Advanced Flaskのトレーニングコース

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。

これは、 Data ScienceとAIの5日間の入門書です。

このコースには、 Pythonを使用した例と演習が含まれています

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、アルゴリズム取引、Python、およびRによる自動売買を希望するビジネス・アナリ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：

• アルゴリズムを採用し、専門的な増分で証券を迅速に売買する。
• アルゴリズム取引を使用して、取引に関連するコストを削減する
。
• 株価を自動的に監視し、取引を行う
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、RとPythonによる外れ値検出のプログラミングを希望するデータサイエンティストやデータアナリ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：

• データが異常なのか期待値なのかを識別する。
• 異常検知のアルゴリズムを実装する。
• 様々な技術や方法を用いて異常を検出する。

これは、AIとそのアプリケーションを導入する4日間のコースであり、プログラミング言語を使用しています。 このコースを完了する際にAIプロジェクトを開始するための追加の日がある可能性があります。

このインストラクターによるライブトレーニングは、GISプロセスの反復作業を自動化したいアナリ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とArcGISツールを使用してGISアプリケーションを構築します。
• PythonのArcGISパッケージArcPyを使用して開発する。
• Pythonのオブジェクトクラスを使用して、マップ自動化のためのArcGISモジュールを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、BDDと、WebアプリケーションのBDDテストを実行するためにBehaveフレームワークをどのように使用できるかについての議論から始まります。参加者は、この実習ベースのラボ環境で学んだコンセプトや戦術を実践しながら、講師や仲間と交流する機会が十分に与えられます。

このトレーニングの終了時には、参加者はBDDとBehaveをしっかりと理解し、実際のテストシナリオでこれらのテクニックとツールを実装するために必要な練習をすることができます。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Biopythonの使用を希望する生物学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：

• 生物学的概念を情報技術と統合し、研究課題を解決する。
• 生物学由来の大規模なデータセットから情報をマイニングする
。
• 本質的な研究課題に対するアルゴリズムを作成する
。

ChatBotsは、チャットインタフェースを介して人間の反応を自動的にシミュレートするコンピュータプログラムです。 ChatBotは、ユーザーの操作をより簡単かつ迅速にすることで、組織が運用効率を最大化するのに役立ちます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonチャットボットを構築する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• チャットボット構築の基本を理解する
• Pythonを使用してさまざまなチャットボットを構築、テスト、デプロイ、およびトラブルシューティングする

観客

• 開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Pythonを使用してCI/CDプラクティスを使用して自動化パイプラインを構築したい開発者やDevOps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：

• Pythonを使用してCI/CDパイプラインの構築を開始するために必要な開発環境をセットアップする。
• Travis-CIを使用して、Pythonパッケージをテストして公開するための自動化されたパイプラインを構築する
。
• DockerとHerokuを使ってコンテナ化されたアプリケーションのデプロイを自動化する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、NVIDIA GPU上で並列実行するアプリケーションを構築するためにCUDA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：

• Numbaコンパイラーを使用して、NVIDIA GPU上で動作するアプリケーションを高速化します。
• カスタム CUDA カーネルの作成、コンパイル、および起動
。
• GPUメモリの管理
。
• CPU ベースのアプリケーションを GPU アクセラレーション アプリケーションに変換します。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Python を使用したデータマイニングのためのより高度なデータ分析手法を実装したいデータアナリストや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最後までに、参加者は次のことができるようになります。

• は、アソシエーションルールマイニング、テキストセンチメント分析、自動テキスト要約、およびデータ異常検出など、データマイニングの重要な領域を理解します。
• は、実世界のデータマイニング問題を解決するためのさまざまな戦略を比較し、実装します。
• 結果を理解し、解釈します。  

コースの形式

• インタラクティブな講義と討論。
• 多くの演習と練習.
• は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能の分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどの学習データ表現と構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Pythonは、明確な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、ディープラーニングの信用リスクモデルの作成を段階的に進めながら、 Pythonを使用して銀行のディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングのアプリケーションと使用方法を学ぶ
• 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow銀行のための深い学習モデルを作成するために、
• Pythonを使用して独自のディープラーニングクレジットリスクモデルを構築する

聴衆

• 開発者
• データサイエンティスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• 深い学習の基本概念を理解する
• は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
• は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
• は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データサイエンティスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習