Python για Επιχειρηματική Ανάλυση και Αυτοματοποίηση Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτό το εντατικό, πρακτικό σεμινάριο καλύπτει προχωρημένες τεχνικές Python, βέλτιστες πρακτικές μηχανικής λογισμικού και ευρέως χρησιμοποιούμενα σχεδιαστικά μοτίβα για την ανάπτυξη συντηρήσιμων, ελέγξιμων και υψηλής απόδοσης εφαρμογών Python. Δίνει έμφαση στα σύγχρονα εργαλεία, το σύστημα τύπων, τα μοντέλα ταυτοχρονισμού, τις αρχιτεκτονικές προσεγγίσεις και τις ροές εργασίας έτοιμες για παραγωγική χρήση.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να υιοθετήσουν επαγγελματικές πρακτικές και μοτίβα για συστήματα Python παραγωγικού επιπέδου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν το σύστημα τύπων της Python, dataclasses και ελέγχους τύπων για αύξηση της αξιοπιστίας του κώδικα.
• Να χρησιμοποιούν σχεδιαστικά μοτίβα και αρχές αρχιτεκτονικής για τη δόμηση εύρωστων εφαρμογών.
• Να υλοποιούν σωστά ταυτοχρονισμό και παραλληλισμό με χρήση asyncio και multiprocessing.
• Να αναπτύσσουν καλά ελεγμένο κώδικα με pytest, δοκιμές βάσει ιδιοτήτων και αγωγούς CI.
• Να προφίλερουν, να βελτιστοποιούν και να θωρακίζουν εφαρμογές Python για παραγωγή.
• Να πακετάρουν, να διανέμουν και να αναπτύσσουν έργα Python χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία και containers.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστικές διαλέξεις και σύντομες επιδείξεις.
• Πρακτικά εργαστήρια και ασκήσεις κώδικα κάθε ημέρα.
• Μίνι εργασία κορμού που ενσωματώνει μοτίβα, δοκιμές και ανάπτυξη.

Επιλογές Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση ή εστίαση σε συγκεκριμένο τομέα (δεδομένα, διαδίκτυο ή υποδομές), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για τον σχεδιασμό, την κατασκευή, τη δοκιμή και την ανάπτυξη πρακτορικών (αυτόνομων) συστημάτων με χρήση Python. Καλύπτει τον βρόχο του πράκτορα, τις ενσωματώσεις εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, μοτίβα ενορχήστρωσης, ελέγχους ασφαλείας και θέματα παραγωγικής ανάπτυξης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (online ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν ισχυρούς, έτοιμους για παραγωγή αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάσουν και υλοποιήσουν τον βρόχο του πράκτορα και τις ροές εργασιών λήψης αποφάσεων.
• Ενσωματώσουν εξωτερικά εργαλεία και API για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Υλοποιήσουν αρχιτεκτονικές βραχυπρόθεσμης και μακροπρόθεσμης μνήμης για πράκτορες.
• Συντονίσουν πολυβηματικές ενορχηστρώσεις και τη συνθετικότητα των πρακτόρων.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας, ελέγχου πρόσβασης και παρατηρησιμότητας για αναπτυγμένους πράκτορες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια κατασκευής πρακτόρων με Python και δημοφιλή SDK.
• Ασκήσεις βάσει έργων που παράγουν αναπτύξιμα πρωτότυπα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Εμβαθύνει σε πρακτικές προσεγγίσεις της Επιστήμης Δεδομένων και της Τεχνητής Νοημοσύνης με τη χρήση Python — εξοπλίζει τους επαγγελματίες με τις δεξιότητες για εξερεύνηση δεδομένων, δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται στην ΤΝ σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα· καλύπτει ροές εργασίας CRISP-DM, στατιστική ανάλυση, επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, βαθιά μάθηση με Tensorflow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μεγάλα δεδομένα με Spark και αφήγηση ιστοριών με βάση τα δεδομένα. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν πιστοποίηση στην επιστήμη δεδομένων Python και πρακτική εκπαίδευση στην ανάλυση δεδομένων για επαγγελματική σταδιοδρομία.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη με Python αφορά την ανάπτυξη ευφυών συστημάτων αξιοποιώντας το εκτεταμένο οικοσύστημα βιβλιοθηκών τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης της Python.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να αναπτύξουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να υλοποιούν αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας τις βασικές βιβλιοθήκες AI της Python.
• Να εργάζονται με μοντέλα επιβλεπόμενης, μη επιβλεπόμενης και ενισχυτικής μάθησης.
• Να ενσωματώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχουσες εφαρμογές και ροές εργασίας.
• Να αξιολογούν την απόδοση των μοντέλων και να βελτιστοποιούν για ακρίβεια και αποδοτικότητα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το Μηδέν σε Python εξοπλίζει προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων με θεμελιώδεις τεχνικές για την κατασκευή λύσεων μηχανικής μάθησης από την αρχή με χρήση Python. Καλύπτει βασικές αρχές ταξινόμησης και παλινδρόμησης με επιβλεπόμενη μάθηση, συσταδοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών με μη επιβλεπόμενη μάθηση, καθώς και προηγμένες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων. Εξετάζει αποδεδειγμένες μεθόδους εργασίας με scikit-learn, Apache Spark MLlib και Jupyter notebooks για πρακτική ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθά τους επαγγελματίες να υλοποιήσουν λειτουργικά μοντέλα μηχανικής μάθησης, να αξιολογήσουν περιορισμούς αλγορίθμων και να ολοκληρώσουν εφαρμοσμένα έργα για επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την εμπειρία ανάπτυξης Python χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν το AWS Cloud9 για ανάπτυξη Python.
• Κατανοήσουν τη διεπαφή και τις δυνατότητες του IDE του AWS Cloud9.
• Γράψουν, να αποσφαλματώσουν και να διαθέσουν εφαρμογές Python στο AWS Cloud9.
• Συνεργαστούν με άλλους προγραμματιστές μέσω της πλατφόρμας AWS Cloud9.
• Ενσωματώσουν το AWS Cloud9 με άλλες υπηρεσίες AWS για προχωρημένες αναπτύξεις.

Επισκόπηση Μαθήματος

Αυτή η πρακτική εκπαίδευση απευθύνεται σε επαγγελματίες με υπόβαθρο στη μηχανική δεδομένων που επιθυμούν να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες στην τεχνητή νοημοσύνη, την Python και τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Το μάθημα εστιάζει σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου, καλύπτοντας τη χρήση μοντέλων, τη μηχανική προτροπών και την ανάπτυξη λύσεων με τεχνητή νοημοσύνη. Οι συμμετέχοντες θα δουλέψουν σε προοδευτικές ασκήσεις που κινούνται από τις βασικές έννοιες έως την κατασκευή λειτουργικών ροών εργασίας ΤΝ.

Μορφή Εκπαίδευσης

• Εκπαίδευση σε φυσική τάξη

• Συνεδρίες με καθοδήγηση από εκπαιδευτή και καθοδηγούμενη πρακτική

• Διαδραστικές συζητήσεις και μελέτες περιπτώσεων από τον πραγματικό κόσμο

• Καθημερινές πρακτικές ασκήσεις

Στόχοι Μαθήματος

• Κατανόηση των βασικών εννοιών ΤΝ και μηχανικής μάθησης που σχετίζονται με σύγχρονες εφαρμογές

• Ενίσχυση δεξιοτήτων Python για ανάπτυξη ΤΝ και ροές εργασίας δεδομένων

• Εκμάθηση του τρόπου λειτουργίας των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και της αποτελεσματικής χρήσης τους

• Σχεδιασμός και βελτιστοποίηση προτροπών για αξιόπιστα αποτελέσματα

• Δημιουργία ολοκληρωμένων λύσεων ΤΝ με χρήση APIs και πλαισίων εργασίας

• Ενσωμάτωση ΤΝ σε pipelines μηχανικής δεδομένων

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση και τον χειρισμό δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.

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

• Να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.
• Να εκτελούν προχωρημένες λειτουργίες προετοιμασίας (wrangling), ταξινόμησης και φιλτραρίσματος δεδομένων.
• Να διεξάγουν συγκεντρωτικές πράξεις και να αναλύουν δεδομένα χρονοσειρών.
• Να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες οπτικοποίησης.
• Να εντοπίζουν και να διορθώνουν σφάλματα (debug) και να βελτιστοποιούν τον κώδικα ανάλυσης δεδομένων τους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή επιτόπου), απευθύνεται σε developers που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη στοίβα FARM (FastAPI, React και MongoDB) για τη δημιουργία δυναμικών, υψηλής απόδοσης και κλιμακούμενων web εφαρμογών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει FastAPI, React και MongoDB.
• Να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη της στοίβας FARM.
• Να μάθουν πώς να αναπτύσσουν REST APIs με το FastAPI.
• Να μάθουν πώς να σχεδιάζουν διαδραστικές εφαρμογές με τη React.
• Να αναπτύξουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας τη στοίβα FARM.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν RESTful API ευκολότερα και ταχύτερα.

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

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη API με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν API ταχύτερα και ευκολότερα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα δεδομένων και σχήματα βασισμένα στα Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν τα API σε μια βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας το SQLAlchemy.
• Υλοποιήσουν ασφάλεια και επαλήθευση ταυτότητας στα API χρησιμοποιώντας τα εργαλεία του FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και αναπτύξουν διαδικτυακά API σε έναν διακομιστή νέφους.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στην Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανής απάτης.

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

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης απάτης σε Python και TensorFlow.
• Να κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης για την πρόβλεψη απάτης.
• Να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη εφαρμογή TN για την ανάλυση δεδομένων απάτης.

Η Ασφάλιση στην Ψηφιακή Εποχή είναι μια εφαρμοσμένη επισκόπηση του πώς ο ψηφιακός μετασχηματισμός αναδιαμορφώνει τα προϊόντα, τις λειτουργίες και την εμπλοκή των πελατών στον ασφαλιστικό κλάδο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες του ασφαλιστικού χώρου μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν ψηφιακές τεχνολογίες, στρατηγικές βασισμένες σε δεδομένα και πλαίσια καινοτομίας για να εκσυγχρονίσουν τις ασφαλιστικές προσφορές και λειτουργίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγήσουν τον ρόλο της AI, των Big Data, του IoT και του αυτοματισμού στις σύγχρονες ροές εργασίας του ασφαλιστικού κλάδου.
• Αναγνωρίσουν τις τάσεις του InsurTech και τον αντίκτυπό τους στο ασφαλιστικό οικοσύστημα.
• Σχεδιάσουν πελατοκεντρικές στρατηγικές που υποστηρίζονται από ψηφιακά εργαλεία και πληροφορίες δεδομένων.
• Εφαρμόσουν προσεγγίσεις βασισμένες σε δεδομένα στη διαχείριση κινδύνων και τη λήψη αποφάσεων.
• Αναπτύξουν μια προσέγγιση καινοτομίας και διαχείρισης αλλαγών κατάλληλη για ασφαλιστικές εταιρείες.
• Αξιολογήσουν πραγματικές μελέτες περιπτώσεων και να μεταφράσουν τα διδάγματα σε τοπικές πρωτοβουλίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ανάλυση μελετών περιπτώσεων και ομαδικά εργαστήρια.
• Πρακτικές ασκήσεις και σχεδιασμός δράσης για τους οργανισμούς των συμμετεχόντων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Μηχανική Απαιτήσεων (Requirements Engineering - RE) αποτελεί βασικό κλάδο στην ανάπτυξη λογισμικού και συστημάτων, επικεντρωμένο στον εντοπισμό, την τεκμηρίωση και τη διαχείριση των αναγκών και των περιορισμών των ενδιαφερομένων μερών για την επιτυχία του έργου.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόηση της πρακτικής Μηχανικής Απαιτήσεων ενώ προετοιμάζονται για τις εξετάσεις πιστοποίησης IREB CPRE – Foundation Level.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν και εφαρμόζουν τις βασικές έννοιες και την ορολογία που ορίζονται από το αναλυτικό πρόγραμμα IREB CPRE Foundation.
• Εντοπίζουν και εξάγουν απαιτήσεις χρησιμοποιώντας αποτελεσματικές και κατάλληλες για το πλαίσιο τεχνικές.
• Μοντελοποιούν, τεκμηριώνουν και επικυρώνουν απαιτήσεις για πραγματικά έργα.
• Διαχειρίζονται αλλαγές απαιτήσεων, ιχνηλασιμότητα και προτεραιοποίηση σε όλο τον κύκλο ζωής του έργου.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία Μηχανικής Απαιτήσεων και βέλτιστες πρακτικές για τη βελτίωση της επικοινωνίας και των αποτελεσμάτων του έργου.
• Είναι πλήρως προετοιμασμένοι να συμμετάσχουν και να επιτύχουν στις εξετάσεις πιστοποίησης IREB CPRE – Foundation Level.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ασκήσεις με βάση περιπτώσεις και συνεργατικά εργαστήρια.
• Συνεδρίες προετοιμασίας εξετάσεων και ερωτήσεις πρακτικής.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Μπορούν να προστεθούν επιπλέον ενότητες ή μελέτες περιπτώσεων συγκεκριμένου κλάδου, κατόπιν αιτήματος.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει γενική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Μηχανικής Μάθησης στην πράξη. Μέσω της χρήσης της γλώσσας προγραμματισμού Python και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και βασιζόμενο σε πληθώρα πρακτικών παραδειγμάτων, το μάθημα αυτό διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Μηχανικής Μάθησης, πώς να λαμβάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύετε τα αποτελέσματα των αλγορίθμων και να επικυρώνετε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοείτε και να χρησιμοποιείτε με αυτοπεποίθηση τα πιο βασικά εργαλεία από την εργαλειοθήκη της Μηχανικής Μάθησης και να αποφεύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Επιστήμης των Δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε άτομα που επιθυμούν να κατανοήσουν την ανάλυση απαιτήσεων και να την εκτελούν αποτελεσματικά και με ακρίβεια χρησιμοποιώντας τεχνικές ανάλυσης για τα έργα τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• αναγνωρίζουν διαφορετικούς τύπους απαιτήσεων.
• κατανοούν τις γενικές έννοιες και δραστηριότητες της ανάλυσης απαιτήσεων.
• εξοικειωθούν με τη μεθοδολογία ανάλυσης απαιτήσεων.
• χρησιμοποιούν διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης απαιτήσεων προς όφελός τους.
• δομούν τις απαιτήσεις ώστε να επικοινωνούν αποτελεσματικά με τους αρχιτέκτονες και τους προγραμματιστές μέσω μιας επαναληπτικής διαδικασίας συλλογής απαιτήσεων.