名古屋のPythonトレーニング

Pythonは、自律AIエージェントの開発とオーケストレーションを支える主要な言語です。このコースでは、LangChainやAutoGenなどの現代的なSDKやフレームワークを使用して、エージェントのワークフローを作成、接続、管理する実践的な実装に焦点を当てます。

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、中級レベルのバックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、およびMLエンジニア向けです。PythonツールとAPIを使用して自律エージェントを実装およびオーケストレーションしたい方々に適しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• エージェントシステム用のPythonベースの環境をセットアップおよび構成する。
• LangChainやAutoGenなどの人気のあるエージェントSDKを使用して機能的なエージェントを作成する。
• ツールとAPIを統合してエージェントの機能を拡張する。
• 多エージェントワークフローや通信パターンをオーケストレーションする。
• エージェントコードベースのデバッグ、テスト、および維持管理に最適な実践方法を適用する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 手を動かすプログラミング演習とライブデモ。
• エンドツーエンドのエージェントワークフローを構築する実践的なプロジェクト。

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トレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このコースでは、Pythonを用いて自律（エージェント）システムを設計、構築、テスト、展開するための実践的なエンジニアリング技術を学習します。エージェントループ、ツール統合、メモリと状態管理、オーケストレーションパターン、セーフティコントロール、およびプロダクションでの考慮事項について取り扱います。

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、中級から上級レベルのMLエンジニア、AI開発者、ソフトウェアエンジニアを対象としており、Pythonを使用して堅牢でプロダクションレディな自律エージェントを構築したい方々に適しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エージェントループと意思決定ワークフローを設計および実装する。
• 外部ツールやAPIを統合してエージェントの機能を拡張する。
• エージェント用の短期メモリと長期メモリアーキテクチャを実装する。
• 複数ステップのオーケストレーションとエージェントの組み合わせを調整する。
• 展開済みエージェントに対してセキュリティ、アクセスコントロール、監視のベストプラクティスを適用する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• Pythonと人気のあるSDKを使用してエージェントを構築するハンズオンラボ。
• 展開可能なプロトタイプを生み出すプロジェクトベースの演習。

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化されたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

Pythonを使用した人工知能は、Pythonの豊富なAIと機械学習ライブラリエコシステムを活用して、elligent systems を開発することです。

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）では、中級レベルのPythonプログラマがPythonを使用してAIソリューションを設計、実装、および展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下が Able to できます：

• Pythonの主要なAIライブラリを使用してAIアルゴリズムを実装します。
• 監督学習、非監督学習、強化学習モデルを取り扱います。
• 既存のアプリケーションやワークフローにAIソリューションを統合します。
• モデルの性能を評価し、精度と効率性を最適化します。

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ハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、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、AWS Cloud9 を使用して Python 開発の体験を向上させたい中級レベルの Python 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できるようになります：

• AWS Cloud9 のセットアップと構成を設定する。
• AWS Cloud9 IDE のインターフェースと機能を理解する。
• AWS Cloud9 で Python アプリケーションの開発、デバッグ、およびデプロイを行う。
• AWS Cloud9 プラットフォームを使用して他の開発者と協力する。
• 高度なデプロイメントのために AWS Cloud9 を他の AWS サービスと統合する。

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、Power BI内でPythonのデータ分析機能を活用し、効果的なデータ分析と可視化能力を向上させたい上級レベルのデータアナリスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• Power BIでのデータ分析にPythonを統合する方法を学ぶ。
• Power BI環境内においてPythonスクリプトを使用してデータを読み込み、クリーニングし、前処理を行う。
• Pythonを使用してカスタムかつ対話型の可視化を作成することで、データ可視化機能を強化する。
• Pythonを使用した高度なデータ分析スキルを習得する。

Pythonは、データ操作、自動化、分析に広く使用される多用途のプログラミング言語です。PandasやPolarsなどのライブラリは、大規模な表形式データを扱う強力で実用的なツールを提供しています。

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、Pythonを使用して日常のデータ分析、ファイル処理、プロセス自動化を行うことを希望する初心者から中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• Pythonを使用してCSVおよびExcelファイルを読み込み、変換し、書き出す。
• PandasとPolarsを使用して一般的なデータクリーニングや変換タスクを行う。
• Pythonスクリプトを使用して反復的なデータプロセスを自動化する。
• シンプルなスクリプトを実行可能ファイルにパッケージ化し、プロジェクトのベストプラクティスに従う。

コース形式

• 対話型コーディングデモと短い講義。
• ガイド付きコード例を使用した手動演習。
• 実践的なミニプロジェクトでリアルワールドのタスクを自動化する。

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トレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導型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プログラミングとそのサイバーセキュリティへの応用について包括的な理解を得たい経験豊富な開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Pythonプログラミングを使用して防御的なサイバーセキュリティを行う。
• 倫理的に攻撃的な技術とデジタルフォレンジックの作業にPythonを理解し使用する。
• 攻撃的サイバーセキュリティと脆弱性開示に関する法的および倫理的考慮点を認識する。

この集中的な実践コースでは、高度な Python 技術、エンジニアリングのベストプラクティス、一般的に使用される設計パターンをカバーし、保守性が高く、テストがしやすく、高性能な Python アプリケーションの構築方法を学習します。モダンなツール、型付け、並行処理モデル、アーキテクチャパターン、およびデプロイ準備完了のワークフローに重点を置いています。

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、中級レベルから上級レベルの Python 開発者を対象としており、本番環境向けの Python システムでプロフェッショナルな実践とパターンを採用する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をできるようになります:

• Python の型付け、dataclasses、および型チェックを使用してコードの信頼性を向上させる。
• 設計パターンとアーキテクチャ原則を使用して堅牢なアプリケーションを構築する。
• asyncio と multiprocessing を使用して並行処理と並列処理を正しく実装する。
• pytest、プロパティベースのテスト、および CI パイプラインを使用して十分にテストされたコードを構築する。
• Python アプリケーションを本番環境で使用するためにプロファイリング、最適化、強化を行う。
• モダンなツールとコンテナを使用して Python プロジェクトをパッケージング、配布、デプロイする。

コースの形式

• 対話的な講義と短いデモ。
• 毎日の実践ラボとコーディング演習。
• パターン、テスト、およびデプロイを統合するキャストーン・ミニプロジェクト。

コースのカスタマイズオプション

• カスタマイズされたトレーニングや重点領域（データ、Web、またはインフラ）を希望される場合は、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、Python プログラミングを Google Colab を使用して基礎から学びたい初心者の開発者やデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことを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。
• Google Colab 環境で Python コードを実装する。
• 制御構造を使用して Python プログラムのフローを管理する。
• 関数を作成してコードを効果的に整理し、再利用する。
• Python プログラミングの基本的なライブラリを使用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（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。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベル、さらには上級レベルのロボティクス開発者がROSとPythonを使用してモバイルロボットをプログラミングする方法を学ぶことを目的としています。

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ます：

• ROS、Python、およびモバイルロボットプラットフォームを含む開発環境の設定
• Pythonを使用してROSノード、トピック、サービス、アクションを作成し実行する
• ROSツールとユーティリティを使用してROSアプリケーションを監視およびデバッグする
• モバイルロボットの一般的なタスクを実行するためにROSパッケージとライブラリを使用する
• 他のフレームワークやツールとのROSの統合
• ROSアプリケーションのトラブルシューティングとデバッグ

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。

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のために設計されています。重点は Python 言語そのもの、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で最も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が使用しており、最も人気のあるプログラミング言語の一つです。

このトレーニングコースでは、参加者が Python プログラミングとデータ分析を使用した Web アプリケーション開発の準備を進めることができます。このようなデータ可視化は、トップマネジメントの意思決定に大いに役立ちます。

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。

この講師主導のライブトレーニングは、Al Sweigart 著の「Automate the Boring Stuff with Python」に基づいています。初心者向けに設計されており、実践的な演習と議論を通じて基本的な Python プログラミング概念をカバーします。重点は、コードを書くことでオフィスの生産性を大幅に向上させる方法を学ぶことに置かれています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります:

• 単純な Python プログラムを書い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行うプログラムを書く。
• Excel スプレッドシートをプログラムで生成および更新する。
• PDF と Word 文書を解析する。
• Web サイトをクロールし、オンラインソースから情報を取得する。
• メール通知を送信するプログラムを書く。
• Python のデバッグツールを使用してバグを迅速に解決する。
• マウスとキーボードの操作を自動化する。

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。

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。

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。

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。

このコースは、データサイエンスと人工知能（AI）の5日間の入門です。

Python を使用した例題や演習を交えて展開します。

このコースは4日間のプログラムで、Pythonプログラミング言語を使用したAIとその応用について紹介します。コース終了後、追加の1日間を設けてAIプロジェクトに取り組むオプションがあります。

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。

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）では、参加者はPythonとExcelの機能を組み合わせる方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• PythonとExcelを統合するパッケージのインストールと設定
• Pythonを使用してExcelファイルの読み書きと操作
• ExcelからPython関数を呼び出す

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）では、データ分析や可視化のために Python に移行したい Matlab ユーザーを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to:

• Python 開発環境のインストールと設定を行います。
• Matlab と Python の文法の違いと類似性を理解します。
• さまざまなデータセットから洞察を得るために Python を使用します。
• 既存の Matlab アプリケーションを Python に変換します。
• Matlab と Python のアプリケーションを統合します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、売上データ、トラフィック分析、顧客とのやり取りなどの数字を処理するためにPythonの基本を学びたい方を対象としています。

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るようになります：

• データ分析に必要なソフトウェア、ライブラリ、開発環境をインストールおよび構成して、Pythonコードの書き始めます。
• Excel、CSV、JSONファイル、データベースなどからのデータを分析します。
• 分析前のデータをクリーニングして有用性を向上させます。
• 簡単な統計分析を行います。
• 表からチャート、グラフ、テーブルに至るまで、必要な形式で望むデータを提示するレポートを生成します。
• パフォーマンスの傾向や問題点を明らかにする貴重な洞察を得ます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は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作成などの分野で問題解決に役立つ高度なPythonプログラミング技術を学びます。

コース形式

• 対話型の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ハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコース内のセクションやトピックを追加、削除、またはカスタマイズしたい場合は、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（オンラインまたはオンサイト）は、Pythonを使用して多くのウェブサイトからのデータ取得と分析の自動化を目指す開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Pythonおよび関連パッケージをインストールおよび設定する。
• 多くの異なるウェブサイトに分散されたデータを取得し、解析する。
• ウェブサイトの仕組みとHTMLの構造を理解する。
• スパイダーを作成して大規模なウェブクローリングを行う。
• Seleniumを使用してAJAX駆動のウェブページをクロールする。

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、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、ビジネスアナリスト向けに設計されており、PythonとRを使用して取引を自動化する方法を学習します。

本講座終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• アルゴリズムを使用して、専門的な間隔で迅速に証券を売買する。
• アルゴリズミックトレーディング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。

チャットボットは、チャットインターフェースを介して人間の応答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。チャットボットにより、組織はユーザーとのやり取りがより簡単で高速になるため、運用効率を最大化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、参加者はPythonを使用してチャットボットを構築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：

• チャットボットの構築に関する基本を理解する
• Pythonを使用してさまざまなチャットボットを構築、テスト、展開、トラブルシューティングする

対象者

• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッション、演習および手動実践を組み合わせたもの

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、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（オンラインまたはオンサイト）は、CUDAを使用してPythonアプリケーションをNVIDIA GPUで並列に実行したい中級レベルの開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Numbaコンパイラを使用して、NVIDIA GPU上で実行されるPythonアプリケーションを高速化する。
• カスタムCUDAカーネルを作成、コンパイル、および起動する。
• GPUメモリを管理する。
• CPUベースのアプリケーションをGPU加速されたアプリケーションに変換する。

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）では、データサイエンティストがTensorFlowを用いて潜在的な不正データを分析することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• PythonとTensorFlowを使用して不正検知モデルを作成します。
• 線形回帰および線形回帰モデルを構築し、不正を予測します。
• 不正データの分析に向けたエンドツーエンドのAIアプリケーションを開発します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Pythonを使用してコンピューターネットワークを維持、管理、設計したいネットワークエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to:

• Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet, pyntc を使用して Python でのネットワーク自動化を最適化および活用する。
• ネットワーク自動化におけるマルチスレッディングとマルチプロセッシングを習得する。
• GNS3 と Python を使用してネットワークプログラミングを行う。

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、Kali LinuxとPythonを使ってネットワークをペネトレーションテストを行うことを目指すペネトレーションテスター向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• ネットワークの脆弱性を検出するPythonプログラムを作成します。
• Kaliウェブシェルとシェルコードをエクスプロイトで使用します。
• 様々なKaliツールを使用してペネトレーションテストを行います。
• Pythonを使用してシステムをエクスプロイトします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、Pythonを使用してウェブアプリケーションを作成したい開発者を対象としています。さまざまな手法とフレームワークが探求され、特定の問題に最も適したものを選択します。

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：

• Pythonパッケージとフレームワークをインストールおよび設定する。
• コーディングプロセスを最適化するための適切な開発環境をセットアップする。
• アプリケーション利用者が期待する一般的な機能（フォーム、データベースクエリ、計算など）を実装するために必要なコードを記述する。
• DjangoやFlaskなどの人気のあるフレームワークから選択し、繰り返されるタスクを自動化して開発時間を短縮する。

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

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し、分析し、理解する分野です。Pythonは、その明瞭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。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はコンピュータビジョンの基礎を学びながら、シンプルなコンピュータビジョンアプリケーションを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことを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
• 顔、物体、および動作検出システムを作成する

対象者

• コンピュータビジョンに興味のあるPythonプログラマ

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的な練習を中心に構成されています

このコースでは、学生が Python 言語について学びます。このクラスを修了した後、学生はさまざまな主題領域に対応する複雑な Python プログラムを作成できるようになります。トピックには言語の構成要素、プロフェッショナル IDE の使用、制御フローの構造、文字列、I/O、コレクション、クラス、モジュール、および正規表現が含まれます。このコースでは、多くの実践的なラボ、解決策、およびコード例を補完します。

コースを修了した後、学生は Python セキュリティの原則に関する知識と理解を示すことができます。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、spaCyを使用して大規模なテキストデータからパターンを抽出し、洞察を得ることを目指す開発者やデータ科学者のためのものです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• spaCyのインストールと設定を行う。
• spaCyの自然言語処理（NLP）アプローチを理解する。
• 大規模なデータソースからパターンを抽出し、ビジネス洞察を得る。
• 既存のWebアプリケーションや遺産システムにspaCyライブラリを統合する。
• spaCyを実際の生産環境に展開して人間の行動を予測する。
• Deep Learning用のテキスト前処理にspaCyを使用する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• 実際のラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。
• spaCyについて詳しく知るには、https://spacy.io/ をご覧ください。

Tableauは、ビジネスインテリジェンスおよびデータ可視化ツールです。Pythonは、広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計的手法や機械学習手法をサポートしています。Tableauのデータ可視化機能とPythonの機械学習能力を組み合わせることで、開発者は複数の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。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はTableauとPythonを組み合わせて高度な分析を行う方法を学びます。TableauとPythonの統合はTabPy APIを通じて行われます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことを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
• 複雑なビジネスシナリオを数行のPythonコードで分析する

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、および実践的な練習が中心

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。

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。