的な例を実行することで、SciPyの機能をフルに活用する
。
• 科学的問題を解決するための数学的アルゴリズムと関数を実装し、最適化する
。
• 可視化、処理、および分析のためのデータ構造と補間方法を設計する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PyGameを使用してPythonプログラミングでゲームを作成・構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PyGameとPythonを使用してゲームアプリケーションの作成を開始するために必要な開発環境をセットアップします。
• アニメーションやマルチメディア機能を統合したインタラクティブなPyGameアプリケーションの作成方法を学びます。
• PyGameテストスイートでゲームプログラムを実行してテストし、実行可能ファイルに変換する
。

この実践コースは、最初のWebアプリケーションを作成および保守するPython開発者を対象としています。また、 DjangoやWeb2pyなどの他のWebフレームワークに既に精通しており、マイクロフレームワーク（つまり、自己完結型のユニバーサルソリューションを提供する代わりにサードパーティライブラリを結合するフレームワーク）の使用方法を学びたい人にも対応しています。プロセス。

コースの大部分は、Flask自体（それは小さい）ではなく、Flaskプロジェクトでよく使用されるサードパーティのライブラリとツールに専念しています。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PythonとFlaskを使ってREST APIを構築したいバックエンド開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• FlaskのWebアプリケーションがバックエンドのデータベースを読み書きできるようにREST APIを実装する。
• リフレッシュトークンのような高度な認証機能を開発する。
• 将来の Python プロジェクトで再利用可能なバックエンドを構築する。
• SQLAlchemyを使ってデータの保存をシンプルにする。
• クラウドベースのサーバーにREST APIをデプロイする。

このインストラクターによるライブトレーニングは、MongoDBの上にスケーラブルなWebアプリケーションを構築するためにFlaskの高度な機能を使用したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Flaskを使ってWebアプリケーションの開発を始めるために必要な開発環境をセットアップします。
• 実際のFlaskプロジェクトのための高度なコンセプトとテクニックを知る。
• MongoDBの上にRESTful APIサーバーを構築します。
• Flask、Docker、Amazon EC2を使ってマイクロサービスをコンテナ化、テスト、デプロイする方法を学びます。
• Webアプリケーションをスケーリングするための高度なFlask統合について洞察します。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、Tkinterを使用してGUIを設計、開発、デプロイすることを希望するウェブ開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ジオグラフィマネージャーを使ってGUIをレイアウトする。
• フレーム内でウィジェットを整理する
。
• PythonTkinterを使ってGUIアプリケーションを構築する
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Kivyは、オープンソースのクロスプラットフォームのグラフィックユーザーインターフェイスライブラリで書かれています Python、それは、デバイスの幅広い選択のためのマルチタッチアプリケーション開発を可能にします。

このインストラクターリーダーで、ライブトレーニングの参加者は、さまざまなプラットフォームにインストールしてインストールする方法を学び、ウィジェットをカスタマイズし、操作し、スケジュールを設定し、イベントをリリースし、反応し、マルチタッチでグラフィックを変更し、スクリーンをリサイクルし、アプリケーションをパッケージする方法を学びます。

このトレーニングが終わると、参加者は

• 言語(コード)と言語(コード)を参照してください。
• どのように機能し、その最も重要な要素、例えば、ウィジェット、イベント、特性、グラフィックなどを利用するかを確実に理解する。
• さまざまなビジネスおよびデザイン要件に基づいてアプリケーションを開発および導入する。

コースの形式

• 部分講義、部分議論、練習、重い実践

PythonとQtUIフレームワークを使って、視覚的に魅力的なソフトウェアアプリケーションをプログラミングしたい方を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 必要なライブラリ、パッケージ、およびフレームワークをすべて含む開発環境をセットアップします。
• ユーザーインターフェイスがスムーズに機能し、視覚的に魅力的なデスクトップまたはサーバーアプリケーションを作成する。
• ウィジェット、チャート、レイヤーなど、さまざまな UI 要素や効果を実装し、ユーザビリティに最大限の効果をもたらします。
• 設計と開発の段階で、優れたUI設計とコード構成を実装する。
• アプリケーションをテストし、デバッグする。