Developing APIs with Python and FastAPI 교육 과정

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.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 알고리즘 거래, Python 및 R을 통해 거래를 자동화하려는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 알고리즘을 사용하여 특화된 증분으로 증권을 신속하게 사고 팔 수 있습니다.
• 알고리즘 거래를 사용하여 거래와 관련된 비용을 줄입니다.
• 자동으로 주가를 모니터링하고 거래를 진행하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 이상값 탐지를 위해 R 및 Python으로 프로그래밍하려는 데이터 과학자 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터가 이상치인지 아니면 예상된 값인지 식별합니다.
• 이상 탐지를 위한 알고리즘을 구현합니다.
• 다양한 기술과 방법을 사용하여 이상 징후를 탐지합니다.

이것은 AI와 그것의 응용 프로그램을 소개하는 4 일 과정 Python 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이 과정이 완료되면 AI 프로젝트를 수행하기 위해 추가 하루를 할 수있는 옵션이 있습니다. 

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GIS 프로세스에서 반복적인 작업을 자동화하려는 GIS 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 ArcGIS 도구를 사용하여 GIS 애플리케이션을 구축합니다.
• Python를 사용하여 ArcGIS 패키지 ArcPy로 개발합니다.
• Python의 객체 클래스를 사용하여 지도 자동화를 위한 ArcGIS 모듈을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 BDD에 대한 논의와 Behave 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션에 대한 BDD 테스트를 수행하는 방법으로 시작됩니다. 참가자에게는 이 실습 기반 랩 환경에서 배운 개념과 전술을 구현하면서 강사 및 동료와 상호 작용할 수 있는 충분한 기회가 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 BDD와 Behave에 대해 확실히 이해하게 될 뿐만 아니라 실제 테스트 시나리오에서 이러한 기술과 도구를 구현하는 데 필요한 실습도 갖게 됩니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Biopython을 사용하려는 생물학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 생물학적 개념을 정보 기술과 통합하여 연구 문제를 해결합니다.
• 생물학적 기원의 대규모 데이터세트에서 정보를 채굴합니다.
• 필수 연구 작업을 위한 알고리즘을 만듭니다.

ChatBot은 채팅 인터페이스를 통해 인간의 응답을 자동으로 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다. ChatBot은 사용자 상호 작용을 위한 더 쉽고 빠른 옵션을 제공하여 조직이 운영 효율성을 극대화하도록 돕습니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 Python에서 챗봇을 구축하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

챗봇 구축의 기본 사항 이해 Python을 사용하여 다양한 챗봇 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

개발자

코스의 형식

파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

메모

이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

이 강사가 진행하는 라이브 교육 대한민국(온라인 또는 현장)은 Python을 사용하여 CI/CD 방식을 사용하여 자동화 파이프라인을 구축하려는 개발자 또는 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 CI/CD 파이프라인 구축을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• Travis-CI를 사용하여 Python 패키지를 테스트하고 게시하기 위한 자동화된 파이프라인을 구축합니다.
• Docker 및 Heroku를 사용하여 컨테이너화된 애플리케이션 배포를 자동화하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 CUDA를 사용하여 NVIDIA GPU에서 병렬로 실행되는 Python 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Numba 컴파일러를 사용하여 NVIDIA GPU에서 실행되는 Python 애플리케이션을 가속화하세요.
• 사용자 정의 CUDA 커널을 생성, 컴파일 및 실행합니다.
• GPU 메모리를 관리합니다.
• CPU 기반 애플리케이션을 GPU 가속 애플리케이션으로 변환합니다.

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 Python을 사용 하 여 데이터 마이닝을 위한 고급 데이터 분석 기술을 구현 하고자 하는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 는 연결 규칙 마이닝, 텍스트 감정 분석, 자동 텍스트 요약 및 데이터 변칙 검색을 포함 하 여 데이터 마이닝의 중요 한 영역을 이해 합니다.
• 는 실제 데이터 마이닝 문제를 해결 하기 위한 다양 한 전략을 비교 하 고 구현 합니다.
• 결과를 이해 하 고 해석 합니다.  

형식

• 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이
• .
• 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.

머신 러닝은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 학습 데이터 표현을 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 필드입니다. Python 은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 딥 러닝 신용 리스크 모델을 작성하면서 뱅킹을위한 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 딥 러닝의 기본 개념 이해
• 뱅킹에서 딥 러닝의 응용 프로그램 및 사용법 배우기
• Python , Keras 및 TensorFlow 를 사용하여 뱅킹을위한 딥 러닝 모델 생성
• Python 사용하여 자체 딥 러닝 신용 리스크 모델 구축

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 주가 예측 모델 생성 과정을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 금융용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

딥 러닝의 기본 개념 이해 금융에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법 알아보기 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 금융용 딥 러닝 모델 만들기 Python을 사용하여 자체 딥 러닝 주가 예측 모델 구축

청중

개발자 데이터 과학자

코스의 형식

파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 신용 위험 모델 생성 과정을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 통신 분야에서 딥 러닝을 적용하고 활용하는 방법을 알아보세요.
• Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 통신용 딥 러닝 모델을 만듭니다.
• Python을 사용하여 자체 딥 러닝 고객 이탈 예측 모델을 구축합니다.