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
私は演習を好み、 Python隅々について学びました
Connor Brierley-Green
コース: Python Programming
Machine Translated
ジョーイはプログラミングに関する熱狂的な熱意を持っています。そして、彼は、私たちのニーズと興味をその場で適応させることに非常に恵まれました。
Randy Enkin
コース: Python Programming
Machine Translated
多くの例がわかりやすくなりました。
Lingmin Cao
コース: Python Programming
Machine Translated
オペレータの総合的な知識 - 私たちの質問のすべてが私の期待を覆す答えを与えました...講師は偉大な議論を行います...彼は忍耐に欠けていません...
Łukasz Matulewicz
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
講師に関する豊富な知識、ツールの多様性、およびトピックへの実践的なアプローチ
Magdalena Stupak
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
トレーナーの優れた知識、翻訳方法
Renata Cylejowska
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
カスタマイズが真剣に行われたという事実。
jurgen linsen
コース: Python Programming
Machine Translated
私が唯一の参加者だったので、トレーニングは私のニーズに合わせることができました。
Kevin THIERRY
コース: Web Development with Web2Py
Machine Translated
私は練習が好きでした。
Office for National Statistics
コース: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
私は助けてとても親切だった。
Natalia Machrowicz
コース: Python Programming
Machine Translated
私たちは実践的な演習を行いました（私たちが書いたスクリプトは日々の仕事に使用できます）。コースをとても面白くしました。私はトレーナーが自分の知識を共有する方法も好きでした。彼は非常にアクセス可能な方法でそれをやった。
Malwina Sawa
コース: Python Programming
Machine Translated
重要なトピックを記憶/再現するための非常に良いアプローチ。非常に良い "ウォームアップ"演習。
コース: Python Programming
Machine Translated
*楽しい練習。 *すばやくより高度なトピックに移動しました。 *トレーナーはフレンドリーで、乗りやすい*チームのニーズに合わせたカスタマイズコース。
Matthew Lucas
コース: Python Programming
Machine Translated
私はコース/レッスンに特定のトピックを追加するための柔軟性を楽しんだ。
Marc Ammann
コース: Python Programming
Machine Translated
私はそれがとても好きです。
蒙 李
コース: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
トレーナーは一人ひとりを見て助けて
Szymon Wolny
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
対象に最適な一連のエクササイズ。簡単で「星付き」のエクササイズ
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
バランスのとれた理論/演習、受講者への講義のレベルの調整、経験の豊富さ、Jupiter Notebookを使用して理論を実際に示すための非常に大きなプラス。私はまた、トレーニングの最初の部分の後に匿名のフィードバックを集めるのが好きでした - 翌日、私たちの提案に従ってすべてが準備されました。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
教師のコミットメント、準備、リスナーへのアプローチ、すべてのあいまいさを説明する意思
Małgorzata Konior
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
たとえ彼が助けを求めないで、そして演習のレベルをチェックする時でさえ、リーダーが皆に近づくこと。
Agnieszka Bielak
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
トレーナーは与えられた問題について非常に短い理論を提示し、私たちはすぐに練習に行きました。これは、与えられたタスクにどれだけの時間を費やす必要があるか、および他の誰が解決策に問題を抱えているかに関する情報をトレーナーに提供します。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
誰かがそれを要求しなかったとしても、彼がそのタスクを進めていないことをあなたは見ることができました、Krzysztofは上がってきて、そして巧みに助言することができました
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
指揮の仕方、演習、そしてすべてが好きだったので、私はそのようなトレーナーに来たことをとても嬉しく思います
Maksym Kolodiy
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
演習の実際の例
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
定期的に作成されたトレーニング教材（Jupyter）の入手可能性 - コース中に落ちた質問に応じてノートブックを更新する。疑問を払拭し、すべての質問に答えます。
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
アクセシビリティと教材提供の興味深い方法
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
xlsxファイルとcsvファイルで作業する
Łukasz Olczyk
コース: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
機械学習の話題、特にニューラルネットワークについて詳しく解説します。話題の多くを解読しました。
Sacha Nandlall
コース: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
カスタマイズされた社内のファイル処理とデータ分析が好きでした。
Glycom A/S
コース: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
ケーススタディは、業界でPythonを適用する方法を理解するのに役立ちました。エクササイズ中にトレーナーの助けを本当に感謝します
Rajiv Dhingra - TCS
コース: Python Programming
Machine Translated
私たちはPHP開発者であるため、彼は状況を理解し、ゆっくりと物事をマッピングできるようにしました。私は例と彼が付け加えたユーモアが好きだった。
Soumya Tyagi - TCS
コース: Python Programming
Machine Translated
例として私たち自身のデータを使っていることを楽しんだ。
Glycom A/S
コース: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
全て
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
興味深い問題
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
さまざまな準備された問題と例。
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
コース: Programowanie w języku Python
Machine Translated
トレーニングはプレゼンテーションスタイルではありません。彼はトレーナーと一緒にコーディングしていた..
Bhutan Telecom
コース: Web Development with Django
Machine Translated
私はほとんどすべてを楽しんだ。
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
コース: Web Development with Django
Machine Translated
その新しい経験、新しいフレームワーク、クラスで学んだレッスンを使って何かを楽しみにしている..
Jigme - Bhutan Telecom
コース: Web Development with Django
Machine Translated
私は本当に多くのラボや実践を楽しんだ。
Vivian Feng - Destination Canada
コース: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
エクササイズ/ラボは、私たち自身の組織ニーズに合わせて調整されました。
Destination Canada
コース: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
私は一般的に主題が好きだった。
Destination Canada
コース: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
トレーナーは本物の言葉の経験を共有していました。本物のプロから学ぶのは素晴らしいことです。
Fednot
コース: Python Programming
Machine Translated
トレーナーは優秀でした。彼はいつも私の質問に答えて、できる限り多くの知識を共有する準備ができていました。
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
コース: Advanced Python
Machine Translated
1：1は非常に集中的ですが、多くのことを学びました。
Karen Dyke - BT
コース: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
"プロジェクター上での"エンコーディングの例を重視するのは間違いなくTomのためです。
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
コース: Advanced Python
Machine Translated
私は主にその主題を楽しんだ。
Proximus
コース: Python Programming
Machine Translated
練習の仕方は、自分のテンポとアントニオでさらにあなたを助けるためにありました。
Proximus
コース: Python Programming
Machine Translated
私は十分かつ非常に詳細な読み物と例 (スライド) が好きでした。
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
コース: Python Programming
Machine Translated
私は純粋に na が好きでした。
HC Consumer Finance Philippines, Inc.
コース: Python Programming
Machine Translated
私が一番気に入っているのは、コース概要のすべてがプロジェクトに役立つものであるということです。
Joanna Marie Escueta - Aarki, Inc.
コース: Python Programming
Machine Translated
重要なトピックを記憶/再現するための非常に良いアプローチ。非常に良い "ウォームアップ"演習。
コース: Python Programming
Machine Translated
Pythonコース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
28 時間
概要
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。
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
概要
これは実用的なコースであり、生物学的な問題を解決するためにプログラミングが強力なツールである理由を示しています。コース中、参加者はPythonプログラミング言語を学びますPythonプログラミング言語は、強力で使いやすいと広く考えられている言語です。このコースは、バイオインフォマティクスが生物学者の生活を改善する方法のデモンストレーションと見なすことができます。
このコースは、プログラミングを学びたいコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持たない人を対象としています。
このコースは以下に適しています：
- 生物学的データを扱う研究者。
- 日常のタスクを自動化し、データを分析する方法を学びたい科学者。
- プログラミングがワークフローを改善し、プロジェクトを実施する方法を学びたいマネージャー。
コースの終わりまでに、参加者は短いプログラムを作成できるようになります。これにより、生物学的データを操作、分析、処理し、結果をグラフ形式で提示できます。
このコースは、プログラミングを学びたいコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持たない人を対象としています。
このコースは以下に適しています：
- 生物学的データを扱う研究者。
- 日常のタスクを自動化し、データを分析する方法を学びたい科学者。
- プログラミングがワークフローを改善し、プロジェクトを実施する方法を学びたいマネージャー。
コースの終わりまでに、参加者は短いプログラムを作成できるようになります。これにより、生物学的データを操作、分析、処理し、結果をグラフ形式で提示できます。
14 時間
概要
このコースの目的は、 Machine Learning方法を実際に適用するための基本的な能力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、多数の実用的な例に基づいて、このコースでは、 Machine Learning最も重要な構成要素の使用方法、データモデリングの決定方法、アルゴリズムの出力の解釈方法、結果を検証します。
私たちの目標は、 Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、 Data Scienceのアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
私たちの目標は、 Machine Learningツールボックスの最も基本的なツールを自信を持って理解して使用するスキルを提供し、 Data Scienceのアプリケーションの一般的な落とし穴を回避することです。
28 時間
概要
このコースでは、言語学者またはプログラマーをPython NLPについて紹介します。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に関連した便利な他のライブラリも使用します。現時点では、このコースはPython 2.xまたはPython 3.xで実施できます。例は英語または標準中国語（普通語）です。予約前に同意すれば、他の言語も使用可能にすることができます。
14 時間
概要
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。
14 時間
概要
Seleniumは、複数のブラウザにわたるWeb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ライブラリです。 Seleniumは、リンクをクリックしたり、フォームに記入したり、テキストを検証したりするなどして、ブラウザと対話します。 Webアプリケーションのテスト自動化に最も人気のあるツールです。 SeleniumはWebDriverフレームワーク上に構築されており、 Pythonを含む多数のスクリプト言語用の優れたバインディングを持っています。
この講師主導のライブトレーニング参加者は、 PythonのパワーとSeleniumを組み合わせて、サンプルWebアプリケーションのテストを自動化します。ライブラボ環境で理論と実践を組み合わせることで、参加者はPythonとSeleniumを使用して独自のWebテストプロジェクトを自動化するために必要な知識と実践を習得できます。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- 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。
この講師主導のライブトレーニング参加者は、 PythonのパワーとSeleniumを組み合わせて、サンプルWebアプリケーションのテストを自動化します。ライブラボ環境で理論と実践を組み合わせることで、参加者はPythonとSeleniumを使用して独自のWebテストプロジェクトを自動化するために必要な知識と実践を習得できます。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- 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。
28 時間
概要
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。
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。
14 時間
概要
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
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
概要
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。
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。
21 時間
概要
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
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
21 時間
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用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、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング
観客
- 開発者
- 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
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、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング
観客
- 開発者
- 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
21 時間
概要
自然言語生成 (NLG) は、コンピュータによる自然言語のテキストまたは音声の生産を指します。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用して、独自の NLG システムをゼロから構築することによって、高品質な自然言語のテキストを生成する方法について説明します。ケーススタディも検討され、関連する概念は、コンテンツを生成するためのライブラボプロジェクトに適用されます。
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、NLG を使用して、ジャーナリズム、不動産、気象、スポーツレポートなど、さまざまな業種のコンテンツを自動的に生成し
- ソースコンテンツの選択と整理、文章のプランニング、オリジナルコンテンツの自動生成のためのシステムの準備
- は NLG の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
- 解析および順序付けに最適なアルゴリズムとモデルを実装する
- は、一般に利用可能なデータソースからデータをプルし、生成されたテキストの材料として使用するキュレーションデータベース
- は、コンピュータ生成、自動化されたコンテンツの作成とマニュアルと労力を書くプロセスを置き換える
観客
- 開発者
- 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
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 を使用して、独自の NLG システムをゼロから構築することによって、高品質な自然言語のテキストを生成する方法について説明します。ケーススタディも検討され、関連する概念は、コンテンツを生成するためのライブラボプロジェクトに適用されます。
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、NLG を使用して、ジャーナリズム、不動産、気象、スポーツレポートなど、さまざまな業種のコンテンツを自動的に生成し
- ソースコンテンツの選択と整理、文章のプランニング、オリジナルコンテンツの自動生成のためのシステムの準備
- は NLG の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
- 解析および順序付けに最適なアルゴリズムとモデルを実装する
- は、一般に利用可能なデータソースからデータをプルし、生成されたテキストの材料として使用するキュレーションデータベース
- は、コンピュータ生成、自動化されたコンテンツの作成とマニュアルと労力を書くプロセスを置き換える
観客
- 開発者
- 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
21 時間
概要
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
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
35 時間
概要
は、トレーニングの終わりまでに代表者が十分に不可欠な python の概念が装備されていることが期待され、十分に NLP と ML ベースの操作のほとんどを実装する NLTK を使用することができる必要があります。トレーニングは、実行の知識だけでなく、その技術の論理的かつ運用上の知識を提供することを目的としています。
21 時間
概要
Machine Learningは、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術とツールの適用方法を学びます。
参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。
観客
- 開発者
- データ科学者
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
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は銀行業界における現実世界の問題を解決するための機械学習技術とツールの適用方法を学びます。
参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。
観客
- 開発者
- データ科学者
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
35 時間
概要
Pythonは、金融業界で非常に人気のあるプログラミング言語です。最大の投資銀行やヘッジファンドに採用されており、中核取引プログラムからリスク管理システムに至るまで、幅広い金融アプリケーションの構築に使用されています。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用して、特定の金融関連の問題を解決する実用的なアプリケーションを開発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。
- Pythonプログラミング言語の基礎を理解する
- Python金融アプリケーションを作成するための最適な開発ツールをダウンロード、インストール、および保守します
- 最適なPythonパッケージとプログラミング手法を選択して利用し、さまざまなソース（CSV、 Excel 、データベース、Webなど）からの財務データを整理、視覚化、分析します
- 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどに関連する問題を解決するアプリケーションを構築します
- Pythonアプリケーションのトラブルシューティング、統合、デプロイ、および最適化
聴衆
- 開発者
- アナリスト
- クオンツ
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
注意
- このトレーニングの目的は、金融の専門家が直面するいくつかの主要な問題の解決策を提供することです。ただし、特定のトピック、ツール、またはテクニックを追加または詳しく説明したい場合は、お問い合わせください。
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、特定の金融関連の問題を解決する実用的なアプリケーションを開発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。
- Pythonプログラミング言語の基礎を理解する
- Python金融アプリケーションを作成するための最適な開発ツールをダウンロード、インストール、および保守します
- 最適なPythonパッケージとプログラミング手法を選択して利用し、さまざまなソース（CSV、 Excel 、データベース、Webなど）からの財務データを整理、視覚化、分析します
- 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどに関連する問題を解決するアプリケーションを構築します
- Pythonアプリケーションのトラブルシューティング、統合、デプロイ、および最適化
聴衆
- 開発者
- アナリスト
- クオンツ
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
注意
- このトレーニングの目的は、金融の専門家が直面するいくつかの主要な問題の解決策を提供することです。ただし、特定のトピック、ツール、またはテクニックを追加または詳しく説明したい場合は、お問い合わせください。
14 時間
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。
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 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。
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:
- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17
観客
- 開発者
- 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
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 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。
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:
- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17
観客
- 開発者
- 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
概要
オブジェクト指向Programming （OOP）は、オブジェクトの概念に基づくプログラミングパラダイムです。 OOPは、ロジックではなくデータに焦点を当てています。 Pythonはその明確な構文とコードの読みやすさで有名な高水準プログラミング言語です。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用したオブジェクト指向Programming使い方を学習します。
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。
- オブジェクト指向Programming基本概念を理解する
- Python OOP構文を理解する
- 独自のオブジェクト指向プログラムをPython書く
観客
- オブジェクト指向Programmingについて学びたい初心者
- Python OOPを学ぶことに興味のある開発者
- OOPの学習に興味があるPythonプログラマー
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
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用したオブジェクト指向Programming使い方を学習します。
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。
- オブジェクト指向Programming基本概念を理解する
- Python OOP構文を理解する
- 独自のオブジェクト指向プログラムをPython書く
観客
- オブジェクト指向Programmingについて学びたい初心者
- Python OOPを学ぶことに興味のある開発者
- OOPの学習に興味があるPythonプログラマー
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
21 時間
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。 Pythonはその明確な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語です。それは機械学習アプリケーションを開発するためのよくテストされたライブラリとテクニックの優れたコレクションを提供します。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界の現実的な問題を解決するための機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。
参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。
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。
- 機械学習の基本概念を理解する
- 金融における機械学習の応用と使い方を学ぶ
- Python機械学習を使用して独自のアルゴリズム取引戦略を開発する
観客
- 開発者
- データ科学者
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
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界の現実的な問題を解決するための機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。
参加者は最初に主要な原則を学び、次に自分の機械学習モデルを構築し、それを使っていくつかのチームプロジェクトを完成させることによって自分の知識を実践に移します。
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。
- 機械学習の基本概念を理解する
- 金融における機械学習の応用と使い方を学ぶ
- Python機械学習を使用して独自のアルゴリズム取引戦略を開発する
観客
- 開発者
- データ科学者
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
21 時間
概要
Pythonはその明確な構文とコードの読みやすさで有名な高水準プログラミング言語です。 Sparkは、ビッグデータのクエリ、分析、および変換に使用されるデータ処理エンジンです。 PySparkは、ユーザーがSparkとPythonをインターフェースすることを可能にします。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonとSparkを併用してビッグデータを分析し、実践的な演習を行う方法を学びます。
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。
- Python Sparkを使用してBig Dataを分析する方法を学びましょう。
- 現実の世界の状況を模した演習に取り組む。
- PySparkを使用したビッグデータ分析には、さまざまなツールや技法を使用してPySpark 。
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
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とSparkを併用してビッグデータを分析し、実践的な演習を行う方法を学びます。
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。
- Python Sparkを使用してBig Dataを分析する方法を学びましょう。
- 現実の世界の状況を模した演習に取り組む。
- PySparkを使用したビッグデータ分析には、さまざまなツールや技法を使用してPySpark 。
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
35 時間
概要
Pythonはその明確な構文とコードの読みやすさで有名な高水準プログラミング言語です。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを定量的財務に使用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。
- Pythonプログラミングの基本を理解する
- 数学的手法、確率論、および統計の実装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Pythonを使用して財務アルゴリズムを実装する
観客
- 開発者
- 定量アナリスト
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
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを定量的財務に使用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。
- Pythonプログラミングの基本を理解する
- 数学的手法、確率論、および統計の実装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Pythonを使用して財務アルゴリズムを実装する
観客
- 開発者
- 定量アナリスト
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
14 時間
概要
コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための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、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。
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:
- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する
観客
- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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 を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。
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:
- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する
観客
- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 時間
概要
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
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
28 時間
概要
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 時間
概要
マイクロサービス 独立した、自己完結型のプログラムの使用 に を促進するアプリケーションアーキテクチャのスタイル を参照してください。 Python は 動的 高レベルのプログラミング言語 です。 は、アプリケーション開発と welll の両方のスクリプトを作成します。Python & #39 は、オープンソースのツールとフレームワークの広大なライブラリを ビルマイクロサービスのための 実用的選択 することができます。
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 を使用したマイクロサービスの作成をステップとしてマイクロサービスの基礎を学びます。
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:
- の基礎を理解するマイクロサービス
- マイクロサービス
を構築するために Python を使用する方法を学ぶ - を使用して、Python ベースのマイクロサービス
を配備する方法を学ぶ
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
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 を使用したマイクロサービスの作成をステップとしてマイクロサービスの基礎を学びます。
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:
- の基礎を理解するマイクロサービス
- マイクロサービス
を構築するために Python を使用する方法を学ぶ - を使用して、Python ベースのマイクロサービス
を配備する方法を学ぶ
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
21 時間
概要
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。
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。
14 時間
概要
Tableau は、ビジネスインテリジェンスおよびデータビジュアライゼーションツールです。Python は広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計および機械学習技術をサポートしています。Tableau & #39 のデータビジュアライゼーションパワーと Python & #39 の機械学習機能を組み合わせることで、開発者はさまざまなビジネスユースケース向けに高度なデータ分析アプリケーションを迅速に構築できます。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 が Tableau と Python を組み合わせて高度な 分析を行う方法について説明します。 Tableau と Python の統合は API TabPy を介して行われます。
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:
- TabPy API
を使用して Tableau と Python を統合する - は、Tableau と python の統合を使用して、python コードの数行で複雑な ビジネスシナリオを 分析します
観客
- 開発者
- 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
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 が Tableau と Python を組み合わせて高度な 分析を行う方法について説明します。 Tableau と Python の統合は API TabPy を介して行われます。
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:
- TabPy API
を使用して Tableau と Python を統合する - は、Tableau と python の統合を使用して、python コードの数行で複雑な ビジネスシナリオを 分析します
観客
- 開発者
- 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
21 時間
概要
深層強化学習とは、「人工的なエージェント」が試行錯誤および報酬と罰によって学習する能力のことです。人工エージェントは、視覚などの生の入力から直接、自分自身で知識を獲得し構築する人間の能力をエミュレートすることを目的としています。強化学習を実現するために、ディープラーニングとニューラルネットワークが使用されます。強化学習は機械学習とは異なり、教師ありおよび教師なしの学習アプローチには依存しません。
この講師主導のライブトレーニングでは、 Deep Learningエージェントの作成を進めながら、ディープ強化ラーニングの基礎をDeep Learning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。
- Deep Reinforcement Learningの背後にある主要概念を理解し、それをMachine Learningと区別できるようにする
- 現実世界の問題を解決するために高度な強化学習アルゴリズムを適用する
- Deep Learningエージェントを構築する
観客
- 開発者
- データ科学者
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
この講師主導のライブトレーニングでは、 Deep Learningエージェントの作成を進めながら、ディープ強化ラーニングの基礎をDeep Learning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。
- Deep Reinforcement Learningの背後にある主要概念を理解し、それをMachine Learningと区別できるようにする
- 現実世界の問題を解決するために高度な強化学習アルゴリズムを適用する
- Deep Learningエージェントを構築する
観客
- 開発者
- データ科学者
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
14 時間
概要
インターネット (IoT) は、物理オブジェクトとソフトウェア・アプリケーションをワイヤレスで接続し、ネットワーク通信、クラウド・コンピューティング、データ・キャプチャーを通じて相互に通信し、データを交換できるネットワーク・インフラストラクチャです。Python は、明確な構文と大きなコミュニティのサポートにより、IoT に推奨される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、Python を使用して IoT ソリューションをプログラム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:
- IoT アーキテクチャーの基本を理解する
- は、ラズベリーパイ
を使用しての基本を学ぶ - ラズベリーパイ
に Python をインストールして設定する - では、IoT システムのプログラミングで Python を使用する利点について学習します
- Python およびラズベリーパイ
を使用した IoT システムの構築、テスト、展開、およびトラブルシューティング
観客
- 開発者
- エンジニア
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。
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 を使用して IoT ソリューションをプログラム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:
- IoT アーキテクチャーの基本を理解する
- は、ラズベリーパイ
を使用しての基本を学ぶ - ラズベリーパイ
に Python をインストールして設定する - では、IoT システムのプログラミングで Python を使用する利点について学習します
- Python およびラズベリーパイ
を使用した IoT システムの構築、テスト、展開、およびトラブルシューティング
観客
- 開発者
- エンジニア
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
概要
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。
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。
今後のPythonコース
2021-07-13 10:00:00
7 時間
2021-07-20 10:00:00
14 時間
2021-08-02 10:00:00
21 時間
2021-08-10 10:00:00
21 時間
2021-08-10 10:00:00
14 時間
週末Pythonコース, 夜のPythonトレーニング, Pythonブートキャンプ, Python インストラクターよる, 週末Pythonトレーニング, 夜のPythonコース, Python指導, Pythonインストラクター, Pythonレーナー, Pythonレーナーコース, Pythonクラス, Pythonオンサイト, Pythonプライベートコース, Python1対1のトレーニング
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