비즈니스 분석 및 자동화를 위한 파이썬 교육 과정

이 강의는 고급 Python 기술, 공학 최선의 실천 방법, 그리고 유지 보수 가능한, 테스트 가능한, 고성능의 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 일반적으로 사용되는 디자인 패턴을 다루는 집중적인 실습 과정입니다. 이 과정은 최신 도구 사용, 타입 지정, 동시성 모델, 아키텍처 패턴, 그리고 배포 준비된 워크플로우에 중점을 둡니다.

이 과정은 중간 수준에서 고급 수준의 Python 개발자들이 생산 환경에서 사용할 수 있는 전문적인 실천 방법과 패턴을 채택하기 위해 준비된 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 과정을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Python 타입 지정, 데이터 클래스, 그리고 타입 검사를 사용하여 코드의 신뢰성을 높입니다.
• 디자인 패턴과 아키텍처 원칙을 사용하여 강력한 애플리케이션을 구성합니다.
• asyncio와 multiprocessing을 사용하여 동시성과 병렬성을 올바르게 구현합니다.
• pytest, 속성 기반 테스트, 그리고 CI 파이프라인을 사용하여 잘 테스트된 코드를 구축합니다.
• 프로파일링, 최적화, 그리고 Python 애플리케이션을 생산 환경에 맞게 강화합니다.
• 최신 도구와 컨테이너를 사용하여 Python 프로젝트를 패키징, 배포합니다.

강의의 형식

• 상호작용이 가능한 강의와 짧은 데모.
• 매일 실습 랩과 코딩 연습.
• 패턴, 테스트, 배포를 통합한 캡스톤 미니 프로젝트.

강의 커스터마이징 옵션

• 데이터, 웹, 또는 인프라에 중점을 둔 커스터마이징된 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조치해 주세요.

이 과정은 Python을 사용하여 자율형(에이전트) 시스템을 설계, 구축, 테스트 및 배포하는 실용적인 엔지니어링 기술을 가르칩니다. 에이전트 루프, 도구 통합, 메모리와 상태 관리, 오케스트레이션 패턴, 안전 조치, 그리고 프로덕션 고려 사항 등을 다룹니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중급 수준 이상의 ML 엔지니어, AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 Python을 사용하여 견고하고 프로덕션 준비가 되어 있는 자율형 에이전트를 구축하길 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 루프와 의사 결정 워크플로를 설계 및 구현합니다.
• 외부 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 에이전트를 위한 단기 메모리와 장기 메모리 아키텍처를 구현합니다.
• 다단계 오케스트레이션과 에이전트 조합성을 조정합니다.
• 배포된 에이전트에 대한 안전성, 액세스 제어 및 가시성 최선의 관행을 적용합니다.

교육 형식

• 대화형 강연과 토론
• Python과 인기 있는 SDK를 사용하여 에이전트를 구축하는 실습
• 프로토타입을 배포할 수 있는 프로젝트 기반 연습

교육 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강좌는 데이터 과학과 인공 지능(AI)에 대한 5일간의 소개입니다.

Python을 사용한 예제와 연습으로 진행됩니다.

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.

Insurtech (일명 디지털 보험)은 보험 + 신기술의 융합을 의미합니다. Insurtech "디지털 보험사" 분야에서는 비용을 절감하고 고객 경험을 개선하며 운영의 민첩성을 높이기 위해 비즈니스 및 운영 모델에 기술 혁신을 적용합니다.

이 강사 주도 교육에서 참가자는 조직과 업계 전체에서 디지털 변혁을 가져오는 데 필요한 기술, 방법 및 사고방식을 이해하게 됩니다. 이 교육은 큰 그림을 이해하고 과장된 광고와 전문 용어를 분해하고 Insurtech 전략을 수립하기 위한 첫 단계를 밟아야 하는 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Insurtech 및 그 모든 구성 요소를 지능적이고 체계적으로 논의하십시오.
• Insurtech 내 각 핵심 기술의 역할을 식별하고 명확하게 설명하세요.
• Insurtech을 조직 내에서 구현하기 위한 일반 전략 초안을 작성하세요.

청중

• 보험사
• 보험업계의 기술자들
• 보험 이해 관계자
• 컨설턴트 및 비즈니스 분석가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 사례 연구 그룹 활동

이 강사는 온라인 또는 현장에서 개발자들을 대상으로 동적, 고성능, 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 FARM(FastAPI, React, MongoDB) 스택을 사용하는 인터랙티브 라이브 트레이닝입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• FastAPI, React, MongoDB를 통합하는 개발 환경 설정.
• FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점 이해.
• FastAPI를 사용하여 REST API 구축.
• React를 사용하여 상호작용 애플리케이션 설계.
• FARM 스택을 사용하여 애플리케이션 개발, 테스트 및 배포(프론트엔드 및 백엔드).

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Fintech 전략을 구현하는 데 필요한 기술, 방법 및 사고방식을 이해하게 됩니다.

이 교육은 Fintech에 대한 "전반적인 그림"을 이해하고 과장된 광고와 전문 용어를 분해하고 금융 사업 및 서비스에 적용 가능한 새로운 기술 도입을 위한 구체적인 첫 걸음을 내딛어야 하는 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조직에 대한 실행 가능한 Fintech 전략을 제시합니다.
• 핵심 기술의 역할과 기능을 이해하고 설명합니다.
• 단계적으로 새로운 기술을 도입하기 위한 행동 계획을 작성합니다.

디지털 시대의 보험은 디지털 변혁이 보험 산업의 제품, 운영 및 고객 참여 방식을 어떻게 개편하는지에 대한 실용적인 개요를 제공합니다.

이 강사 주도 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 보험 전문가들을 대상으로 하며, 디지털 기술, 데이터 기반 전략 및 혁신 프레임워크를 활용하여 보험 서비스와 운영을 모더니즈하는 방법을 이해하고 적용하기를 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 학습자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI, 빅 데이터, IoT 및 자동화가 현대 보험 워크플로에 어떤 역할을 하는지 설명합니다.
• 인슈어테크 트렌드를 식별하고 이들이 보험 생태계에 미치는 영향을 이해합니다.
• 디지털 도구와 데이터 통찰력을 활용한 고객 중심 전략을 설계합니다.
• 데이터 기반 접근법을 위험 관리 및 의사 결정에 적용합니다.
• 보험사에 적합한 혁신 및 변화 관리 방법론을 개발합니다.
• 실제 사례 연구를 평가하고 이를 지역 이니셔티브로 번역합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강연 및 토론.
• 사례 연구 분석 및 그룹 워크샵.
• 학습자의 조직을 위한 실질적인 연습 및 행동 계획.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

요구사항 공학(RE)은 소프트웨어 및 시스템 개발에서 핵심 분야로, 이해관계자의 요구와 제약을 식별, 문서화, 관리하여 프로젝트 성공을 보장하는 데 중점을 둡니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 전문가를 대상으로 하며, 실제 요구사항 공학에 대한 이해를 깊이 있게 하면서 IREB CPRE – Foundation Level 인증 시험 준비를 목표로 합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같이 할 수 있습니다:

• IREB CPRE Foundation 강의 내용에서 정의된 주요 개념과 용어를 이해하고 적용할 수 있습니다.
• 효과적이고 맥락에 적절한 기술을 사용하여 요구사항을 식별 및 추출할 수 있습니다.
• 실제 프로젝트의 요구사항을 모델링, 문서화, 검증할 수 있습니다.
• 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 요구사항 변경, 추적성, 우선순위를 관리할 수 있습니다.
• 요구사항 공학 도구와 최선의 방법을 사용하여 의사소통과 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있습니다.
• IREB CPRE – Foundation Level 인증 시험에 완전히 준비되어 합격할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 사례 기반 연습 및 협업 워크숍
• 시험 준비 세션 및 실전 문제

강의 맞춤 옵션

• 추가 모듈이나 업계별 사례 연구를 요청에 따라 추가할 수 있습니다.

모델 기반 개발(MBD)은 제어 시스템, 신호 처리 및 통신 시스템과 같은 동적 시스템의 더 빠르고 비용 효율적인 개발을 가능하게 하는 소프트웨어 개발 방법론입니다. 전통적인 텍스트 기반 프로그래밍보다는 그래픽 모델링에 의존합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 MBD 방법론을 적용하여 개발 비용을 절감하고 임베디드 소프트웨어 제품의 출시 시간을 단축하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MBD 구현에 적합한 도구를 선택하여 활용하세요.
• MBD를 사용하면 임베디드 소프트웨어 프로젝트의 초기 단계에서 신속한 개발을 수행할 수 있습니다.
• 내장된 소프트웨어가 시장에 출시되는 기간을 단축합니다.

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

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 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 요건 분석을 이해하고, 분석 기법을 활용하여 프로젝트의 요건을 효율적이고 정확하게 수행하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 유형의 요건을 식별할 수 있습니다.
• 요건 분석의 전반적인 개념과 활동을 이해합니다.
• 요건 분석 방법론에 익숙해집니다.
• 다양한 요건 분석 기법을 활용할 수 있습니다.
• 요건을 구조화하여 반복적인 요구사항 수집 과정에서 아키텍트와 개발자와 효율적으로 의사소통할 수 있습니다.

이 과정은 핸드 슨 연습을 통해 소프트웨어 엔지니어링, 요구 공학 및 테스트의 기본 및 응용을 보여줍니다 .