Des cours de formation en Python en direct, organisés par des instructeurs, démontrent à travers la pratique de pratique différents aspects du langage de programmation Python Parmi les sujets abordés, citons les bases de la programmation Python, la programmation Python avancée, Python pour l'automatisation des tests, les scripts et l'automatisation Python et Python pour l'analyse des données et les applications Big Data dans des domaines tels que la finance, la banque et l'assurance Les cours de formation NobleProg Python couvrent également les cours de base et les cours avancés sur l'utilisation des bibliothèques et des frameworks Python pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond La formation Python est disponible sous forme de «formation en direct sur site» ou de «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
Machine Translated
Nos Clients témoignent
Le formateur partageait des expériences de mots réels, il est agréable d'apprendre de vrais professionnels.
Fednot
Formation: Python Programming
Machine Translated
Les échanges informels que nous avons eus au cours des conférences m’ont vraiment aidé à approfondir ma compréhension du sujet
Explore
Formation: Deep Reinforcement Learning with Python
Machine Translated
J'ai préféré l'exercice et apprendre les coins et recoins de Python
Connor Brierley-Green
Formation: Python Programming
Machine Translated
Joey a un enthousiasme contagieux pour la programmation. Et il était très bien adapté à nos besoins et intérêts à la volée.
Randy Enkin
Formation: Python Programming
Machine Translated
De nombreux exemples m'ont rendu facile à comprendre.
Lingmin Cao
Formation: Python Programming
Machine Translated
La connaissance approfondie du guide à toutes nos questions a donné des réponses écrasantes à mes attentes ... Le conférencier mène de belles discussions ... Il ne manque pas de patience ... Łuk
Łukasz Matulewicz
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Grande connaissance du conférencier, diversité des outils et approche pratique du sujet
Magdalena Stupak
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
bonne connaissance du formateur, comment traduire
Renata Cylejowska
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Fait que la personnalisation a été prise au sérieux.
jurgen linsen
Formation: Python Programming
Machine Translated
Comme j'étais le seul participant, la formation pourrait être adaptée à mes besoins.
Kevin THIERRY
Formation: Web Development with Web2Py
Machine Translated
J'ai aimé les exercices.
Office for National Statistics
Formation: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
J'ai aimé le serviable et très gentil.
Natalia Machrowicz
Formation: Python Programming
Machine Translated
Nous avons fait des exercices pratiques (les scripts que nous avons écrits peuvent être utilisés dans notre travail quotidien). Cela a rendu le cours très intéressant. J'ai aussi aimé la façon dont le formateur a partagé ses connaissances. Il l'a fait de manière très accessible.
Malwina Sawa
Formation: Python Programming
Machine Translated
Très bonne approche pour mémoriser / répéter les sujets clés. Très beaux exercices de "warm-up".
Formation: Python Programming
Machine Translated
* Des exercices agréables. * Rapidement déplacé dans des sujets plus avancés. * Le formateur était sympathique et facile à vivre. * Cours sur mesure pour les besoins de l'équipe.
Matthew Lucas
Formation: Python Programming
Machine Translated
J'ai apprécié la felixibility d'ajouter des sujets spécifiques au cours / cours.
Marc Ammann
Formation: Python Programming
Machine Translated
Tout comme ça
蒙 李
Formation: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
le formateur a regardé et a aidé chaque personne individuellement
Szymon Wolny
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Un ensemble d'exercices idéalement adaptés au sujet. Exercices faciles et "avec une étoile"
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Bonne balance théorie / exercices, en ajustant le niveau de conférences aux auditeurs de moins en moins expérimentés, un très grand avantage pour utiliser Jupiter Notebook et montrer la théorie dans la pratique. J'ai aussi aimé recueillir des commentaires anonymes après la première partie de la formation le lendemain tout a été préparé selon nos suggestions et même si c'était déjà très bien, alors c'était encore mieux :)
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
engagement de l'enseignant, préparation, approche vis-à-vis des auditeurs, volonté d'expliquer toutes les ambiguïtés M
Małgorzata Konior
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Que le leader s'approche de tout le monde, même s'il n'appelle pas à l'aide et vérifie le niveau de l'exercice.
Agnieszka Bielak
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Le formateur a présenté une très courte théorie sur un problème donné et nous sommes immédiatement allés pratiquer. Une bonne manière de sortir des cartes, qui donne au formateur des informations sur le temps qu'il doit consacrer à une tâche donnée et qui a des problèmes avec la solution.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Même si quelqu'un ne l'avait pas demandé, mais que vous pouviez voir qu'il n'allait pas de l'avant, Krzysztof est arrivé et a pu conseiller habilement
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
La façon de diriger, les exercices, dans l'ensemble tout cela a plu, je suis très heureux que je suis venu à un tel entraîneur
Maksym Kolodiy
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
De vrais exemples d'exercices
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Disponibilité de matériel de formation (Jupyter), créé de façon continue en mettant à jour le cahier en fonction des questions qui sont tombées pendant le cours. Dissiper les doutes, les réponses à toutes les questions. Motor
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Accessibilité et une manière intéressante de fournir du matériel pédagogique.
Motorola Solutions Systems Polska Sp. z o.o
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Travailler sur des fichiers xlsx et csv
Łukasz Olczyk
Formation: Python: Automate the boring stuff
Machine Translated
Couverture approfondie des sujets d'apprentissage automatique, en particulier des réseaux de neurones. Démystifié beaucoup de sujet.
Sacha Nandlall
Formation: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
J'ai aimé le traitement de fichier et l'analyse de données personnalisés.
Glycom A/S
Formation: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Les études de cas nous ont aidés à comprendre comment nous pouvons appliquer Python dans l'industrie. Vraiment apprécié l'aide du formateur pendant les exercices
Rajiv Dhingra - TCS
Formation: Python Programming
Machine Translated
Comme nous sommes des développeurs PHP , il a compris la situation et nous a permis de cartographier lentement les choses entre eux. J'ai aimé les exemples et l'humour qu'il a ajouté.
Soumya Tyagi - TCS
Formation: Python Programming
Machine Translated
J'ai apprécié le fait que nous ayons utilisé nos propres données comme exemples.
Glycom A/S
Formation: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Machine Translated
Tout
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Problèmes intéressants
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
Variété de questions préparées et d'exemples
MTU Aero Engines Polska Sp. z o. o.
Formation: Programowanie w języku Python
Machine Translated
la formation n'est pas de style présentation. Nous codions avec son entraîneur ..
Bhutan Telecom
Formation: Web Development with Django
Machine Translated
J'ai surtout apprécié le tout.
Thukten Dendup - Bhutan Telecom
Formation: Web Development with Django
Machine Translated
C'est une nouvelle expérience, un nouveau cadre et j'ai hâte de faire quelque chose en utilisant les leçons apprises en classe.
Jigme - Bhutan Telecom
Formation: Web Development with Django
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié les nombreux laboratoires et pratiques.
Vivian Feng - Destination Canada
Formation: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Les exercices / laboratoires ont été adaptés à nos propres besoins organisationnels.
Destination Canada
Formation: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
J'ai généralement aimé le sujet.
Destination Canada
Formation: Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Machine Translated
Le formateur était excellent, il était toujours prêt à répondre à mes questions et à partager autant de connaissances que possible.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Formation: Advanced Python
Machine Translated
1: 1 très intense mais beaucoup appris.
Karen Dyke - BT
Formation: Python: Automate the Boring Stuff
Machine Translated
L'accent mis sur les exemples avec encodage "sur le projecteur" est définitivement sur + pour Tom.
ADVA OPTICAL NETWORKING SP. ZO O.
Formation: Advanced Python
Machine Translated
J'ai surtout apprécié le sujet.
Proximus
Formation: Python Programming
Machine Translated
La façon dont les exercices ont été organisés: tous sur le tempo propre et Antonio là pour vous aider plus loin.
Proximus
Formation: Python Programming
Machine Translated
Très bonne approche pour mémoriser / répéter les sujets clés. Très beaux exercices de "warm-up".
Formation: Python Programming
Machine Translated
Plans de cours Python
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
21 hours
Python est un langage de programmation scalable, flexible et largement utilisé pour la science des données et l'apprentissage automatique. Spark est un moteur de traitement de données utilisé dans la recherche, l'analyse et la transformation de données grandes, tandis que Hadoop est un cadre de bibliothèque logicielle pour le stockage et le traitement de données à grande échelle.
Cette formation guidée par les instructeurs (online ou on-site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop, et Python pour traiter, analyser et transformer de grands et complexes ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Créez l’environnement nécessaire pour commencer à traiter les grandes données avec Spark, Hadoop, et Python. Comprendre les caractéristiques, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop. Apprenez à intégrer Spark, Hadoop, et Python pour le traitement de données grandes. Explorez les outils dans l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, et Flume). Construisez des systèmes de recommandations de filtration collaboratives similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google. Utilisez Apache Mahout pour échanger les algorithmes d’apprentissage automatique.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation guidée par les instructeurs (online ou on-site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop, et Python pour traiter, analyser et transformer de grands et complexes ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Créez l’environnement nécessaire pour commencer à traiter les grandes données avec Spark, Hadoop, et Python. Comprendre les caractéristiques, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop. Apprenez à intégrer Spark, Hadoop, et Python pour le traitement de données grandes. Explorez les outils dans l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, et Flume). Construisez des systèmes de recommandations de filtration collaboratives similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google. Utilisez Apache Mahout pour échanger les algorithmes d’apprentissage automatique.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 hours
This instructor-led, live training in France (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.
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 hours
This instructor-led, live training in France (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.
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 hours
Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent apprendre le Python programmation Python . L'accent est mis sur le langage Python , les bibliothèques principales, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python . Python moteur des entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier - il est l’un des langages de programmation les plus populaires.
Le cours peut être dispensé avec Python 2.7.x ou 3.x, avec des exercices pratiques exploitant toute la puissance des deux versions du langage. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les Linux d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows).
Les exercices pratiques représentent environ 70% du temps du cours et environ 30% sont des démonstrations et des présentations. Des discussions et des questions peuvent être posées tout au long du cours.
Remarque: la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande préalable avant la date du cours proposé.
Le cours peut être dispensé avec Python 2.7.x ou 3.x, avec des exercices pratiques exploitant toute la puissance des deux versions du langage. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les Linux d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows).
Les exercices pratiques représentent environ 70% du temps du cours et environ 30% sont des démonstrations et des présentations. Des discussions et des questions peuvent être posées tout au long du cours.
Remarque: la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande préalable avant la date du cours proposé.
28 hours
Dans le cadre de cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques de programmation Python avancées, y compris la façon d'appliquer ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation des données, la programmation de l'interface auto. et le script de maintenance.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
- Si vous souhaitez ajouter, supprimer ou personnaliser une section ou un sujet dans ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
- Si vous souhaitez ajouter, supprimer ou personnaliser une section ou un sujet dans ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
21 hours
In this instructor-led, live training in France, 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.
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 hours
Ce cours est conçu pour ceux qui veulent apprendre le Python langage de programmation. L’accent est mis sur la langue, les bibliothèques de base, ainsi que sur la sélection des meilleures et les plus utiles bibliothèques développées par la communauté. Python conduit les entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier – il est l'une des langues de programmation les plus populaires.
35 hours
Le cours d'entraînement aidera les participants à se préparer au développement d'applications Web en utilisant Python Programming avec Data Analytics. Une telle visualisation de données est un excellent outil pour Top Management dans la prise de décision.
14 hours
L'objectif de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application Machine Learning des méthodes en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques, et sur la base d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats.
Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.
Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.
14 hours
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, est basée sur le livre populaire "Automatisez les trucs ennuyeux avec Python " de Al Sweigart. Il est destiné aux débutants et couvre les concepts essentiels de la programmation Python travers des exercices pratiques et des discussions. L’accent est mis sur l’apprentissage de l’écriture de code afin d’accroître considérablement la productivité du bureau.
À la fin de cette formation, les participants sauront programmer en Python et appliqueront cette nouvelle compétence pour:
- Automatisation des tâches en écrivant des programmes Python simples.
- Écrire des programmes capables de reconnaître les modèles de texte avec des "expressions régulières".
- Génération et mise à jour par programme des Excel calcul Excel .
- Analyser des PDF et des documents Word .
- Explorer des sites Web et extraire des informations de sources en ligne.
- Écrire des programmes qui envoient des notifications par courrier électronique.
- Utilisez les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les bogues.
- Contrôler par programme la souris et le clavier pour cliquer et taper pour vous.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
À la fin de cette formation, les participants sauront programmer en Python et appliqueront cette nouvelle compétence pour:
- Automatisation des tâches en écrivant des programmes Python simples.
- Écrire des programmes capables de reconnaître les modèles de texte avec des "expressions régulières".
- Génération et mise à jour par programme des Excel calcul Excel .
- Analyser des PDF et des documents Word .
- Explorer des sites Web et extraire des informations de sources en ligne.
- Écrire des programmes qui envoient des notifications par courrier électronique.
- Utilisez les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les bogues.
- Contrôler par programme la souris et le clavier pour cliquer et taper pour vous.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
21 hours
Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus avancées de Python, tout en construisant une série d'applications de démonstration impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques pour résoudre des problèmes complexes Appliquer l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage semi-supervisé aux applications impliquant des données d'image, de musique, de texte et financières Pousser les algorithmes Python à leur potentiel maximal Utiliser des bibliothèques et des paquets tels que NumPy et Theano Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
Pandas est un package Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries chronologiques .
21 hours
Le test unitaire est une approche de test qui teste des unités individuelles de code source en modifiant leurs propriétés ou en déclenchant un événement pour confirmer si le résultat est conforme aux attentes PyTest est un framework de test complet, indépendant de l'API, flexible et extensible, avec un modèle de luminaire fullbodied avancé Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PyTest pour écrire des tests courts, maintenables, élégants, expressifs et lisibles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Écrire des tests lisibles et maintenables sans avoir besoin de code standard Utilisez le modèle d'appareil pour écrire de petits tests Échelle des tests fonctionnels complexes pour les applications, les packages et les bibliothèques Comprendre et appliquer les fonctionnalités PyTest telles que les hooks, affirmer la réécriture et les plugins Réduisez les temps de test en exécutant des tests en parallèle et sur plusieurs processeurs Exécuter des tests dans un environnement d'intégration continue, avec d'autres utilitaires tels que tox, maquette, coverage, unittest, doctest et Selenium Utilisez Python pour tester les applications nonPython Public Testeurs de logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
This instructor-led, live training in France (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.
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 hours
le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats.
notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.
28 hours
Ce cours introduit les linguistes ou les programmateurs à la NLP en Python. Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour NLP. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.
35 hours
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.
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 hours
Un système d'information géographique ( GIS ) est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter des données spatiales ou géographiques. L’acronyme GIS est parfois utilisé pour la science de l’information géographique ( GIS science) pour désigner la discipline universitaire qui étudie les systèmes d’information géographique et constitue un vaste domaine de la discipline universitaire plus vaste de la géoinformatique.
L’utilisation de Python avec les GIS a considérablement augmenté au cours des deux dernières décennies, en particulier avec l’introduction de la série Python 2.0 en 2000, qui comprenait de nombreuses nouvelles fonctionnalités de programmation qui facilitaient considérablement le déploiement du langage. Depuis lors, Python a été utilisé non seulement dans les GIS commerciaux, tels que les produits Esri, mais également dans les plates-formes open source, notamment dans le cadre de Q GIS et de GRASS. En fait, Python est de loin le langage le plus utilisé par GIS utilisateurs et les programmeurs GIS .
Ce programme couvre l'utilisation de Python et de ses bibliothèques avancées telles que geopandas, pysal, bokeh et osmnx pour mettre en œuvre vos propres fonctionnalités GIS . Le programme couvre également des modules d'introduction autour de l'API Arc GIS et de GIS boîte à outils Q GIS .
L’utilisation de Python avec les GIS a considérablement augmenté au cours des deux dernières décennies, en particulier avec l’introduction de la série Python 2.0 en 2000, qui comprenait de nombreuses nouvelles fonctionnalités de programmation qui facilitaient considérablement le déploiement du langage. Depuis lors, Python a été utilisé non seulement dans les GIS commerciaux, tels que les produits Esri, mais également dans les plates-formes open source, notamment dans le cadre de Q GIS et de GRASS. En fait, Python est de loin le langage le plus utilisé par GIS utilisateurs et les programmeurs GIS .
Ce programme couvre l'utilisation de Python et de ses bibliothèques avancées telles que geopandas, pysal, bokeh et osmnx pour mettre en œuvre vos propres fonctionnalités GIS . Le programme couvre également des modules d'introduction autour de l'API Arc GIS et de GIS boîte à outils Q GIS .
35 hours
Il s'agit d'une introduction de 5 jours à Data Science et à l'IA.
Le cours est livré avec des exemples et des exercices utilisant Python
Le cours est livré avec des exemples et des exercices utilisant Python
28 hours
C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours.
21 hours
Profondement Reinforcement Learning se référent à la capacité d'un agent artificiel " de apprendre par l'essai et l'error et les récompenses. Un agent artificiel vise à émuler un homme ' la capacité d'obtenir et de construire les connaissances d'un seul, directement des infrastructures primes tels que la vision. Pour réaliser l'apprentissage de renforcement, les réseaux d'apprentissage et des réseaux neurales sont utilisés. L'apprentissage de reforcement est différente de l'apprentissage de la machine et ne s'appuie pas sur les approches d'apprentissage surveillantes et non surveillantes.
Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.
À la fin de cette formation, les participants peuvent:
Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
Audience
Développeurs des scientifiques de données
Format du cours
Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
Dans cet instructeur, une formation vivante, les participants apprendront les fondamentaux de la profonde Reinforcement Learning alors qu'ils se déplaceront par la création d'un agent Deep Learning.
À la fin de cette formation, les participants peuvent:
Comprenez les concepts clés derrière la Profonde Reinforcement Learning et soient capables de le distinguer de Machine Learning Appliquer des algoritmes avancés Reinforcement Learning pour résoudre les problèmes du monde réel Construire un Deep Learning Agent
Audience
Développeurs des scientifiques de données
Format du cours
Participation, débat de partie, exercices et pratiques lourdes
14 hours
In this instructor-led, live training in France 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 hours
Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code. Excel est un tableur développé par Microsoft qui est largement utilisé dans de nombreux secteurs. L'ajout de Python à Excel fait un outil puissant pour l'analyse de données.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à combiner les fonctionnalités de Python et d' Excel .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installer et configurer des packages pour l'intégration de Python et Excel
- Lire, écrire et manipuler Excel fichiers Excel à l'aide de Python
- Appeler Python fonctions Python partir d' Excel
Public
- Développeurs
- Programmeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à combiner les fonctionnalités de Python et d' Excel .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installer et configurer des packages pour l'intégration de Python et Excel
- Lire, écrire et manipuler Excel fichiers Excel à l'aide de Python
- Appeler Python fonctions Python partir d' Excel
Public
- Développeurs
- Programmeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
In this instructor-led, live training in France, 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.
Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.
7 hours
This instructor-led, live training in France 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.
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 hours
PyQt est une bibliothèque multiplateforme pour le développement de GUI (interfaces utilisateur graphiques) pour les applications python. Il interface Python avec la boîte à outils Qt GUI.
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes souhaitant programmer une application logicielle attrayante visuellement à l’aide de Python et du Framework QT UI.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- configurer un environnement de développement qui inclut toutes les bibliothèques, packages et frameworks nécessaires.
- créez une application de bureau ou de serveur dont l’interface utilisateur fonctionne en douceur et visuellement attrayante.
- implémenter divers éléments et effets de l’interface utilisateur, y compris les widgets, les graphiques, les calques, etc. pour obtenir un effet maximal dans la convivialité.
- implémenter une bonne conception de l’interface utilisateur et de l’organisation de code pendant la phase de conception et de développement.
- test et déboguer l’application.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- ce cours peut être proposé pour le développement sur Windows, Linux et Mac OS.
- la dernière version de tous les logiciels est utilisée, par exemple, PyQt 5 à partir de cette écriture, etc
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes souhaitant programmer une application logicielle attrayante visuellement à l’aide de Python et du Framework QT UI.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- configurer un environnement de développement qui inclut toutes les bibliothèques, packages et frameworks nécessaires.
- créez une application de bureau ou de serveur dont l’interface utilisateur fonctionne en douceur et visuellement attrayante.
- implémenter divers éléments et effets de l’interface utilisateur, y compris les widgets, les graphiques, les calques, etc. pour obtenir un effet maximal dans la convivialité.
- implémenter une bonne conception de l’interface utilisateur et de l’organisation de code pendant la phase de conception et de développement.
- test et déboguer l’application.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- ce cours peut être proposé pour le développement sur Windows, Linux et Mac OS.
- la dernière version de tous les logiciels est utilisée, par exemple, PyQt 5 à partir de cette écriture, etc
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
14 hours
This instructor-led, live training in France (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.
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 hours
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
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 hours
L’apprentissage en machine est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés.
L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux.
Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux.
Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
28 hours
Votre entreprise souhaite acquérir des informations sur les données qu’elle a recueilli au fil des ans. Cependant, vous vous trouvez face à des options infinies d’outils et d’approches pour le faire. Il y a des outils d'UI utilisateur sympathiques tels que PowerBi, des outils de ligne de commande backend tels que SQL, et des langages de programmation diversifiés tels que Python et R.
Ce cours choisit l'outil le plus puissant et flexible pour le travail: Python.
Python est un langage de programmation lisible avec une courbe d'apprentissage relativement faible. Il offre quelque chose que la plupart des autres solutions ne peuvent pas: flexibilité et adaptabilité. Après l'investissement initial dans l'apprentissage Python, vous pouvez l'utiliser pour manipuler et visualiser vos données de façons qui seraient difficiles et dépensant du temps dans d'autres outils.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes qui veulent apprendre suffisamment Python pour commencer à briser les chiffres des données de ventes, des analyses de trafic, des interactions avec les clients, etc.
La formation est conçue pour améliorer l'apprentissage, la rétention et la pratique. En combinant différentes approches d'apprentissage telles que l'apprentissage en ligne, l'interaction en salle de classe en direct, l'apprentissage en couple et la programmation en couple, cette formation vise à maximiser l'effet de chaque leçon. Il renforce les concepts appris par un mélange de pré-apprentissage, d'apprentissage interactif et de post-apprentissage, tout en incluant un élément social qui rend le cours amusant et engagant. La formation est divisée en trois parties :
Pré-cours En cours Le post-cours
Cette formation est différente de l’apprentissage en ligne dans le fait qu’elle met l’accent sur l’interaction en direct avec l’entraîneur. Il est également différent d'une salle de classe traditionnelle dans laquelle il comprend l'apprentissage hors ligne et la pratique auto-paced.
Un aspect unique des formations NobleProg est son approche de programmation "pair" à l'apprentissage. La programmation en couple permet à deux ou plusieurs personnes de résoudre de manière collaborative des problèmes de défi et de pensée sur la même machine. Cette approche s’est révélée être un moyen puissant et efficace d’enseigner et d’apprendre. NobleProg fait cela possible grâce à sa plateforme d’apprentissage DaDesktop. DaDesktop fournit un espace de collaboration pour les participants et les instructeurs de partager et d'interagir avec les autres machines en temps réel. La conférence vidéo et la capacité à enregistrer des leçons ne sont que quelques-unes des caractéristiques inclus dans DaDesktop dans le cadre de cette formation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installez et configurez le logiciel, les bibliothèques et l’environnement de développement nécessaires pour commencer à écrire suffisamment Python de code pour l’analyse des données. Analyse des données de sources telles que Excel, CSV, fichiers JSON et bases de données. Nettoyer les données afin d’améliorer son utilité avant d’en analyser. Faites une analyse statistique simple. Gérer des rapports qui présentent les données souhaitées dans le juste format, des chiffres directs aux graphiques, aux graphiques et aux tables. Obtenez une compréhension précieuse des données, y compris les tendances dans les performances et les domaines problématiques pour prendre de meilleures décisions commerciales.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Ce cours choisit l'outil le plus puissant et flexible pour le travail: Python.
Python est un langage de programmation lisible avec une courbe d'apprentissage relativement faible. Il offre quelque chose que la plupart des autres solutions ne peuvent pas: flexibilité et adaptabilité. Après l'investissement initial dans l'apprentissage Python, vous pouvez l'utiliser pour manipuler et visualiser vos données de façons qui seraient difficiles et dépensant du temps dans d'autres outils.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes qui veulent apprendre suffisamment Python pour commencer à briser les chiffres des données de ventes, des analyses de trafic, des interactions avec les clients, etc.
La formation est conçue pour améliorer l'apprentissage, la rétention et la pratique. En combinant différentes approches d'apprentissage telles que l'apprentissage en ligne, l'interaction en salle de classe en direct, l'apprentissage en couple et la programmation en couple, cette formation vise à maximiser l'effet de chaque leçon. Il renforce les concepts appris par un mélange de pré-apprentissage, d'apprentissage interactif et de post-apprentissage, tout en incluant un élément social qui rend le cours amusant et engagant. La formation est divisée en trois parties :
Pré-cours En cours Le post-cours
Cette formation est différente de l’apprentissage en ligne dans le fait qu’elle met l’accent sur l’interaction en direct avec l’entraîneur. Il est également différent d'une salle de classe traditionnelle dans laquelle il comprend l'apprentissage hors ligne et la pratique auto-paced.
Un aspect unique des formations NobleProg est son approche de programmation "pair" à l'apprentissage. La programmation en couple permet à deux ou plusieurs personnes de résoudre de manière collaborative des problèmes de défi et de pensée sur la même machine. Cette approche s’est révélée être un moyen puissant et efficace d’enseigner et d’apprendre. NobleProg fait cela possible grâce à sa plateforme d’apprentissage DaDesktop. DaDesktop fournit un espace de collaboration pour les participants et les instructeurs de partager et d'interagir avec les autres machines en temps réel. La conférence vidéo et la capacité à enregistrer des leçons ne sont que quelques-unes des caractéristiques inclus dans DaDesktop dans le cadre de cette formation.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installez et configurez le logiciel, les bibliothèques et l’environnement de développement nécessaires pour commencer à écrire suffisamment Python de code pour l’analyse des données. Analyse des données de sources telles que Excel, CSV, fichiers JSON et bases de données. Nettoyer les données afin d’améliorer son utilité avant d’en analyser. Faites une analyse statistique simple. Gérer des rapports qui présentent les données souhaitées dans le juste format, des chiffres directs aux graphiques, aux graphiques et aux tables. Obtenez une compréhension précieuse des données, y compris les tendances dans les performances et les domaines problématiques pour prendre de meilleures décisions commerciales.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Last Updated:
Prochains cours Python
RabbitMQ with Python
2022-06-27 09:30
14 heures
Python for Data Analysis
2022-07-04 09:30
28 heures
Bioinformatics with Biopython
2022-07-12 09:30
14 heures
Backend Development with Python
2022-07-25 09:30
35 heures
Deploying Python Web Applications with Gunicorn
2022-07-25 09:30
7 heures
Weekend Python cours, Soir Python formation, Python stage d’entraînement, Python formateur à distance, Python formateur en ligne, Python formateur Online, Python cours en ligne, Python cours à distance, Python professeur à distance, Python visioconférence, Python stage d’entraînement intensif, Python formation accélérée, Python formation intensive, Formation inter Python, Formation intra Python, Formation intra Enteprise Python, Formation inter Entreprise Python, Weekend Python formation, Soir Python cours, Python coaching, Python entraînement, Python préparation, Python instructeur, Python professeur, Python formateur, Python stage de formation, Python cours, Python sur place, Python formations privées, Python formation privée, Python cours particulier, Python cours particuliers
