Python για Ανάλυση Επιχειρησιακών Δεδομένων και Αυτοματοποίηση Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εντατική, πρακτική κατεύθυνση ασχολείται με προηγμένες τεχνικές Python, βιβλικές πρακτικές και συνηθισμένους σχεδιασμός μοτίβων για να χτίζετε ανατρεπόμενες, δοκιμαστικές και υψηλής επιδόσεως εφαρμογές Python. Επικεντρώνεται στα σύγχρονα εργαλεία, τυποποίηση, μοντέλα παραλληλισμού, αρχιτεκτονικά πρότυπα και έτοιμα για εγκατάσταση ροές εργασίας.

Αυτή η κατεύθυνση με διεξαγωγή παιδαγωγού, ζωντανή (διαδικτυακά ή επί τόπου), απευθύνεται σε ανάπτυξσης Python μεμειωμένου επιπέδου ως προς την προηγμένη γνώση, οι οποίες επιθυμούν να αποκτήσουν επαγγελματικά σχέδια και μοτίβα για παραγωγικό περιβάλλον.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμένες Python typing, dataclasses και type-checking για την αύξηση της συμβατότητας του κώδικα.
• Χρησιμοποιήσετε μοτίβα σχεδιασμού και αρχητεκτονικά προτύπα για να δομήσετε ισχυρές εφαρμογές.
• Εφαρμένες παραλληλισμό και παράλληλη εκτέλεση σωστά χρησιμοποιώντας asyncio και multiprocessing.
• Κατασκευή αξιόπιστου κώδικα με pytest, property-based testing και CI pipelines.
• Profile, βελτίωση και προσαρμογή Python εφαρμογές για παραγωγή.
• Package, κυκλοφόρηση και εγκατάσταση Python έργα με σύγχρονα εργαλεία και containers.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικές διαλέξεις και σύντομες εξηγήσεις.
• Πρακτικές εργασίες και ασκήσεις προγραμματισμού κάθε ημέρα.
• Capstone μικρό-έργο συνδυάζοντας μοτίβα, δοκιμασία και εγκατάσταση.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη εκπαίδευση ή έμφαση (data, web, ή infra), παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διοργάνωση.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για να σχεδιάζετε, κατασκευάζετε, δοκιμάζετε και εγκαθίστατε αυτόνομα (προσωπικά) συστήματα χρησιμοποιώντας Python. Καλύπτει τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη, την ολοκλήρωση εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, τους παραδείγματες χορόδρομής, τον έλεγχο ασφαλείας και τις σκέψεις για την εξυπηρέτηση.

Αυτό το διδασκαλία υπό οδηγία καθηγητή, ζωντανή (online ή σε εγχώριο επίπεδο), απευθύνεται σε μηχανικούς ML του μεσαίου ρόλου έως του προχωρημένου, AI διαμορφωτές και λογισμικούς μηχανικούς που επιθυμούν να χτίζουν αξιόπιστους, έτοιμους για την εξυπηρέτηση αυτόνομους κυβερνήτες με τη χρήση Python.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη και τα ρούτιν προς λήψη αποφάσεων.
• Ολοκληρώνουν εξωτερικά εργαλεία και APIs για την επέκταση των δυνατοτήτων του αυτόνομου κυβερνήτη.
• Υλοποιούν αρχιτεκτονικές μνήμης για συντομο- και μακροπρόθεσμη χρήση.
• Συντονίζουν πολυβήματες χοροδιογραφικές και τη σύνθεση αυτόνομων κυβερνητών.
• Εφαρμένες πρακτικές ασφαλείας, έλεγχο πρόσβασης και παρακολούθησης για τους εξυπηρετούμενους αυτόνομους κυβερνήτες.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση, διάλεξη και συζήτηση.
• Χειρονομήματα που χτίζουν αυτόνομους κυβερνήτες με Python και δημοφιλείς SDKs.
• Εκπαιδευτικά άσκημα βασισμένα σε εγχώριους εργασιακούς προτούπα.

Ευελιξία Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλάβετε.

Αυτή είναι μια πέντε-ημερής εισαγωγή στην Επιστήμη των Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI).

Η μάθηση παρουσιάζεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας το Python

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητικό πρωτοτύπο (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Dask με το οικοσύστημα Python για την ανάπτυξη, σκαλαρόμενη επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το περιβάλλον για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη επεξεργασίας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων χρησιμοποιώντας Dask και Python.
• Εξερευνήσουν τις λειτουργίες, βιβλιοθήκες, εργαλεία και API που διαθέτει ο Dask.
• Κατανοήσουν πώς ο Dask επιταχύνει την παράλληλη υπολογισμική στο Python.
• Μάθουν πώς να σκαλάρουν το οικοσύστημα Python (Numpy, SciPy και Pandas) χρησιμοποιώντας Dask.
• Βελτιώσουν το περιβάλλον Dask για να διατηρήσουν υψηλή απόδοση στην επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Αυτή η οδηγία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (διαδικτυακά ή σε τοπικό επίπεδο), απευθύνεται σε προγραμματιστές Python με διαφορετικό βαθμό εξοικείωσης και σε αναλυτές δεδομένων που θέλουν να επιτεθούν στην ανάλυση και τη μετατροπή δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που συμπεριλαμβάνει το Python, Pandas και Numpy.
• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.
• Εκτελέσουν προηγμένες επιχειρήματες ανάδειξης, ταξινόμησης και φίλτρων.
• Εκτελέσουν αυτοσυσσώρευση λειτουργίες και ανάλυση χρόνια σειρές δεδομένων.
• Οπτικοποίηση δεδομένων με το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες που παρέχουν οπτικοποίηση.
• Βρισκόμενοι και εξυφαίνοντας τον κώδικα για την ανάλυση δεδομένων.

Το Insurtech (γνωστός και ως Digital Insurance) αναφέρεται στη σύγκλιση ασφάλισης + νέων τεχνολογιών. Στον τομέα των Insurtech «ψηφιακών ασφαλιστών» εφαρμόζουν τεχνολογικές καινοτομίες στα επιχειρηματικά και λειτουργικά τους μοντέλα, προκειμένου να μειώσουν το κόστος, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και να βελτιώσουν την ευελιξία των εργασιών τους.

Σε αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν κατανόηση των τεχνολογιών, των μεθόδων και της νοοτροπίας που απαιτούνται για να επιτευχθεί ένας ψηφιακός μετασχηματισμός στους οργανισμούς τους και στον κλάδο γενικότερα. Η εκπαίδευση απευθύνεται σε διευθυντές που πρέπει να κατανοήσουν μια μεγάλη εικόνα, να καταρρίψουν τη διαφημιστική εκστρατεία και την ορολογία και να κάνουν τα πρώτα βήματα για τη δημιουργία μιας στρατηγικής Insurtech.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Συζητήστε το Insurtech και όλα τα συστατικά μέρη του έξυπνα και συστηματικά
• Προσδιορίστε και απομυθοποιήστε το ρόλο κάθε βασικής τεχνολογίας στο Insurtech.
• Σχεδιάστε μια γενική στρατηγική για την εφαρμογή του Insurtech στον οργανισμό τους

Ακροατήριο

• Ασφαλιστές
• Τεχνολόγοι στον ασφαλιστικό κλάδο
• Οι ασφαλιστικοί φορείς
• Σύμβουλοι και επιχειρησιακοί αναλυτές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και ομαδικές δραστηριότητες μελέτης περίπτωσης

Αυτή η καθηγησία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμορφωτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FARM (FastAPI, React και MongoDB) stack για να φτιάξουν δυναμικές, υψηλόδεσμες και κλιμακωτές web εφαρμογές.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει τη FastAPI, το React και το MongoDB.
• Κατανοήσουν τα βασικά σημεία, χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του FARM stack.
• Μάθουν πώς να φτιάξουν REST APIs με τη FastAPI.
• Μάθουν πώς να σχεδιάσουν αλληλεπίδραση εφαρμογές με το React.
• Αναπτύξουν, θεσπίσουν και καταβάλουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας το FARM stack.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site), που διεξάγεται από εκπαιδευτικό, στο Ελλάδα, απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάζουν, δοκιμάζουν και αναπτύσσουν RESTful APIs πιο εύκολα και γρήγορα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη APIs με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν APIs πιο γρήγορα και εύκολα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν δομές και σχήματα δεδομένων με βάση το Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν APIs σε βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας SQLAlchemy.
• Εφαρμόσουν ασφάλεια και πιστοποίηση σε APIs χρησιμοποιώντας τα εργαλεία FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και να αναδημοσπερήσουν web APIs σε cloud server.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα κατανοήσουν τις τεχνολογίες, τις μεθόδους και τη νοοτροπία που απαιτούνται για την εφαρμογή μιας στρατηγικής Fintech.

Αυτή η εκπαίδευση απευθύνεται σε διευθυντές που πρέπει να αποκτήσουν μια «μεγάλη εικόνα» κατανόηση του Fintech, να αναλύσουν τη διαφημιστική εκστρατεία και την ορολογία και να κάνουν απτά πρώτα βήματα προς την υιοθέτηση νέων τεχνολογιών που εφαρμόζονται στις χρηματοοικονομικές επιχειρήσεις και υπηρεσίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν

• Παρουσιάζουν βιώσιμες Fintech στρατηγικές για τον οργανισμό τους.
• Κατανοήστε και εξηγήστε τον ρόλο και τη λειτουργικότητα των βασικών τεχνολογιών.
• Σύνταξη σχεδίου δράσης για την εισαγωγή νέων τεχνολογιών με τρόπο βήμα προς βήμα.

Η Ασφάλιση στην Ψηφιακή Εποχή είναι μια εφαρμοσμένη περίληψη του τρόπου με τον οποίο η ψηφιακή μεταμόρφωση αναδιάρθρωνε τα προϊόντα, τις λειτουργίες και τη συμμετοχή των πελατών στον τομέα της ασφάλισης.

Αυτή η διδακτική μεθοδολογία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες της ασφάλισης που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν ψηφιακές τεχνολογίες, στρατηγικές που βασίζονται στα δεδomenά και πλαίσια καινοτομίας για να ανανεώσουν τα προϊόντα και λειτουργίες ασφάλισης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να εξηγήσουν το ρόλο της ΤΕΚ, των Μεγάλων Δεδομένων (Big Data), του IoT και της αυτοματοποίησης στις σύγχρονες εργασιακές διαδικασίες ασφάλισης.
• Να τυποποιήσουν τις τάσεις InsurTech και πώς επηρεάζουν το υποδοχείο ασφάλισης.
• Να σχεδιάσουν πελατόκεντρες στρατηγικές ευοδωμένες από ψηφιακά εργαλεία και δεδομένα.
• Να εφαρμόσουν προσεγγίσεις βασισμένες στα δεδομένα για τη διαχείριση κινδύνων και λήψη αποφάσεων.
• Να αναπτύξουν πλαίσιο καινοτομίας και διαχείρισης αλλαγών που είναι κατάλληλο για τις ασφαλιστικές εταιρείες.
• Να εξετάσουν πραγματικές περιπτώσεις και να μεταφέρουν τα συμπεράσματα σε τοπικές πρωτοβουλίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Ανάλυση περιπτώσεων μελετών και εργαστήρια ομίλου.
• Πρακτικές ασκήσεις και σχεδιασμός δράσης για τις οργανώσεις των συμμετεχόντων.

Επιλογές Παρατάκτικης Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε παρατακτική εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ οικονομήστε επικοινωνία μαζί μας.

Η Μηχανική των Απαιτήσεων (RE) είναι μια κλειδί διαφάνεια στην ανάπτυξη λογισμικού και συστημάτων, που εστιάζεται στην αναγνώριση, την καταχώρηση και τη διαχείριση των χρειών και περιορισμών των συμμετεχόντων για να εξασφαλίσει την επιτυχή ολοκλήρωση του προ젝τού.

Αυτός ο εκπαιδευτικός μαθητικός, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεταξύ διαφορών, που επιθυμούν να βαθυνθούν στην πρακτική Μηχανική των Απαιτήσεων και την προετοιμασία για την εξέταση πιστοποίησης IREB CPRE – Βασικό Επίπεδο.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν και εφαρμόσουν τις βασικές έννοιες και όρους που καθορίζονται από το σύνολο μάθησης IREB CPRE Βασικό.
• Αναγνωρίζουν και περιγράφουν απαιτήσεις χρησιμοποιώντας αποδοτικές και κατάλληλες για την περίπτωση τεχνικές.
• Μοντελοποιούν, καταγράφουν και επιβεβαιώνουν απαιτήσεις για πρακτικές προ젝τα.
• Διαχειρίζονται τις αλλαγές, την απαριθμησιμότητα και προτεραιότητα των απαιτήσεων κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής του προ젝τού.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία και καλές πρακτικές για τη Μηχανική των Απαιτήσεων για να βελτιώσουν την επικοινωνία και τα αποτελέσματα του προ젝τού.
• Να είναι πλήρως προετοιμασμένοι να συμμετάσχουν και να μπορούν να περάσουν την εξέταση πιστοποίησης IREB CPRE – Βασικό Επίπεδο.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Ασκήσεις με βάση περιπτώσεις και συνεργατικές εργασίες.
• Σessions για την προετοιμασία της εξέτασης και δοκιμαστικά ερωτήματα.

Επιλεγχόμενες Επιλογές Μαθήματος

• Πρόσθετα μονάδες ή περιπτώσεις συγκεκριμένων βιομηχανιών μπορούν να προστεθούν ανά προśνα.

Η Ανάπτυξη Μοντέλων (MBD) είναι μια μεθοδολογία ανάπτυξης λογισμικού που επιτρέπει την ταχύτερη και πιο αποδοτική ανάπτυξη δυναμικών συστημάτων όπως τα συστήματα ελέγχου, την προεπεξεργασία σήματος και τα συστήματα επικοινωνίας. Βασίζεται στη γραφική μοντελοποίηση αντί της παραδοσιακής προγραμματισμού βάσει κειμένου.

Σε αυτή τη διδασκαλία με επιβλέποντα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν μεθοδολογίες MBD για να μειώσουν το κόστος ανάπτυξης και να επιταχύνουν τη χρονική περίοδο έως την καταχώρηση του εμφυτεύμενου λογισμικού τους στην αγορά.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να

• Επιλέξουν και χρησιμοποιήσουν τα δικαίως εγκατεστάλευτα εργαλεία για την εφαρμογή MBD.
• Χρησιμοποιήσουν τη MBD για να εκτελούν ανάπτυξη σε πρώιμες φάσεις του έργου λογισμικού τους.
• Προχωρήσουν πιο γρήγορα στην επέκταση του εμφυτεύμενου λογισμικού τους στην αγορά.

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση, εκπαιδευτικά άσκημα και αυτόνομη πρακτική

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλου, εξ αποστάσεως ή χώρου (online or onsite) στο Ελλάδα, είναι στοχευμένη για άτομα που επιθυμούν να καταλάβουν την ανάλυση απαιτήσεων και να διεξάγουν την ανάλυση απαιτήσεων με αποδοτικό και ακριβή τρόπο χρησιμοποιώντας τεχνικές ανάλυσης για τα έργα τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• αναγνωρίζουν διάφορους τύπους απαιτήσεων.
• καταλαβαίνουν τις γενικές ιδέες και τις δραστηριότητες μέσα στην ανάλυση απαιτήσεων.
• γνωρίζουν τη μεθοδολογία ανάλυσης απαιτήσεων.
• χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές ανάλυσης απαιτήσεων στο πλεονέκτημα τους.
• δομούν τις απαιτήσεις ώστε να επικοινωνούν με αποτελεσματικό τρόπο με αρχιτέκτονες και δημιουργούς μέσω ενός επαναληπτικού προccess συλλογής απαιτήσεων.

Αυτό το μάθημα δείχνει μέσω πρακτικών εξασκήσεων τα βασικά και οι εφαρμογές της λογισμικής μηχανικής, της απαιτήσεων και της δοκιμασίας.