대한민국 Python 과정

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Power BI 내에서 Python의 데이터 분석 기능을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 능력을 향상시키려는 전문가 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

데이터 분석을 위해 Python을 Power BI에 통합하는 방법을 알아보세요. Python 스크립트를 사용하여 Power BI 환경 내에서 데이터를 로드, 정리 및 전처리합니다. Python을 사용하여 사용자 정의 및 대화형 시각화를 생성하여 데이터 시각화 기능을 향상시킵니다. Python을 사용하여 고급 데이터 분석 기술을 습득합니다.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 Python 프로그래밍과 사이버 보안의 응용 프로그램을 포괄적으로 이해하고자 하는 숙련된 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

방어적인 사이버 보안을 위해 Python 프로그래밍을 사용하십시오. 윤리적 공격 기법 및 디지털 포렌식 작업을 위해 Python을 이해하고 사용합니다. 공격적인 사이버 보안 및 취약성 공개를 둘러싼 법적 및 윤리적 고려 사항을 인식합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

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 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
• ROS 도구 및 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
• ROS 패키지와 라이브러리를 사용하여 모바일 로봇에 대한 일반적인 작업을 수행합니다.
• ROS을 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• ROS 애플리케이션 문제 해결 및 디버깅.

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.

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 배우고자 하는 사람들을 위해 고안되었습니다. Python 언어, 핵심 라이브러리는 물론 Python 커뮤니티에서 개발한 가장 유용하고 유용한 라이브러리를 선택하는 데 중점을 둡니다. Python은 비즈니스를 주도하고 전 세계 과학자들이 사용하는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Python 은 금융 산업에서 큰 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지 펀드가 채택한이 솔루션은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 광범위한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 여러 특정 재무 관련 문제를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본 사항 이해
• 금융 애플리케이션을 Python 로 생성하기 위한 최상의 개발 도구 다운로드, 설치 및 유지 관리
• 다양한 소스(CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)의 금융 데이터를 구성, 시각화 및 분석하기 위한 가장 적합한 Python 패키지 및 프로그래밍 기술 선택 및 활용
• 자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 애플리케이션 구축
• Python 애플리케이션 문제 해결, 통합, 배포 및 최적화

청중

• 개발자
• 분석가
• 퀀트

과정의 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습의 조합

노트

• 이 교육은 금융 전문가들이 직면한 주요 문제에 대한 해결책을 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러나 특정 주제, 도구 또는 기술에 대해 추가하거나 자세히 설명하고 싶다면 문의하여 조정하십시오.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 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.

이 강사가 진행하는 실시간 교육인 대한민국(현장 또는 원격)에서 참가자는 Python과 Excel의 기능을 결합하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python과 Excel을 통합하기 위한 패키지를 설치하고 구성합니다.
• Python을 사용하여 Excel 파일을 읽고 쓰고 조작합니다.
• Excel에서 Python 함수를 호출합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정은 BDD(Behavior-Driven Development)에 대한 논의와 Behave 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션에 대한 BDD 테스트를 수행하는 방법을 소개합니다. 참가자들은 실습 기반의 실험 환경에서 배운 개념과 전략을 구현하면서 강사 및 동료들과 충분히 상호 작용할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

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

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석 및 시각화를 위해 탐색하거나 Python으로 전환하려는 Matlab 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Install and configure a Python 개발 환경.
• Matlab과 Python 구문의 차이점과 유사점을 이해합니다.
• Python를 사용하여 다양한 데이터 세트에서 인사이트를 얻습니다. 
• 기존 Matlab 애플리케이션을 Python로 변환합니다. 
• Matlab 및 Python 애플리케이션을 통합합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 판매 데이터, 트래픽 분석, 고객 상호 작용 등의 수치를 분석하기 시작하기에 충분한 Python 학습을 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석을 위한 Python 코드를 작성하기 시작하는 데 필요한 소프트웨어, 라이브러리 및 개발 환경을 설치하고 구성합니다.
• Excel, CSV, JSON 파일 및 데이터베이스와 같은 소스의 데이터를 분석합니다.
• 분석 전에 데이터의 유용성을 향상시키기 위해 데이터를 정리합니다.
• 간단한 통계 분석을 수행합니다.
• 단순한 숫자부터 데이터 시각화까지 원하는 데이터가 정확한 형식으로 표시되도록 보고서를 생성합니다.
• 성과 추세, 문제 영역 등 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻습니다.

이 강사 주도의 라이브 교육에서 참가자들은 분산 응용 프로그램, 데이터 분석 및 시각화, UI와 같은 영역에서 문제를 해결하기 위해이 다목적 언어를 적용하는 방법을 포함하여 고급 Python 프로그래밍 기술을 배우게됩니다. 프로그래밍 및 유지 보수 스크립팅.

코스 의 형식

• 참여형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실습 구현.

코스 사용자 지정 옵션

• 본 강의의 섹션 또는 주제를 추가, 제거 또는 사용자 지정하고자 하는 경우, 문의하여 조정해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을 사용하여 많은 웹사이트를 크롤링하는 프로세스를 자동화하여 처리 및 분석을 위한 데이터를 추출하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Install and configure Python 및 관련 패키지를 설치하고 구성합니다.
• 많은 다른 웹사이트에 저장된 데이터를 검색하고 파싱합니다.
• 웹사이트 작동 방식과 HTML 구조를 이해합니다.
• 대규모 웹 크롤링을 위한 스파이더를 구축합니다.
• Selenium을 사용하여 AJAX 기반 웹 페이지를 크롤링합니다.

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python 및 R을 사용하여 거래를 자동화하려는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 알고리즘을 사용하여 특정 단위로 증권을 빠르게 매수 및 매도합니다.
• 알고리즘 거래를 이용해 거래와 관련된 비용을 줄이세요.
• 자동으로 주가를 모니터링하고 거래를 실행합니다.

챗봇은 채팅 인터페이스를 통해 인간의 응답을 자동으로 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇은 사용자 상호 작용에 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 원리를 이해합니다.
• Python를 사용하여 다양한 챗봇을 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결합니다.

청중

• 개발자

코스의 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습을 병행합니다.

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 일정을 잡으십시오.

이 강사가 주도하는 현지 또는 온라인 실시간 교육은 중급 개발자가 NVIDIA GPU에서 병렬로 실행되는 Python 애플리케이션을 구축하기 위해 CUDA를 사용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

이 강사는 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 데이터 마이닝을 위해 Python을 사용하여 더 고급 데이터 분석 기술을 구현하고자 하는 온라인 또는 오프라인 실시간 교육입니다.

이 교육을 통해 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다.

• 연관 규칙 마이닝, 텍스트 감정 분석, 자동 텍스트 요약, 데이터 이상 탐지 등 데이터 마이닝의 주요 영역을 이해합니다.
• 실제 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위한 다양한 전략을 비교하고 구현합니다.
• 결과를 이해하고 해석합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 문제 풀이.
• 실습 환경에서 실습 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면 문의하여 조율하십시오.

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 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TensorFlow을 사용하여 잠재적인 사기 데이터를 분석하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 TensorFlow에서 사기 탐지 모델을 생성합니다.
• 사기를 예측하기 위해 선형 회귀 및 선형 회귀 모델을 구축합니다.
• 사기 데이터 분석을 위한 엔드투엔드 AI 애플리케이션을 개발합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을(를) 사용하여 컴퓨터 네트워크를 유지, 관리 및 설계하려는 네트워크 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 네트워크 자동화를 위해 Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet 및 pyntc를 최적화하고 활용합니다.
• 네트워크 자동화의 멀티스레딩 및 멀티프로세싱을 마스터하세요.
• 네트워크 프로그래밍에는 GNS3과 Python을 사용하십시오.

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.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python를 사용하여 Kali Linux에서 테스트 네트워크에 침투하려는 침투 테스터를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 네트워크 취약점을 찾는 Python 프로그램을 만듭니다.
• 익스플로잇에서 Kali 웹 셸과 셸코드를 탐색하고 사용하세요.
• 침투 테스트를 위해 다양한 Kali 도구를 적용합니다.
• Python를 사용하여 시스템을 악용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python를 서버측 언어로 사용하여 웹 애플리케이션을 생성하려는 개발자를 대상으로 합니다. 주어진 문제에 가장 적합한 기술과 프레임워크를 찾기 위해 다양한 기술과 프레임워크를 탐구합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Install and configure Python packages and frameworks.
• Set up the appropriate development environment to optimize the coding process.
• Write the code needed to enable common functionality expected by end users of an application (forms, database queries, calculations, etc.)
• Select from a number of popular frameworks such as Django and Flask to automate redundant tasks and reduce development time.

Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 양적 금융을 위해 Python 을 사용하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Python 프로그래밍의 기초 이해하기
• 수학 기법, stochastics 및 통계 구현을 포함한 금융 응용 프로그램에 Python 사용
• 성능 Python 사용하여 재정 알고리즘 구현하기

청중

• 개발자
• 양적 분석가

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

Computer 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 Python 사용하여 간단한 Computer 비전 응용 프로그램을 만들면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Computer Vision의 기본 사항을 이해합니다.
• Computer Vision 작업을 구현하기 위해 Python을 사용합니다.
• 자체 얼굴, 객체 및 동작 감지 시스템을 구축합니다.

청중

• Computer Vision에 관심 있는 Python 프로그래머

과정 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습을 병행합니다.

이 과정은 학생에게 Python 언어를 소개합니다. 이 수업이 끝나면 학생들은 다양한 주제 분야를 다룰 수있는 평범하지 않은 Python 프로그램을 작성할 수 있습니다. 주제에는 언어 구성 요소, 전문 IDE, 제어 흐름 구조, 문자열, I / O, 컬렉션, 클래스, 모듈 및 정규 표현식에 대한 작업이 포함됩니다. 이 과정은 많은 실습 랩, 솔루션 및 코드 예제로 보완됩니다.

이 과정을 마치면 학생들은 Python 보안 원칙에 대한 지식과 이해를 입증할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 패턴을 찾고 통찰력을 얻기 위해 매우 많은 양의 텍스트를 처리하기 위해 spaCy를 사용하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• spaCy를 설치하고 구성합니다.
• spaCy의 Natural Language Processing (NLP) 접근 방식을 이해합니다.
• 대규모 데이터 소스에서 패턴을 추출하고 비즈니스 통찰력을 얻습니다.
• 기존 웹 및 레거시 애플리케이션과 spaCy 라이브러리를 통합합니다.
• spaCy를 실시간 프로덕션 환경에 배포하여 인간 행동을 예측합니다.
• spaCy를 사용하여 Deep Learning에 대한 텍스트를 사전 처리합니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 실시간 실험실 환경에서 직접 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 준비하십시오.
• spaCy에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하십시오: https://spacy.io/

Tableau은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구입니다. Python은 광범위한 통계 및 머신 러닝 기술을 지원하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Tableau의 데이터 시각화 기능과 Python의 머신 러닝 기능을 결합하면 개발자가 다양한 비즈니스 사용 사례에 대한 고급 데이터 분석 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정에서 참가자들은 Tableau과 Python을 결합하여 고급 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Tableau과 Python의 통합은 TabPy API를 통해 이루어집니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TabPy API를 사용하여 Tableau과 Python을 통합합니다.
• Tableau과 Python의 통합을 활용하여 몇 줄의 Python 코드로 복잡한 비즈니스 시나리오를 분석합니다.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 강의, 토론, 실습 및 집중적인 실습을 병행합니다.

Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 명령줄 또는 Python API/라이브러리로 사용할 수 있습니다. 흥미로운 응용 프로그램 중 하나는 실행 요약을 빠르게 생성하는 것입니다. 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 대량의 텍스트 데이터를 검토해야 하는 조직에 특히 유용합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육에서는 참가자가 Python을 사용하여 입력 텍스트의 요약을 자동으로 생성하는 간단한 애플리케이션을 만드는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스트를 요약하는 명령줄 도구 사용.
• Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 설계 및 생성.
• 세 가지 Python 요약 라이브러리(sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17) 평가.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 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.