Python 교육

Python 교육

현지 강사 주도 라이브 파이썬 교육 과정은 실습을 통해 Python 프로그래밍 언어의 다양한 측면을 연습합니다. 여기에는 기본 파이썬 프로그래밍, 고급 파이썬 프로그래밍, 테스트 자동화를위한 파이썬, 파이썬 스크립팅 및 자동화, 파이낸스, 뱅킹 및 보험과 같은 분야의 데이터 분석 및 빅 데이터 애플리케이션을위한 파이썬이 포함됩니다.

NobleProg Python 교육 과정에서는 기계 학습 및 심층 학습을위한 Python 라이브러리 및 프레임 워크 사용에 대한 기초 및 고급 과정도 다루고 있습니다.

파이썬 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다. 현장 실습은 고객 오피스에서 현지에서 실시 할 수 있고 또는 NobleProg 교육 센터에서도 수강 가능합니다. 원격 라이브 교육은 대화형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다.

회원 평가

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Python코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
21 시간
Python 데이터 과학 및 기계 학습을위한 규모, 유연하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Spark는 대형 데이터를 검색, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진이지만 Hadoop는 대형 데이터 저장 및 처리에 대한 소프트웨어 라이브러리 프레임 워크입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Spark, Hadoop 및 Python를 사용하고 통합하여, 분석하고, 대규모 및 복잡한 데이터 세트를 변환하고자하는 개발자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

Spark, Hadoop, 및 Python을 사용하여 대형 데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다. Spark의 특징, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해하고 Hadoop. Spark, Hadoop 및 Python을 대형 데이터 처리에 통합하는 방법을 배우십시오. Spark 생태계 (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 탐험하십시오. Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google와 유사한 공동 필터링 권장 시스템을 구축합니다. Apache Mahout를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
28 시간
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.

이 과정은 Python 2.7.x 또는 3.x를 사용하여 제공 될 수 있으며 실용적인 연습을 통해 두 언어 버전의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 이 과정은 모든 운영 체제 ( Linux 및 Mac OS X뿐만 아니라 Microsoft Windows를 포함한 모든 유닉스 계열)에서 제공 될 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.
28 시간
이 강사 주도의 라이브 교육에서 참가자들은 분산 응용 프로그램, 데이터 분석 및 시각화, UI 프로그래밍과 같은 영역에서 문제를 해결하기 위해이 다재 다능한 언어를 적용하는 방법을 포함하여 고급 파이썬 프로그래밍 기술을 배우게됩니다. 유지 관리 스크립팅.

코스 의 형식

- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 연습을 많이.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.

코스 사용자 지정 옵션

- 이 코스내의 섹션이나 주제를 추가, 제거 또는 사용자 지정하려면 당사에 문의하여 예약하십시오.
21 시간
In this instructor-led, live training in 대한민국, 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.
14 시간
이 과정은 Python 프로그래밍 언어를 배우고자하는 사람들을 위해 설계되었습니다. 강조는 Python 언어, 핵심 도서관뿐만 아니라 Python 커뮤니티에 의해 개발 된 최고의 및 가장 유용한 도서관의 선택에 있습니다. Python 비즈니스를 운전하고 전 세계의 과학자들에 의해 사용되며, 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
35 시간
교육 과정은 참가자들이 데이터 분석을 사용하여 웹 응용 프로그램 개발을 준비하는 데 도움이 될 것입니다 Python Programming. 이러한 데이터 시각화는 의사 결정에서 최고 Management를위한 훌륭한 도구입니다.
14 시간
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.
14 시간
강사가 진행하는이 실습은 Al Sweigart의 유명한 책 " Python 지루한 것들 자동화하기"에 기반을두고 있습니다. 초보자를 대상으로하며 실용적인 실습과 토론을 통해 필수적인 Python 프로그래밍 개념을 다룹니다. Office 생산성을 획기적으로 높이기 위해 코드를 작성하는 방법에 중점을 둡니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 Python 으로 프로그래밍하고이 새로운 기술을 다음과 같은 용도로 적용하는 방법을 알게 될 것입니다.

- 간단한 Python 프로그램을 작성하여 작업을 자동화합니다.
- "정규식"으로 텍스트 패턴 인식을 할 수있는 프로그램 작성.
- 프로그래밍 방식으로 Excel 스프레드 시트를 생성 및 업데이트합니다.
- PDF 및 Word 문서를 구문 분석합니다.
- 웹 사이트를 크롤링하고 온라인 소스에서 정보를 가져옵니다.
- 전자 메일 알림을 보내는 프로그램 작성
- Python 의 디버깅 도구를 사용하여 버그를 신속하게 해결하십시오.
- 마우스와 키보드를 프로그래밍 방식으로 제어하여 클릭하고 입력합니다.

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터가 포함 된 일련의 데모 응용 프로그램을 작성하면서 파이썬에서 가장 관련성이 높고 첨단 인 기계 학습 기술을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 복잡한 문제를 해결하기위한 기계 학습 알고리즘 및 기술 구현 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터가 포함 된 응용 프로그램에 심층 학습 및 반 감독 학습을 적용합니다 Python 알고리즘을 최대 가능성으로 푸시하십시오 NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리 및 패키지 사용 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 시간
Pandas는 구조화 된 (테이블 형, 다차원 형, 잠재적으로 이기종) 및 시계열 데이터 작업을위한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다 .
21 시간
단위 테스트는 소스 코드의 속성을 수정하거나 결과를 예상하여 이벤트를 트리거하여 개별 단위의 소스 코드를 테스트하는 테스트 방식입니다 PyTest는 전 기능의 고급 API로 독립적이며 유연하고 확장 가능한 테스트 프레임 워크입니다 강사진이 진행되는 실제 교육에서 참가자는 PyTest를 사용하여 우아하고 표현력 있고 읽기 쉬운 짧고 유지 보수 가능한 테스트를 작성하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 상용구 코드가 필요없이 읽기 쉽고 유지 보수 가능한 테스트를 작성하십시오 작은 테스트를 작성하기 위해 조명기 모델을 사용하십시오 응용 프로그램, 패키지 및 라이브러리에 대한 복잡한 기능 테스트까지의 규모 테스트 후크, 어썰트 재 작성 및 플러그인과 같은 PyTest 기능 이해 및 적용 테스트를 병렬 및 여러 프로세서에서 실행하여 테스트 시간 단축 독점, 모의, 적용 범위, unittest, doctest 및 Selenium과 같은 다른 유틸리티와 함께 ​​지속적인 통합 환경에서 테스트 실행 파이썬을 사용하여 비 파이썬 응용 프로그램 테스트 청중 소프트웨어 테스터 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
28 시간
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.
28 시간
이 과정은 NLP에서 언어학자 또는 프로그래머를 소개합니다 Python. 이 과정에서 우리는 대부분 nltk.org (자연 언어 도구 키트)를 사용할 것이지만 NLP에 관련되고 유용한 다른 도서관도 사용할 것입니다. 현재 우리는이 과정을 Python 2.x 또는 Python 3.x로 수행 할 수 있습니다. 예제는 영어 또는 맨다린어 (普通话)에 있습니다. 예약 전에 합의된 경우 다른 언어도 사용할 수 있습니다.
35 시간
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.
21 시간
GIS (지리 정보 시스템)는 공간 또는 지리 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리 및 표시하도록 설계된 시스템입니다. 약어 GIS 는 지리 정보 시스템을 연구하고 지리 정보학의 광범위한 학문 분야에서 큰 영역 인 학문 분야를 지칭하기 위해 지리 정보 과학 ( GIS 과학)에 사용되기도합니다.

지난 20 년간 Python 과 GIS 의 사용이 크게 증가했습니다. 특히 2000 년에 Python 2.0 시리즈가 도입되었습니다. Python 2.0 시리즈에는 언어를 훨씬 쉽게 배포 할 수있게 해주는 많은 새로운 프로그래밍 기능이 포함되었습니다. 그 이후로 Python 은 Esri의 제품과 같은 상용 GIS 뿐만 아니라 Q GIS 및 GRASS의 일부로 포함 된 오픈 소스 플랫폼에서도 활용되었습니다. 사실 Python 오늘날 GIS 사용자와 프로그래머들에 의해 가장 널리 사용되는 언어입니다.

이 프로그램은 Python 과 geopandas, pysal, bokeh 및 osmnx와 같은 사전 라이브러리를 사용하여 사용자 고유의 GIS 기능을 구현합니다. 이 프로그램은 또한 Arc GIS API 및 Q GIS 툴 보크 (toolboox)와 관련된 입문 모듈을 다루고 있습니다.
35 시간
이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.
28 시간
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.
21 시간
깊은 Reinforcement Learning은 "인공 에이전트"의 능력에 대해 언급하여 시험과 오류와 보상과 처벌을 통해 배울 수 있습니다. 인공 에이전트는 인간이 자신의 지식을 얻고 건설 할 수있는 능력을 시뮬레이션하는 것을 목표로합니다, 직접 비전과 같은 원료 입력에서. 강화 학습, 깊은 학습 및 신경 네트워크를 실현하는 데 사용됩니다. 강화 학습은 기계 학습과 다르며 감독되고 감독되지 않은 학습 접근 방식에 의존하지 않습니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 깊은 Reinforcement Learning의 기초를 배우게 될 것이며, 그들은 Deep Learning 에이전트의 창조를 통과합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

깊은 뒤에 있는 핵심 개념들을 이해하고 그것을 구별할 수 있게 하라 Machine Learning 진보된 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용하여 실제 세계 문제를 해결합니다. 에이전트를 만들기 Deep Learning

관객

개발자 데이터 과학자

코스의 형식

부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
14 시간
In this instructor-led, live training in 대한민국 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 시간
파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 Excel은 많은 산업 분야에서 널리 사용되는 Microsoft에서 개발 한 스프레드 시트 응용 프로그램입니다 Excel에 Python을 추가하면 데이터 분석을위한 강력한 도구가됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Python과 Excel의 기능을 결합하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Python과 Excel을 통합하기위한 패키지 설치 및 구성 Python을 사용하여 Excel 파일 읽기, 쓰기 및 조작 Excel에서 Python 함수 호출 청중 개발자 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
14 시간
In this instructor-led, live training in 대한민국, 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.
7 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 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.
21 시간
Py Qt 는 Python 응용 프로그램 용 GUI (그래픽 사용자 인터페이스)를 개발하기위한 크로스 플랫폼 라이브러리입니다. Python 과 Qt GUI 툴킷을 인터페이스합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Python 및 Qt UI 프레임 워크를 사용하여 시각적으로 매력적인 소프트웨어 응용 프로그램을 프로그래밍하려는 사람들을 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 필요한 모든 라이브러리, 패키지 및 프레임 워크가 포함 된 개발 환경을 설정하십시오.
- 사용자 인터페이스가 원활하게 기능하고 시각적으로 매력적 인 데스크톱 또는 서버 응용 프로그램을 만듭니다.
- 유용성을 최대화하려면 위젯, 차트, 레이어 등 다양한 UI 요소와 효과를 구현하십시오.
- 디자인 및 개발 단계에서 좋은 UI 디자인과 코드 구성을 구현하십시오.
- 응용 프로그램을 테스트하고 디버그하십시오.

과정 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정은 Windows, Linux 및 Mac OS에서 개발할 수 있습니다.
- 모든 소프트웨어의 최신 버전이 사용됩니다 (예 : Py Qt 5).
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
14 시간
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
28 시간
기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 배울 수있는 능력을 가지고있는 인공 지능의 지점입니다.

깊은 학습은 학습 데이터 표현과 신경 네트워크와 같은 구조를 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 영역입니다.

Python는 명확한 합성과 코드 읽기 가능성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 깊은 학습 신용 위험 모델의 창조를 통과하는 동안 텔레콤을 사용하여 깊은 학습 모델을 구현하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

깊은 학습의 기본 개념을 이해합니다. Telecom에서 깊은 학습의 응용 프로그램과 사용법을 배우십시오. Python, Keras, 그리고 TensorFlow을 사용하여 텔레콤에 대한 깊은 학습 모델을 만듭니다. 자신의 깊은 학습 고객 예측 모델을 사용하여 구축 Python.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
28 시간
귀하의 회사는 수년 동안 수집한 데이터에 대한 인식을 얻고 싶습니다. 그럼에도 불구하고, 당신은 그것을 할 수있는 도구와 접근 방식의 끝없는 옵션에 직면합니다. 사용자 친화적 인 UI 도구가 있습니다 PowerBi, backend 명령 라인 도구와 같은 SQL, 그리고 다양한 "data wrangling" 프로그래밍 언어와 같은 Python 및 R.

이 과정은 직업을위한 가장 강력하고 유연한 도구를 선택합니다 : Python.

Python 비교적 낮은 학습 곡선을 가진 읽을 수 있는 프로그래밍 언어입니다. 그것은 대부분의 다른 해결책이 할 수없는 무언가를 제공합니다 : 유연성과 적응성. 학습에 대한 초기 투자를 한 후 Python, 당신은 다른 도구에서 어렵고 시간이 소요되는 방식으로 데이터를 조작하고 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 판매 데이터, 트래픽 분석, 고객 상호 작용 등에서 숫자를 흔들기 시작하기에 충분히 배우고자하는 사람들을 대상으로합니다.

훈련은 학습, 유지 및 실습을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 온라인 학습, 라이브 교실 상호 작용, 커플 학습 및 커플 프로그래밍과 같은 다양한 학습 접근 방식을 결합함으로써,이 훈련은 각 수업의 효과를 최대화하는 것을 목표로합니다. 그것은 사전 학습, 상호 학습 및 포스트 학습의 혼합을 통해 배운 개념을 강화하고, 코스를 재미 있고 흥미롭게 만드는 사회적 요소를 포함합니다. 훈련은 세 부분으로 나뉘어져 있습니다 :

사전 경주 - 경주 포스트 코스

이 훈련은 순수한 온라인 학습과는 다르며 코치와의 라이브 상호 작용을 강조합니다. 그것은 또한 전통적인 교실과 다르기 때문에 그것은 오프라인 학습과 자기 패키지 연습을 포함한다.

NobleProg 훈련의 독특한 측면은 학습에 대한 "파이어 프로그래밍" 접근 방식입니다. 커플 프로그래밍은 두 명 이상의 사람들이 동일한 기계에서 도전적이고 생각을 일으키는 문제를 공동으로 해결할 수 있습니다. 이 접근 방식은 가르치고 배우는 강력하고 효율적인 방법으로 입증되었습니다. NobleProg는 학습 플랫폼을 통해 이것을 가능하게합니다 DaDesktop. DaDesktop 참가자와 강사가 서로 공유하고 실제 시간에 기계와 상호 작용 할 수있는 공동 공간을 제공합니다. 비디오 컨퍼런스와 수업을 녹음 할 수있는 능력은이 훈련의 일환으로 DaDesktop에 포함 된 특징 중 일부일 뿐입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

필요한 소프트웨어, 도서관 및 개발 환경을 설치하고 설정하여 데이터 분석을 위해 충분한 코드를 작성하기 시작합니다. Excel, CSV, JSON 파일 및 데이터베이스와 같은 출처에서 데이터를 분석합니다. 그것을 분석하기 전에 그것의 유용성을 향상시키기 위해 데이터를 청소합니다. 간단한 통계적 분석을 수행합니다. 원하는 데이터를 올바른 형식으로 제공하는 보고서를 생성, 직선 숫자에서 차트, 차트 및 테이블에 이르기까지. 성과 및 문제 영역의 추세를 포함하여 데이터에서 가치있는 통찰력을 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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