Εκπαίδευση Python στη Λευκωσία

Η Python είναι η βασική γλώσσα που τροφοδοτεί την ανάπτυξη και ενορχήστρωση αυτόνομων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό το μάθημα επικεντρώνεται στην πρακτική υλοποίηση με χρήση σύγχρονων SDK και πλαισίων όπως τα LangChain και AutoGen για τη δημιουργία, σύνδεση και διαχείριση ροών εργασίας πρακτόρων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε backend μηχανικούς, μηχανικούς πλατφόρμας και μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να ενορχηστρώσουν αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας εργαλεία και APIs της Python.

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

• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν περιβάλλοντα βασισμένα στην Python για συστήματα πρακτόρων.
• Χρησιμοποιούν δημοφιλή SDK πρακτόρων όπως τα LangChain και AutoGen για τη δημιουργία λειτουργικών πρακτόρων.
• Ενσωματώνουν εργαλεία και APIs για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Ενορχηστρώνουν ροές εργασίας πολλαπλών πρακτόρων και μοτίβα επικοινωνίας.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για αποσφαλμάτωση, δοκιμή και συντήρηση κωδικοβάσεων πρακτόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις προγραμματισμού και ζωντανές επιδείξεις.
• Πρακτικές εργασίες δημιουργίας από άκρο σε άκρο ροών εργασίας πρακτόρων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, 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.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Λευκωσία 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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων επιπέδου ειδικού που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων της Python μέσα στο Power BI, ενισχύοντας την ικανότητά τους να αναλύουν και να οπτικοποιούν δεδομένα αποτελεσματικά.

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

• Να μάθουν πώς η Python μπορεί να ενσωματωθεί στο Power BI για ανάλυση δεδομένων.
• Να χρησιμοποιούν δέσμες ενεργειών Python για φόρτωση, καθαρισμό και προεπεξεργασία δεδομένων μέσα στο περιβάλλον του Power BI.
• Να ενισχύσουν τις δυνατότητες οπτικοποίησης δεδομένων δημιουργώντας εξατομικευμένες και αλληλεπιδραστικές οπτικοποιήσεις με τη χρήση Python.
• Να αποκτήσουν προηγμένες δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Python.

Η Python είναι μια ευέλικτη γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται ευρέως για χειρισμό δεδομένων, αυτοματοποίηση και ανάλυση. Βιβλιοθήκες όπως οι Pandas και Polars προσφέρουν ισχυρά, πρακτικά εργαλεία για εργασία με δεδομένα σε μορφή πίνακα σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχικού έως ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την Python για καθημερινή ανάλυση δεδομένων, επεξεργασία αρχείων και αυτοματοποίηση διαδικασιών χρησιμοποιώντας τις Pandas και Polars.

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

• Χρησιμοποιούν την Python για ανάγνωση, μετασχηματισμό και εγγραφή αρχείων CSV και Excel.
• Εκτελούν συνηθισμένες εργασίες καθαρισμού και μετασχηματισμού δεδομένων με τις Pandas και Polars.
• Αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες διαδικασίες δεδομένων με σενάρια Python.
• Μετατρέπουν απλά σενάρια σε εκτελέσιμα αρχεία και ακολουθούν βέλτιστες πρακτικές για έργα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές επιδείξεις κώδικα και σύντομες διαλέξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις με καθοδηγούμενα παραδείγματα κώδικα.
• Πρακτικά μίνι-έργα για την αυτοματοποίηση πραγματικών εργασιών.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

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.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν προγραμματισμό Python από την αρχή χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Να υλοποιούν κώδικα Python στο περιβάλλον Google Colab.
• Να χρησιμοποιούν δομές ελέγχου για τη διαχείριση της ροής ενός προγράμματος Python.
• Να δημιουργούν συναρτήσεις για την αποτελεσματική οργάνωση και επαναχρησιμοποίηση κώδικα.
• Να εξερευνούν και να χρησιμοποιούν βασικές βιβλιοθήκες για προγραμματισμό Python.

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 εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές ρομποτικής αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου και ενδεχομένως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το ROS για να προγραμματίζουν κινητά ρομπότ χρησιμοποιώντας Python.

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

• Να ρυθμίζουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει ROS, Python και μια πλατφόρμα κινητού ρομπότ.
• Να δημιουργούν και να εκτελούν κόμβους ROS, θέματα, υπηρεσίες και ενέργειες χρησιμοποιώντας Python.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία και βοηθήματα ROS για την παρακολούθηση και την αποσφαλμάτωση εφαρμογών ROS.
• Να χρησιμοποιούν πακέτα και βιβλιοθήκες ROS για την εκτέλεση κοινών εργασιών για κινητά ρομπότ.
• Να ενσωματώνουν το ROS με άλλα πλαίσια και εργαλεία.
• Να αντιμετωπίζουν προβλήματα και να αποσφαλματώνουν εφαρμογές ROS.

Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για όσους επιθυμούν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Έμφαση δίνεται στην ίδια τη γλώσσα Python, τις βασικές βιβλιοθήκες, καθώς και στην επιλογή των καλύτερων και πιο χρήσιμων βιβλιοθηκών που αναπτύσσονται από την κοινότητα της Python. Η Python δίνει ώθηση στις επιχειρήσεις και χρησιμοποιείται από επιστήμονες σε όλο τον κόσμο – είναι μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.

Το μάθημα μπορεί να παραδοθεί χρησιμοποιώντας την τελευταία έκδοση Python 3.x με πρακτικές ασκήσεις που αξιοποιούν την πλήρη ισχύ της. Αυτό το μάθημα μπορεί να πραγματοποιηθεί σε οποιοδήποτε λειτουργικό σύστημα (όλες τις εκδόσεις του UNIX, συμπεριλαμβανομένων των Linux και Mac OS X, καθώς και των Microsoft Windows).

Οι πρακτικές ασκήσεις αποτελούν περίπου το 70% του χρόνου του μαθήματος και περίπου το 30% είναι επιδείξεις και παρουσιάσεις. Συζητήσεις και ερωτήσεις μπορούν να τεθούν καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος.

Σημείωση: η εκπαίδευση μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες ανάγκες κατόπιν προηγούμενου αιτήματος πριν από την προτεινόμενη ημερομηνία του μαθήματος.

Αυτή η εκπαιδευτική κατάρτιση με εισηγητή, ζωντανά στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν προηγμένες τεχνικές προγραμματισμού Python, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου εφαρμογής αυτής της ευέλικτης γλώσσας για την επίλυση προβλημάτων σε τομείς όπως κατανεμημένες εφαρμογές, ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων, προγραμματισμός διεπαφών χρήστη και συγγραφή σεναρίων συντήρησης.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε όσους επιθυμούν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Η έμφαση δίνεται στη γλώσσα Python, τις βασικές βιβλιοθήκες, καθώς και στην επιλογή των καλύτερων και πιο χρήσιμων βιβλιοθηκών που έχουν αναπτυχθεί από την κοινότητα της Python. Η Python οδηγεί τις επιχειρήσεις και χρησιμοποιείται από επιστήμονες σε όλο τον κόσμο – είναι μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Λευκωσία, βασίζεται στο δημοφιλές βιβλίο "Automate the Boring Stuff with Python" του Al Sweigart. Απευθύνεται σε αρχάριους και καλύπτει βασικές έννοιες προγραμματισμού Python μέσα από πρακτικές, διαδραστικές ασκήσεις και συζητήσεις. Η εστίαση είναι στην εκμάθηση συγγραφής κώδικα για τη δραματική αύξηση της παραγωγικότητας του γραφείου.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα γνωρίζουν πώς να προγραμματίζουν σε Python και να εφαρμόζουν αυτή τη νέα δεξιότητα για:

• Αυτοματοποίηση εργασιών γράφοντας απλά προγράμματα Python.
• Συγγραφή προγραμμάτων που μπορούν να αναγνωρίζουν μοτίβα κειμένου με "κανονικές εκφράσεις".
• Προγραμματιστική δημιουργία και ενημέρωση υπολογιστικών φύλλων Excel.
• Ανάλυση εγγράφων PDF και Word.
• Ανίχνευση ιστοσελίδων και εξαγωγή πληροφοριών από διαδικτυακές πηγές.
• Συγγραφή προγραμμάτων που στέλνουν ειδοποιήσεις μέσω email.
• Χρήση των εργαλείων αποσφαλμάτωσης της Python για γρήγορη επίλυση σφαλμάτων.
• Προγραμματιστικός έλεγχος του ποντικιού και του πληκτρολογίου για να κάνουν κλικ και να πληκτρολογούν για εσάς.

Σε αυτήν την εκπαίδευση με εκπαιδευτή και ζωντανή παρουσίαση στην Λευκωσία, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις πιο σχετικές και αιχμής τεχνικές μηχανικής μάθησης σε Python, καθώς θα δημιουργήσουν μια σειρά από εφαρμογές επίδειξης που αφορούν δεδομένα εικόνων, μουσικής, κειμένου και χρηματοοικονομικών δεδομένων.

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

• Να υλοποιούν αλγορίθμους και τεχνικές μηχανικής μάθησης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
• Να εφαρμόζουν βαθιά μάθηση και ημι-εποπτευόμενη μάθηση σε εφαρμογές που αφορούν δεδομένα εικόνων, μουσικής, κειμένου και χρηματοοικονομικών δεδομένων.
• Να αξιοποιούν στο μέγιστο τις δυνατότητες των αλγορίθμων Python.
• Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες και πακέτα όπως τα NumPy και Theano.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Λευκωσία (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.

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.

Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που έχει αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα στον χρηματοοικονομικό κλάδο. Έχει υιοθετηθεί από τις μεγαλύτερες επενδυτικές τράπεζες και τα hedge funds και χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη ενός ευρέος φάσματος χρηματοοικονομικών εφαρμογών, από βασικά προγράμματα συναλλαγών έως συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανό περιβάλλον, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την Python για την ανάπτυξη πρακτικών εφαρμογών που επιλύουν συγκεκριμένα χρηματοοικονομικά προβλήματα.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού Python
• Να κατεβάζουν, να εγκαθιστούν και να συντηρούν τα καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης για τη δημιουργία χρηματοοικονομικών εφαρμογών σε Python
• Να επιλέγουν και να αξιοποιούν τα καταλληλότερα πακέτα Python και τις τεχνικές προγραμματισμού για την οργάνωση, οπτικοποίηση και ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων από διάφορες πηγές (CSV, Excel, βάσεις δεδομένων, ιστός κ.λπ.)
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές που επιλύουν προβλήματα που σχετίζονται με την κατανομή περιουσιακών στοιχείων, την ανάλυση κινδύνου, τις επενδυτικές επιδόσεις και άλλα
• Να επιλύουν προβλήματα, να ενσωματώνουν, να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μια εφαρμογή Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Αναλυτές
• Quants

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξης, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και έντονη πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

• Αυτή η εκπαίδευση στοχεύει στην παροχή λύσεων σε ορισμένα από τα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα. Ωστόσο, εάν επιθυμείτε να προσθέσετε ή να επεξεργαστείτε περαιτέρω κάποιο συγκεκριμένο θέμα, εργαλείο ή τεχνική, παρακαλούμε 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.

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.

Το Selenium είναι ένα πλαίσιο εργασίας ανοικτού κώδικα για τον αυτοματισμό δοκιμών διαδικτυακών εφαρμογών σε διάφορα προγράμματα περιήγησης. Με το Selenium 4, είναι διαθέσιμα βελτιωμένα API του WebDriver, εντοπιστές φυσικών σχετικών στοιχείων και βελτιωμένη υποστήριξη δικτύου. Η Python προσφέρει απλότητα και ισχυρή ενσωμάτωση με πλαίσια δοκιμών όπως το Pytest, καθιστώντας την μια ισχυρή επιλογή για την ανάπτυξη κλιμακούμενων και συντηρήσιμων σουιτών αυτοματισμού δοκιμών.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή στον χώρο) απευθύνεται σε ελεγκτές και προγραμματιστές αρχαρίων έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Selenium με την Python για τον αυτοματισμό δοκιμών διαδικτυακών εφαρμογών σε πραγματικά περιβάλλοντα.

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

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Selenium με την Python σε ένα περιβάλλον δοκιμών.
• Να δημιουργήσουν ισχυρά σενάρια αυτοματισμού δοκιμών χρησιμοποιώντας το Selenium WebDriver και το Pytest.
• Να εφαρμόσουν το Page Object Model (POM) για συντηρήσιμα πλαίσια δοκιμών.
• Να εκτελέσουν δοκιμές σε πολλαπλά προγράμματα περιήγησης μέσω του Selenium Grid.
• Να ενσωματώσουν αυτοματοποιημένες δοκιμές σε ροές CI/CD.
• Να επιλύουν συνήθη προβλήματα και να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για τη σταθερότητα του αυτοματισμού.

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε χρήστες του Matlab που επιθυμούν να εξερευνήσουν ή/και να μεταβούν στην Python για ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων.

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

• Να εγκαταστήσουν και να παραμετροποιήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης Python.
• Να κατανοήσουν τις διαφορές και ομοιότητες στη σύνταξη μεταξύ Matlab και Python.
• Να χρησιμοποιούν την Python για εξαγωγή πληροφοριών από διάφορα σύνολα δεδομένων.
• Να μετατρέπουν υπάρχουσες εφαρμογές Matlab σε Python.
• Να ενσωματώνουν εφαρμογές Matlab και Python.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε άτομα που επιθυμούν να μάθουν ακριβώς όση Python χρειάζεται για να αρχίσουν να επεξεργάζονται αριθμούς από δεδομένα πωλήσεων, αναλύσεις επισκεψιμότητας, αλληλεπιδράσεις πελατών κ.λπ.

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

• Εγκαταστήσουν και να διαμορφώσουν το απαραίτητο λογισμικό, τις βιβλιοθήκες και το περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να γράφουν κώδικα Python για ανάλυση δεδομένων.
• Αναλύουν δεδομένα από πηγές όπως αρχεία Excel, CSV, JSON και βάσεις δεδομένων.
• Καθαρίζουν δεδομένα για να βελτιώσουν τη χρησιμότητά τους πριν από την ανάλυση.
• Εκτελούν απλή στατιστική ανάλυση.
• Δημιουργούν αναφορές που παρουσιάζουν τα επιθυμητά δεδομένα στην κατάλληλη μορφή, από απλούς αριθμούς έως οπτικοποιήσεις δεδομένων.
• Αποκτούν πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των τάσεων απόδοσης και των προβληματικών περιοχών.

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 καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Λευκωσία (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 Λευκωσία (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.

Αυτή η εκπαίδευση που γίνεται από εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) στο Λευκωσία απευθύνεται σε μηχανικούς δικτύου που επιθυμούν να συντηρούν, να διαχειρίζονται και να σχεδιάζουν δίκτυα υπολογιστών με Python.

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

• Να βελτιστοποιούν και να αξιοποιούν τα Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet και pyntc για αυτοματισμό δικτύου με Python.
• Να κατακτούν τις τεχνικές multi-threading και multiprocessing στον αυτοματισμό δικτύου.
• Να χρησιμοποιούν το GNS3 και την Python για προγραμματισμό δικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες επιχειρήσεων και αναλυτές δεδομένων με μεσαίες δεξιότητες Python που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Python για να αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας, να αναλύσουν επιχειρηματικά δεδομένα και να παράγουν δυναμικές αναφορές βασισμένες σε Excel.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένους χρήστες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Η Υπολογιστική Όραση είναι ένα πεδίο που ασχολείται με την αυτόματη εξαγωγή, ανάλυση και κατανόηση χρήσιμων πληροφοριών από ψηφιακά μέσα. Η Python είναι μια υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού, γνωστή για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα του κώδικα.

Σε αυτήν την εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανής διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές αρχές της Υπολογιστικής Όρασης, δημιουργώντας ένα σύνολο απλών εφαρμογών Υπολογιστικής Όρασης με την Python.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες της Υπολογιστικής Όρασης
• Χρησιμοποιούν την Python για την υλοποίηση εργασιών Υπολογιστικής Όρασης
• Δημιουργούν δικά τους συστήματα ανίχνευσης προσώπων, αντικειμένων και κίνησης

Κοινό

• Προγραμματιστές Python με ενδιαφέρον στην Υπολογιστική Όραση

Μορφή του μαθήματος

• Συνδυασμός διάλεξης, συζήτησης, ασκήσεων και έντονης πρακτικής εξάσκησης

Αυτό το πρακτικό μάθημα έχει σχεδιαστεί για χρήστες Unix και shell που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δυνατότητες αυτοματοποίησης τους αξιοποιώντας την Python. Ενώ το shell scripting παραμένει ισχυρό για απλές εργασίες, η Python προσφέρει σημαντικά μεγαλύτερη ευελιξία, αναγνωσιμότητα και επεκτασιμότητα για σύνθετη αυτοματοποίηση, διαχείριση συστήματος και ροές εργασίας DevOps.