Python skope-rules Training Courses

Python skope-rules Training Courses

Οι τοπικοί κύκλοι μαθημάτων εκπαίδευσης των κανόνων Python skope-led, καθοδηγούμενοι από τοπικούς εκπαιδευτές, επιδεικνύουν μέσω διαδραστικής πρακτικής πρακτικής πώς να χρησιμοποιήσουν τους κανόνες skope για να δημιουργούν αυτόματα κανόνες που βασίζονται σε υπάρχοντα σύνολα δεδομένων. Η εκπαίδευση του Python skope-rules είναι διαθέσιμη ως "onsite live training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης

Machine Translated



Python skope-rules Course Outlines

Course Name
Course Name
14 hours
Αυτό το μάθημα εισάγει τον μαθητή στη γλώσσα Python . Με την ολοκλήρωση αυτής της τάξης, ο φοιτητής θα είναι σε θέση να γράψει μη τετριμμένα προγράμματα Python που ασχολούνται με ένα ευρύ φάσμα θεματικών πεδίων. Τα θέματα περιλαμβάνουν τα γλωσσικά συστατικά, που εργάζονται με επαγγελματικό IDE, κατασκευές ελέγχου ροής, συμβολοσειρές, εισόδους / εξόδους, συλλογές, μαθήματα, ενότητες και κανονικές εκφράσεις. Το μάθημα συμπληρώνεται με πολλά hands-on εργαστήρια, λύσεις και παραδείγματα κώδικα.

Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος οι μαθητές θα είναι σε θέση να επιδείξουν γνώση και κατανόηση των Αρχών Ασφάλειας της Python .
14 hours
Skope-rules is a Python machine learning module built on top of scikit-learn.

In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to use Python skope-rules to automatically generate rules based on existing data sets.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use skope-rules to extract rules from available data.
- Apply skope-rules to carry out classification, particularly useful in supervised anomaly detection, or imbalanced classification.
- Generate rules for classifying new incoming data.
- Fit rules to address real-world problems in fraud detection, predictive maintenance, intrusion detection, insurance application approvals, etc.

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice in a live-lab environment.


- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about skope-rules, please visit:
Online Python skope-rules courses, Weekend Python skope-rules courses, Evening Python skope-rules training, Python skope-rules boot camp, Python skope-rules instructor-led, Weekend Python skope-rules training, Evening Python skope-rules courses, Python skope-rules coaching, Python skope-rules instructor, Python skope-rules trainer, Python skope-rules training courses, Python skope-rules classes, Python skope-rules on-site, Python skope-rules private courses, Python skope-rules one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Greece!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions