Python: 単調な作業を自動化するのトレーニングコース

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、Daskを使用してPythonエコシステムで大規模データセットの構築、スケーリング、分析を行うことを目指す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、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonを使用して大規模データ処理の環境をセットアップする。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索する。
• DaskがどのようにPythonでの並列計算を加速するかを理解する。
• Numpy、SciPy、Pandasを使用したPythonエコシステムのスケーリング方法を学ぶ。
• 大規模データセットの処理においてDask環境を最適化して高性能を維持する。

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、中級レベルのPython開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
• PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
• 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
• 集約操作を行い、時系列データを分析する。
• Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
• データ分析コードのデバッグと最適化を行う。

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, MongoDB)スタックを使用してダイナミックで高性能かつスケーラブルなウェブアプリケーションを構築したい開発者向けです。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができます：

• FastAPI、React、MongoDBを統合した開発環境を設定する。
• FARMスタックの主要な概念、特徴、および利点を理解する。
• FastAPIを使用してREST APIを構築する方法を学ぶ。
• Reactを使用してインタラクティブなアプリケーションを設計する方法を学ぶ。
• FARMスタックを使用してアプリケーション（フロントエンドとバックエンド）を開発、テスト、デプロイする。

この講師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、PythonとFastAPIを使用してRESTful APIをより簡単に素早く構築、テスト、展開することを目指す開発者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• PythonとFastAPIを使用したAPI開発環境の設定
• FastAPIライブラリを使用してAPIをより早く簡単に作成
• PydanticとOpenAPIに基づいたデータモデルとスキーマの作成方法を学習
• SQLAlchemyを使用してAPIをデータベースに接続
• FastAPIツールを使用してAPIにセキュリティと認証を実装
• コンテナイメージを作成し、Web APIをクラウドサーバーに展開

このコースの目的は、実践で機械学習手法を基本的なレベルで活用できる能力を提供することです。Pythonプログラミング言語とその様々なライブラリを使用し、多くの実践的な例を通じて、このコースでは最も重要な機械学習の構成要素について学び、データモデリングの意思決定を行い、アルゴリズムの出力を解釈し、結果を検証する方法を教えます。

私たちの目標は、データサイエンスのアプリケーションにおける一般的な落とし穴を避けながら、機械学習ツールボックスから最も基本的なツールを自信を持って理解し、活用できるスキルを持つことです。

本コースの目的は、機械学習手法を実践で活用するための一般的なスキルを提供することです。Pythonプログラミング言語とそのさまざまなライブラリを使用し、多くの実践的な例を通じて、最も重要な機械学習の構成要素の使用方法、データモデリングの決定、アルゴリズムの出力解釈、結果の検証などを教えます。

私たちの目標は、データサイエンスのアプリケーションにおける一般的な落とし穴を避けながら、機械学習ツールボックスから最も基本的な道具を自信を持って理解し、使用できるスキルを提供することです。

この講師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、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して高品質な自然言語テキストを生成し、独自のNLGシステムをゼロから構築する方法を学びます。ケーススタディも検討され、関連概念が実際のラボプロジェクトに適用されます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• ジャーナリズム、不動産、天気やスポーツ報道などのさまざまな業界でNLGを使用して自動的にコンテンツを生成する。
• ソースコンテンツを選択し整理し、文章を計画し、独自のコンテンツを自動生成するシステムを準備する。
• NLGパイプラインを理解し、各段階で適切な技術を適用する。
• 自然言語生成（NLG）システムのアーキテクチャを理解する。
• 分析と並べ替えに最適なアルゴリズムやモデルを実装する。
• 公開データソースやキュレートされたデータベースからデータを取得し、生成されるテキストの素材として使用する。
• 手動で労力のかかる執筆プロセスをコンピュータ生成の自動化されたコンテンツ作成に置き換える。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して最も関連性が高く、最先端の機械学習技術を学びます。画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うデモアプリケーションを構築します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:

• 複雑な問題解決に機械学習アルゴリズムと技術を実装する。
• 画像、音楽、テキスト、および金融データを扱うアプリケーションに深層学習と半教師あり学習を適用する。
• Pythonアルゴリズムの最大限の性能を引き出す。
• NumPyやTheanoなどのライブラリやパッケージを使用する。

Python は、クリアな文法と読みやすさで有名な高レベル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 Python を量的金融に使用する方法を学びます。

本講座終了時には、参加者は以下のことができます：

• Python プログラミングの基本を理解する
• 数学的手法、確率論、統計学を含む金融アプリケーションに Python を使用する
• パフォーマンスの高い Python で金融アルゴリズムを実装する

対象者

• 開発者
• 量的アナリスト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、そして実践的なハンズオンセッション

Pythonは、金融業界で大きな人気を得ているプログラミング言語です。大手投資銀行やヘッジファンドでも採用され、コアの取引プログラムからリスク管理システムまで、多様な金融アプリケーションの開発に使用されています。

この講師主導の実践的なトレーニングでは、参加者はPythonを用いて具体的な金融問題を解決するための実践的なアプリケーションを開発する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:

• Pythonプログラミング言語の基本を理解する
• 金融アプリケーションの開発に最適なツールのダウンロード、インストール、メンテナンスを行う
• さまざまなソース（CSV、Excel、データベース、ウェブなど）から金融データを整理、可視化、分析するために最も適切なPythonパッケージとプログラミング手法を選択し利用する
• 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどの問題に関連するアプリケーションを開発する
• Pythonアプリケーションのトラブルシューティング、統合、展開、最適化を行う

対象者

• 開発者
• アナリスト
• クオンツ

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習と実践的な練習が含まれます

注意

• このトレーニングは、金融プロフェッショナルが直面する主要な問題に対する解決策を提供することを目指しています。ただし、特定のトピック、ツール、または手法について追加や詳細を望む場合は、ご連絡ください。

この講師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、高度なPythonプログラミング技術を学びたい開発者向けです。この多目的言語を使用して分散アプリケーション、データ分析と可視化、UIプログラミング、メンテナンススクリプトなどの問題を解決する方法も学習します。

このコースは、Pythonプログラミング言語を学びたい方々向けに設計されています。重点はPython言語自体、コアライブラリ、そしてPythonコミュニティによって開発された最も優れたかつ有用なライブラリの選択に置かれています。Pythonはビジネスを推進し、世界中の科学者たちによって使用されており、最も人気のあるプログラミング言語の一つです。

このコースでは、最新のPythonバージョン3.xを使用して実践的な演習を行い、その全機能を活用します。また、あらゆるオペレーティングシステム（すべてのUNIX系、LinuxやMac OS X、およびMicrosoft Windows）で提供できます。

実践的な演習はコース時間の約70%を占め、残りの30%はデモンストレーションとプレゼンテーションです。また、コース中いつでも議論や質問を行うことができます。

注意：トレーニング内容は、事前の要望に基づいて特定のニーズに合わせてカスタマイズすることが可能です。

Seleniumは、異なるブラウザでウェブアプリケーションのテストを自動化するためのオープンソースフレームワークです。Selenium 4では、強化されたWebDriver API、ネイティブの相対ロケーター、および改善されたグリッドサポートが利用可能です。PythonはシンプルさとPytestなどのテストフレームワークとの強力な統合を提供し、スケーラブルで保守性の高いテスト自動化スイートを開発するための強力な選択肢となっています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルのテスターと開発者を対象としており、実際の環境でSeleniumとPythonを使用してウェブアプリケーションのテスト自動化を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• テスト環境でSeleniumとPythonをインストールおよび設定する。
• Selenium WebDriverとPytestを使用して堅牢なテスト自動化スクリプトを作成する。
• Page Object Model (POM)を適用して保守可能なテストフレームワークを構築する。
• Selenium Gridを使用して複数のブラウザでテストを実行する。
• 自動化されたテストをCI/CDパイプラインに統合する。
• 一般的な問題のトラブルシューティングと自動化の安定性に関するベストプラクティスを適用する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ版をお求めの方は、お問い合わせください。

Pythonの機械学習では、Text Summarization機能により入力されたテキストを読み取り、その要約を作成することができます。この機能はコマンドラインから利用可能であるだけでなく、Python APIまたはライブラリとしても利用できます。一例として、大量のテキストデータをレビューし、レポートやプレゼンテーションを生成する必要がある組織にとって、迅速なExecutive Summary（経営要約）の作成は特に有用です。

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Pythonを使用して入力されたテキストの要約を自動で生成するシンプルなアプリケーションを作成する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• テキストの要約を行うコマンドラインツールを使用する。
• Pythonライブラリを使用してText Summarizationコードを設計し作成する。
• 3つのPython要約ライブラリ（sumy 0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17）を評価する。

対象者

• 開発者
• データサイエンティスト

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオンが含まれています。