Unix/셸 사용자를 위한 파이썬 – 자동화 및 스크립팅 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.

데이터 과학과 AI의 실무적 접근법을 심도 있게 다루며, 전문가들이 데이터를 탐색하고 머신러닝 모델을 구축하며 비즈니스 환경에서 AI 기반 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 역량을 갖추도록 합니다. CRISP-DM 워크플로우, 통계적 분석, 지도 학습 및 비지도 학습, Tensorflow를 활용한 딥러닝, 자연어 처리, Spark를 이용한 빅데이터 분석, 데이터 기반 스토리텔링 등을 다룹니다. Python 데이터 과학 인증 및 커리어 준비형 분석 트레이닝을 원하는 초보자에게 이상적입니다.

파이썬을 이용한 인공지능은 파이썬의 방대한 AI 및 머신러닝 라이브러리 생태계를 활용하여 지능적인 시스템을 개발하는 것입니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 파이썬을 사용하여 AI 솔루션을 설계, 구현 및 배포하고자 하는 중급 파이썬 프로그래머를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• 파이썬의 핵심 AI 라이브러리를 사용하여 AI 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 모델을 다룰 수 있습니다.
• AI 솔루션을 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 모델 성능을 평가하고 정확도와 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.

코스의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락처를 통해 문의하세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python, R을 활용하여 거래를 자동화하길 원하는 비즈니스 분석가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 특화된 증가량으로 신속하게 보안을 매수하고 매도하는 알고리즘을 사용합니다.
• 알고리즘 트레이딩을 통해 거래와 관련된 비용을 줄입니다.
• 주가를 자동으로 모니터링하고 거래를 실행합니다.

파이썬으로 만드는 적용형 AI는 프로그래머와 데이터 분석가에게 파이썬을 활용해 머신러닝 솔루션을 처음부터 구축하기 위한 기초 기술을 제공합니다. 지도 학습의 분류 및 회귀, 비지도 학습의 클러스터링 및 이상 탐지, 고급 신경망 아키텍처의 핵심 원리를 다룹니다. 손글씨 AI 개발을 위해 scikit-learn, Apache Spark MLlib, Jupyter 노트북을 활용하는 검증된 방법을 살펴봅니다. 전문가들이 실용적인 ML 모델을 구현하고, 알고리즘의 한계를 평가하며, 실제 문제 해결을 위한 적용 프로젝트를 완료할 수 있도록 도와줍니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9를 사용하여 Python 개발 경험을 향상시키고자 하는 중급 수준 Python 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 개발을 위해 AWS Cloud9를 설정하고 구성합니다.
• AWS Cloud9 IDE 인터페이스와 기능을 알아보세요.
• AWS Cloud9에서 Python개의 애플리케이션을 작성, 디버깅 및 배포합니다.
• AWS Cloud9 플랫폼을 사용하여 다른 개발자와 협업하세요.
• 고급 배포를 위해 AWS Cloud9를 다른 AWS 서비스와 통합하세요.

강의 개요

이 실습 중심의 교육 프로그램은 데이터 엔지니어링 배경을 갖춘 전문가를 대상으로 설계되었습니다. 이 강좌는 인공지능, Python, 대형 언어 모델(LLM) 분야에서 실용적인 기술을 배양하는 데 중점을 둡니다. 강좌는 실제 적용 사례를 다루며, 모델 사용법, 프롬프트 엔지니어링, AI 기반 솔루션 구축 방법을 포함합니다. 참가자들은 핵심 개념에서 시작하여 배포 가능한 AI 워크플로우를 구축하는 점진적인 연습 문제를 풀어내게 됩니다.

교육 형식

• 오프라인 교실 강의

• 강사 주도 세션 및 안내된 실습

• 상호작용식 토론 및 실제 사례 연구

• 매일 진행되는 실습 연습

강의 목표

• 현대 애플리케이션과 관련된 핵심 인공지능 및 머신러닝 개념 이해

• AI 개발 및 데이터 워크플로우를 위한 Python 기술 강화

• 대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리 이해 및 효율적인 활용 방법 학습

• 신뢰할 수 있는 출력을 위한 프롬프트 설계 및 최적화

• API 및 프레임워크를 활용하여 엔드투엔드 AI 솔루션 구축

• 데이터 엔지니어링 파이프라인에 AI 통합

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 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.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow를 사용하여 잠재적인 사기 데이터를 분석하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

본 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python과 TensorFlow를 사용하여 사기 검출 모델을 생성합니다.
• 사기를 예측하기 위한 선형 회귀와 선형 회귀 모델을 구축합니다.
• 사기 데이터 분석용으로 끝에서 끝까지 인공 지능 애플리케이션을 개발합니다.

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.