Pythonのトレーニングコース

Pythonのトレーニングコース

オンラインまたはオンサイトのインストラクター主導のライブPythonトレーニングコースでは、Pythonプログラミング言語のさまざまな側面を実践的に実践して実演します。取り上げるトピックのいくつかには、Pythonプログラミング、高度なPythonプログラミング、テスト自動化のためのPython、Pythonのスクリプト作成と自動化、およびFinance、Banking、Insuranceなどの分野におけるデータ分析のためのPythonとBig Dataアプリケーションの基礎が含まれます。

NobleProg Pythonトレーニングコースでは、機械学習およびディープラーニングのためのPythonライブラリおよびフレームワークの使用に関する初級コースおよび上級コースもカバーしています。

Pythonトレーニングは、「オンラインライブトレーニング」または「オンサイトライブトレーニング」として利用できます。オンラインライブトレーニング(別名「リモートライブトレーニング」)は、インタラクティブなリモートデスクトップで行われます。現地でのライブトレーニングは、日本のお客様のオフィスまたは日本のNobleProg提携の企業トレーニングセンターにて実施が可能です。

NobleProg - 現地のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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Pythonコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
35 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.

By the end of this training, participants will be able to:

- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21 時間
Pythonは、データ科学および機械学習のためのスケール可能で柔軟で広く使用されるプログラミング言語です。 Spark は、大規模なデータの検索、分析、変換に使用されるデータ処理エンジンであり、 Hadoop は、大規模なデータの保存および処理のためのソフトウェア図書館フレームワークです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、Spark、0、および1を使用して統合し、大規模かつ複雑なデータセットを処理し、分析し、変換したい開発者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

大型データの処理をSpark、0、および1で開始するために必要な環境を設定します。 特性、コアコンポーネント、およびSparkのアーキテクチャを理解する Hadoop. Spark, Hadoop, and Python for big data processing を統合する方法を学びます。 スパークのエコシステム(Spark MlLib、4、Kafka、Sqoop、Kafka、Flume)のツールを探索する。 (3)、YouTube、Amazon、Spotify、および Googleに似た協力フィルタリング推奨システムを構築します。 Apache Mahout を使用して、機械学習アルゴリズムをスケールします。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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要求するには、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
- Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
- Learn how to build REST APIs with FastAPI.
- Learn how to design interactive applications with React.
- Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.
28 時間
このコースはPythonプログラミング言語を学びたい人のために設計されています。 Python言語、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良かつ最も有用なライブラリの選択に重点が置かれています。 Pythonはビジネスを推進し、世界中の科学者によって使用されています - 最も人気のあるプログラミング言語の1つです。

このコースは、 Python 2.7.xまたは3.xを使用して、両方のバージョンの言語の能力を最大限に活用した実践的な演習で提供できます。このコースは、あらゆるオペレーティングシステム( Linux 、Mac OS X、およびMicrosoft Windowsを含むすべての種類のUNIX)で提供できます。

実習はコース時間の約70%を占め、約30%がデモンストレーションとプレゼンテーションです。ディスカッションや質問は、コース全体を通して行うことができます。

注:コース日程前の事前のリクエストにより、トレーニングは特定のニーズに合わせて調整できます。
28 時間
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、分散アプリケーション、データ分析、可視化、UIプログラミングなどの分野の問題を解決するために、この汎用性の高い言語を適用する方法を含む高度なPythonプログラミング技術を学びます。およびメンテナンス スクリプト。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコース内のセクションまたはトピックを追加、削除、またはカスタマイズする場合は、お問い合わせください。
21 時間
In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
14 時間
このコースは、 Python プログラミング言語を学びたい人々のために設計されています。 重点は言語(0)、核心図書館、そしてコミュニティ(0)が開発した最良で最も有用な図書館の選択にあります。 Python 企業を動かし、世界中の科学者によって使用されます – 最も人気のあるプログラミング言語の1つです。
35 時間
トレーニングコースは、参加者がデータアナリティクスを使用してWebアプリケーション開発に備えるのに役立ちます。 このようなデータビジュアル化は、意思決定におけるトップ Management のための素晴らしいツールです。
14 時間
このコースの目的は、実践における方法(1)の適用における基本的なスキルを提供することです。 プログラミング言語とそのさまざまな図書館の使用を通じて、多くの実践的な例に基づいて、このコースは、最も重要な構築ブロックを使用する方法を教え、データモデリングの決定を下す方法、アルゴリズムの出力を解釈し、結果を確認します。

私たちの目標は、あなたが信頼できるように理解し、ツールボックスの最も基本的なツールを使用するスキルを提供し、アプリケーションの一般的な落とし穴を避けることです。
14 時間
このインストラクター主導のライブトレーニングは、Al Sweigartの人気書籍「 Python退屈なものを自動化する」に基づいています。初心者を対象としてPython 、実践的かつ実践的な演習とディスカッションを通じて、基本的なPythonプログラミングの概念をカバーしています。焦点は、オフィスの生産性を劇的に向上させるコードを書くことを学ぶことです。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はPythonでプログラミングする方法を理解し、この新しいスキルを以下に適用します。

- 単純なPythonプログラムを作成してタスクを自動化する。
- 「正規表現」を使用してテキストパターン認識を実行できるプログラムを作成します。
- プログラムでExcelスプレッドシートを生成および更新しExcel 。
- PDFおよびWordドキュメントの解析。
- Webサイトをクロールし、オンラインソースから情報を引き出します。
- 電子メール通知を送信するプログラムを作成します。
- Pythonのデバッグツールを使用して、バグをすばやく解決します。
- マウスとキーボードをプログラムで制御して、クリックして入力します。

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
21 時間
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

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:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
パンダは、構造化された (表形式、多次元、潜在的に異種) と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。
21 時間
単体テストは、結果が予想どおりかどうかを確認するために、プロパティを変更するか、イベントをトリガーすることによって、ソースコードの個々のユニットをテストするテストアプローチです。PyTest は、高度なフルボディのフィクスチャモデルを備えた、API に依存しない、柔軟性があり、拡張性に優れたフル機能のテストフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PyTest を使用して簡潔で保守性のあるテストを作成し、表現力があり、読みやすいものに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:

- は、定型コードを必要とせずに、読み取り可能で保守性のあるテストを作成します
- は、小さなテストを書くためにフィクスチャモデルを使用して
- スケールは、アプリケーション、パッケージ、およびライブラリの複雑な機能テストまでテストします
- は、フック、アサート書き換え、プラグインなどの PyTest 機能を理解して適用する
- は、複数のプロセッサにまたがってテストを並行して実行することにより、テスト時間を短縮
- は、tox、モック、カバレッジ、unittest、doctest、セレン
などの他のユーティリティと共に、継続的インテグレーション環境でテストを実行します。 - python を使用して python 以外のアプリケーションをテストする

観客

- ソフトウェアテスター
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
- Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
- Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.
28 時間
このコースの目的は、機械学習の方法を実際に適用するための一般的な習熟度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することにより、数多くの実用的な例に基づいて、このコースでは、機械学習の最も重要なビルディングブロックの使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムを出力し、結果を検証します。

私たちの目標は、機械学習ツールボックスから最も基本的なツールを理解して使用するためのスキルを自信を持って提供し、データサイエンスアプリケーションの共通の落とし穴を回避することです。
28 時間
このコースでは、言語学者やプログラマーをNLPに導入します。 このコースでは、主にnltk.org(自然言語ツールキット)を使用しますが、NLPに関連する他の図書館も使用します。 現在、このコースを Python 2.x または Python 3.x で実行できます。 例は英語またはマンダリン語(普通話)です。 また、予約前に合意した場合、他の言語も利用できます。
35 時間
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application

Audience

- Developers
- Analysts
- Quants

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
21 時間
地理情報システム( GIS )は、空間データまたは地理データを取得、格納、操作、分析、管理、および表示するように設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システムを研究する学問分野を指すために地理情報科学( GIS cience)に使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の広い分野です。

GISでのPythonの使用は過去20年間で大幅に増加しました。特に2000年にPython 2.0シリーズが導入されたことで、言語をより展開しやすくした新しいプログラミング機能が多数追加されました。それ以来、 PythonはEsriの製品などの商用GIS内だけでなく、Q GISやGRASSなどのオープンソースプラットフォームでも利用されてきました。事実、今日のPythonはGISユーザーとプログラマーによって最も広く使われている言語です。

このプログラムはPythonの使い方とgeopandas、pysal、bokehそしてosmnxのような先進のライブラリを使ってあなた自身のGIS機能を実装します。プログラムはまた、Arc GIS APIとQ GISツールボックスに関する入門モジュールもカバーしています。
35 時間
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
28 時間
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。
21 時間
デープ Reinforcement Learning は, 审判 失敗 や 報酬 や 報告 から 学ぶ 能力 を 指摘 し て い ます。 人間と#39を持つことができることができます。 目的は自分に知識を得ると建てることができます。 目的は、目的には、ビジョンのような原子インポートから直接の知識を受けることができます。 強調 学習 を 認識 する ため, 深い 学習 や ネュール ネットワーク が 用い られ て い ます。 強力 の 学習 は マシン の 学習 から 異なっ て い ます。

この教師では、生きていた訓練で、参加者はディープの基本的なことを学ぶ。 Deep Learning 代理者を創造しました。

この訓練の終わりまで 参加者は:

ディープの後に関する重要な概念を理解し、それを Machine Learning アクセスした Reinforcement Learning アルゴリズムを解決することができます。 実際の世界問題を解決するため、Deep Learning アジェントを建設することができます。

音楽

開発 者 は データ 科学 者

コースのフォーマット

プラスチーム、部分の話題、運動、重大な手術
14 時間
In this instructor-led, live training in 日本 participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.
14 時間
Python は、その明確な構文とコードの読みやすさのために有名な高レベルのプログラミング言語です。excel は、多くの業界で広く使用されている Microsoft が開発したスプレッドシートアプリケーションです。Python を Excel に追加すると、データ分析のための強力なツールになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python と Excel の機能を組み合わせ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:

- Python と Excel
を統合するためのパッケージのインストールと構成 - Python
を使用した Excel ファイルの読み取り、書き込み、および操作 - は、Excel
から Python 関数を呼び出す

観客

- 開発者
- プログラマ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 時間
In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.

Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 時間
This instructor-led, live training in 日本 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.

By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.
21 時間
PyQt は、Python アプリケーション用の Gui (グラフィカル・ユーザー・インターフェース) を開発するためのクロスプラットフォーム・ライブラリーです。これは、Qt GUI ツールキットと Python をインタフェースします。

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 と Qt UI フレームワークを使用して、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ムしたい人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、必要なすべてのライブラリ、パッケージ、およびフレームワークを含む開発環境をセットアップします。
- は、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します。
- は、ウィジェット、チャート、レイヤーなど、さまざまな UI 要素と効果を実装し、ユーザビリティの最大の効果を実現します。
- 設計および開発段階で、優れた UI 設計とコード編成を実装します。
- アプリケーションのテストとデバッグを行います。

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

- このコースは、Windows、Linux、および Mac OS での開発のために提供することができます。
- すべてのソフトウェアの最新バージョンが使用されている場合、例えば、PyQt 5 この書き込みのように、など
- 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。
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure a Python development environment.
- Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
- Use Python to obtain insights from various datasets.
- Convert existing Matlab applications to Python.
- Integrate Matlab and Python applications.
14 時間
Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
- Understand the OOP syntax in Python
- Write their own object-oriented program in Python

Audience

- Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
- Developers interested in learning OOP in Python
- Python programmers interested in learning OOP

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 時間
機械学習は、コンピュータが明確にプログラミングされずに学ぶ能力を持つ人工知能の分野です。

深い学習は、神経ネットワークなどの学習データの表現や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、明確な合成とコード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指導、ライブトレーニングでは、参加者は、深い学習クレジットリスクモデルの作成を通じてテレコムを使用するための深い学習モデルを実施する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

深い学習の基本的な概念を理解する。 テレコムにおける深い学習の応用と用途を学びます。 テレコムのための深い学習モデルを作成するために使用する Python, Keras, and TensorFlow. 自分の深い学習のクライアントの予測モデルを使用して構築する Python.

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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要求するには、私たちに連絡して整理してください。

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