BDD with Python and Behave 교육 과정

Cucumber.js는 Cucumber의 기본 JavaScript 구현입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Cucumber 및 Java스크립트를 사용하여 BDD(행동 주도 개발) 스타일 테스트 사례를 작성하고 실행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인간이 읽을 수 있는 언어로 작성된 자동화된 테스트를 실행합니다.Gherkin
• Cucumber 기반 테스트 케이스를 사용하여 기술팀과 비기술팀 간의 커뮤니케이션과 협업을 개선합니다.
• Angular 애플리케이션을 테스트하기 위해 Protractor과 같은 다른 테스트 프레임워크와 Cucumber.js를 통합합니다.

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 교육은 Python, Pandas 및 NumPy를 활용한 데이터 분석 및 조작 기술을 향상시키려는 중급 Python 개발자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Python, Pandas, 및 NumPy를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.
• 고급 데이터 정제, 정렬 및 필터링 작업을 수행합니다.
• 집계 작업을 수행하고 시간 시리즈 데이터를 분석합니다.
• Matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
• 데이터 분석 코드를 디버깅하고 최적화합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 FARM(FastAPI, React 및 MongoDB) 스택을 사용하여 확장 가능한 동적 고성능 웹 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

FastAPI, React 및 MongoDB를 통합하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다. FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점을 이해합니다. FastAPI를 사용하여 REST API를 구축하는 방법을 알아보세요. React를 사용하여 대화형 애플리케이션을 디자인하는 방법을 알아보세요. FARM 스택을 사용하여 애플리케이션(프런트엔드 및 백엔드)을 개발, 테스트 및 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 빌드하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

이 과정의 목적은 실제로 Machine Learning 방법을 적용하는 데 기본적인 능력을 제공하는 것입니다. Python 프로그래밍 언어와 그것의 다양한 도서관의 사용을 통해, 그리고 많은 실용적인 예를 기반으로이 과정은 가장 중요한 건설 블록을 사용하는 방법을 가르치고 Machine Learning, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출구를 해석하고 결과를 확인합니다.

우리의 목표는 당신에게 Machine Learning 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해하고 신뢰할 수있는 기술을 제공하고 Data Science의 응용 프로그램의 일반적인 붕괴를 피하는 것입니다.

이 과정의 목표는 실제로 기계 학습 방법을 적용 하는 데 일반적인 숙련도를 제공 하는 것입니다. 이 과정에서는 Python 프로그래밍 언어와 다양 한 라이브러리를 사용 하 고 여러 실용적인 사례를 바탕으로 기계 학습의 가장 중요 한 구성 요소를 사용 하는 방법, 데이터 모델링 결정을 내리는 방법, 알고리즘의 출력 및 결과의 유효성을 검사 합니다.

우리의 목표는 기계 학습 도구 상자에서 가장 기본적인 도구를 이해 하 고 사용할 수 있는 기술을 제공 하 고 데이터 과학 응용 프로그램의 일반적인 함정을 피하는 것입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

이 강사는 직접 가르치는 라이브 교육과정에서 참가자들이 Python을 사용하여 고품질의 자연어 텍스트를 생성하기 위한 자체 NLG 시스템을 구축하는 방법을 배울 것입니다. 또한, 관련 개념을 적용하여 콘텐츠를 생성하기 위한 라이브 랩 프로젝트와 함께 사례 연구도 살펴볼 것입니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 기술, 부동산, 날씨 및 스포츠 보고에서 저널리즘까지 다양한 산업에 대해 자동으로 콘텐츠를 생성하기 위해 NLG을 사용합니다.
• 원본 콘텐츠를 자동으로 생성하기 위해 소스 콘텐츠를 선택하고 조직하며 문장을 계획하고 시스템을 준비합니다.
• NLG 파이프라인을 이해하고 각 단계에서 적절한 기술을 적용합니다.
• Natural Language Generation (NLG) 시스템의 아키텍처를 이해합니다.
• 분석 및 정렬을 위해 가장 적합한 알고리즘 및 모델을 구현합니다.
• 공공 데이터 소스 및 관리 데이터베이스에서 데이터를 가져와 생성된 텍스트의 자료로 사용합니다.
• 수작업 및 노력이 많은 작성 과정을 컴퓨터가 생성한 자동 콘텐츠 생성을 대체합니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 PyTest를 사용하여 우아하고 표현력이 풍부하며 읽기 쉬운 짧고 유지 관리가 가능한 테스트를 작성하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 상용구 코드 없이도 읽기 쉽고 유지 관리가 가능한 테스트를 작성하세요.
• 작은 테스트를 작성하려면 Fixture 모델을 사용하세요.
• 애플리케이션, 패키지 및 라이브러리에 대한 복잡한 기능 테스트까지 테스트를 확장합니다.
• 후크, 어설션 재작성, 플러그인과 같은 PyTest 기능을 이해하고 적용합니다.
• 여러 프로세서에 걸쳐 병렬로 테스트를 실행하여 테스트 시간을 줄입니다.
• tox, mock, Coverage, unittest, doctest 및 Selenium과 같은 기타 유틸리티와 함께 지속적인 통합 환경에서 테스트를 실행하세요.
• Python을 사용하여 Python이 아닌 애플리케이션을 테스트합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터를 포함하는 일련의 데모 애플리케이션을 구축하면서 Python에서 가장 관련성 있고 최첨단의 머신 러닝 기술을 배우게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 문제를 해결하기 위해 머신 러닝 알고리즘과 기술을 구현합니다.
• 이미지, 음악, 텍스트, 금융 데이터와 관련된 애플리케이션에 딥러닝과 반지도 학습을 적용합니다.
• Python 알고리즘을 최대 잠재력으로 활용하세요.
• NumPy, Theano와 같은 라이브러리와 패키지를 사용하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 Al Sweigart의 인기 도서 "Automate the Boring Stuff with Python"를 기반으로 합니다. 초보자를 대상으로 하며 실용적인 실습과 토론을 통해 필수 Python 프로그래밍 개념을 다룹니다. 사무실 생산성을 획기적으로 높이는 코드 작성 방법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 Python의 프로그래밍 방법을 알게 되고 이 새로운 기술을 다음에 적용하게 됩니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 분산 애플리케이션, 데이터 분석 및 시각화, UI 프로그래밍 및 유지 관리 스크립팅과 같은 영역의 문제를 해결하기 위해 이 다용도 언어를 적용하는 방법을 포함하여 고급 Python 프로그래밍 기술을 배우게 됩니다. .

이 과정은 Python 프로그래밍 언어를 배우려는 사람들을 위해 고안되었습니다. Python 언어, 핵심 라이브러리 및 Python 커뮤니티에서 개발 한 가장 유용하고 유용한 라이브러리를 강조합니다. Python 은 기업을 주도하고 전 세계의 과학자들에 의해 사용됩니다. 이것은 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

본 과정은 최신 Python 버전 3.x를 사용하여 제공되며, 전체 기능을 활용하는 실습을 포함합니다. 이 과정은 모든 운영 체제(모든 종류의 UNIX, Linux 및 Mac OS X, 그리고 Microsoft Windows)에서 진행될 수 있습니다.

실제 연습은 코스 시간의 약 70 %를 차지하고 약 30 %는 시범 및 프레젠테이션입니다. 코스 전반에 걸쳐 토론과 질문을 할 수 있습니다.

참고 : 교육은 제안 된 강좌 날짜 이전에 사전 요청시 특정 요구에 맞출 수 있습니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육에서는 대한민국 참가자가 Python의 강력한 기능과 Selenium을 결합하여 샘플 웹 애플리케이션 테스트를 자동화합니다. 실제 랩 환경에서 이론과 실습을 결합함으로써 참가자는 Python과 Selenium을 사용하여 자신의 웹 테스트 프로젝트를 자동화하는 데 필요한 지식과 실습을 얻게 됩니다.