Les formations Python

L'analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes pour obtenir des informations et des tendances. Tableau est un outil de veille économique et de visualisation de données de premier plan, tandis que SQL est le langage le plus couramment utilisé pour interroger les bases de données. Associés à deux des langages de programmation les plus populaires pour la science des données, Python et R, Tableau et SQL fournissent une solution robuste de bout en bout qui peut aider à visualiser et à analyser efficacement les données.Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données et à toute personne souhaitant apprendre à utiliser et à intégrer Tableau, Python, R et SQL pour la visualisation et l'analyse de données.Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

Effectuez une analyse des données en utilisant Python, R et SQL. Créez des informations grâce à la visualisation de données avec Tableau. Prenez des décisions basées sur les données pour les opérations commerciales.

Format du cours

Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at experienced developers who wish to gain a comprehensive understanding of Python programming and its applications in cybersecurity. By the end of this training, participants will be able to:

• Use Python programming for defensive cybersecurity.
• Understand and use Python for ethical offensive techniques and digital forensics tasks.
• Recognize legal and ethical considerations surrounding offensive cybersecurity and vulnerability disclosure.

Python est un langage de programmation scalable, flexible et largement utilisé pour la science des données et l'apprentissage automatique. Spark est un moteur de traitement de données utilisé dans la recherche, l'analyse et la transformation de données grandes, tandis que Hadoop est un cadre de bibliothèque logicielle pour le stockage et le traitement de données à grande échelle. Cette formation guidée par les instructeurs (online ou on-site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop, et Python pour traiter, analyser et transformer de grands et complexes ensembles de données. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Créez l’environnement nécessaire pour commencer à traiter les grandes données avec Spark, Hadoop, et Python. Comprendre les caractéristiques, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop. Apprenez à intégrer Spark, Hadoop, et Python pour le traitement de données grandes. Explorez les outils dans l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, et Flume). Construisez des systèmes de recommandations de filtration collaboratives similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google. Utilisez Apache Mahout pour échanger les algorithmes d’apprentissage automatique.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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Python est le langage de programmation le plus populaire pour la science des données et l'apprentissage automatique. SQL est l'outil le plus couramment utilisé pour la gestion des bases de données tandis que Tableau est un outil d'intelligence d'affaires et de visualisation de données de premier plan. La combinaison SQL, Python, et Tableau fournit une solution puissante, end-to-end pour l'analyse des données. Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les scientifiques et les développeurs de données qui souhaitent utiliser et intégrer SQL, Python, et Tableau pour effectuer une analyse de données complexe, le traitement et la visualisation. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Créer l'environnement nécessaire pour effectuer l'analyse des données avec SQL, Python, et Tableau. Comprendre les concepts clés de l'intégration logicielle (data, serveurs, clients, APIs, endpoints, etc.) Faites un refroidissement sur les fondamentaux de Python et SQL. Performer les techniques de pré-traitement des données dans Python. Apprenez à connecter Python et SQL pour l'analyse des données. Créer des visualisations de données et des diagrammes avec Tableau.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at developers who wish to use the FARM (FastAPI, React, and MongoDB) stack to build dynamic, high-performance, and scalable web applications. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment that integrates FastAPI, React, and MongoDB.
• Understand the key concepts, features, and benefits of the FARM stack.
• Learn how to build REST APIs with FastAPI.
• Learn how to design interactive applications with React.
• Develop, test, and deploy applications (front end and back end) using the FARM stack.

Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent apprendre le Python programmation Python . L'accent est mis sur le langage Python , les bibliothèques principales, ainsi que sur la sélection des meilleures et des plus utiles bibliothèques développées par la communauté Python . Python moteur des entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier - il est l’un des langages de programmation les plus populaires. Le cours peut être dispensé avec Python 2.7.x ou 3.x, avec des exercices pratiques exploitant toute la puissance des deux versions du langage. Ce cours peut être dispensé sur n'importe quel système d'exploitation (toutes les Linux d'UNIX, y compris Linux et Mac OS X, ainsi que Microsoft Windows). Les exercices pratiques représentent environ 70% du temps du cours et environ 30% sont des démonstrations et des présentations. Des discussions et des questions peuvent être posées tout au long du cours. Remarque: la formation peut être adaptée à des besoins spécifiques sur demande préalable avant la date du cours proposé.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront des techniques de programmation Python avancées, notamment comment appliquer ce langage polyvalent pour résoudre des problèmes dans des domaines tels que les applications distribuées, l'analyse et la visualisation de données, la programmation d'interface utilisateur et les scripts de maintenance.Format du cours

Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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In this instructor-led, live training in Quebec, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises. By the end of this training, participants will be able to:

• Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
• Work on exercises that mimic real world cases.
• Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.

Ce cours est conçu pour ceux qui veulent apprendre le Python langage de programmation. L’accent est mis sur la langue, les bibliothèques de base, ainsi que sur la sélection des meilleures et les plus utiles bibliothèques développées par la communauté. Python conduit les entreprises et est utilisé par les scientifiques du monde entier – il est l'une des langues de programmation les plus populaires.

Le cours d'entraînement aidera les participants à se préparer au développement d'applications Web en utilisant Python Programming avec Data Analytics. Une telle visualisation de données est un excellent outil pour Top Management dans la prise de décision.

L'objectif de ce cours est de fournir une compétence de base dans l'application Machine Learning des méthodes en pratique. Grâce à l'utilisation du langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques, et sur la base d'une multitude d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les blocs de construction les plus importants Machine Learning, comment prendre des décisions de modélisation des données, interpréter les résultats des algorithmes et valider les résultats. Notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte d'outils Machine Learning avec confiance et éviter les tombes communes des applications Data Science.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, est basée sur le livre populaire "Automatisez les trucs ennuyeux avec Python " de Al Sweigart. Il est destiné aux débutants et couvre les concepts essentiels de la programmation Python travers des exercices pratiques et des discussions. L’accent est mis sur l’apprentissage de l’écriture de code afin d’accroître considérablement la productivité du bureau. À la fin de cette formation, les participants sauront programmer en Python et appliqueront cette nouvelle compétence pour:

• Automatisation des tâches en écrivant des programmes Python simples.
• Écrire des programmes capables de reconnaître les modèles de texte avec des "expressions régulières".
• Génération et mise à jour par programme des Excel calcul Excel .
• Analyser des PDF et des documents Word .
• Explorer des sites Web et extraire des informations de sources en ligne.
• Écrire des programmes qui envoient des notifications par courrier électronique.
• Utilisez les outils de débogage de Python pour résoudre rapidement les bogues.
• Contrôler par programme la souris et le clavier pour cliquer et taper pour vous.

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les techniques d'apprentissage automatique les plus pertinentes et les plus avancées de Python, tout en construisant une série d'applications de démonstration impliquant des images, de la musique, du texte et des données financières À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques pour résoudre des problèmes complexes Appliquer l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage semi-supervisé aux applications impliquant des données d'image, de musique, de texte et financières Pousser les algorithmes Python à leur potentiel maximal Utiliser des bibliothèques et des paquets tels que NumPy et Theano Public Développeurs Analystes Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Pandas est un package Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries chronologiques .

Le test unitaire est une approche de test qui teste des unités individuelles de code source en modifiant leurs propriétés ou en déclenchant un événement pour confirmer si le résultat est conforme aux attentes PyTest est un framework de test complet, indépendant de l'API, flexible et extensible, avec un modèle de luminaire fullbodied avancé Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PyTest pour écrire des tests courts, maintenables, élégants, expressifs et lisibles À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Écrire des tests lisibles et maintenables sans avoir besoin de code standard Utilisez le modèle d'appareil pour écrire de petits tests Échelle des tests fonctionnels complexes pour les applications, les packages et les bibliothèques Comprendre et appliquer les fonctionnalités PyTest telles que les hooks, affirmer la réécriture et les plugins Réduisez les temps de test en exécutant des tests en parallèle et sur plusieurs processeurs Exécuter des tests dans un environnement d'intégration continue, avec d'autres utilitaires tels que tox, maquette, coverage, unittest, doctest et Selenium Utilisez Python pour tester les applications nonPython Public Testeurs de logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to build analytic applications using Python with Plotly and Dash. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a real-time interactive dashboard for streaming live updating data.
• Build interactive dashboards using Python for data science solutions.
• Secure interactive dashboards with advanced authentication methods.

le but de ce cours est de fournir une compétence générale dans l’application des méthodes de machine learning dans la pratique. Grâce à l’utilisation du langage de programmation Python et de ses différentes bibliothèques, et basé sur une multitude d’exemples pratiques, ce cours enseigne comment utiliser les principaux éléments constitutifs de machine learning, comment faire des décisions de modélisation de données, interpréter les les sorties des algorithmes et valider les résultats. notre objectif est de vous donner les compétences pour comprendre et utiliser les outils les plus fondamentaux de la boîte à outils machine learning en toute confiance et d’éviter les pièges communs des applications Data sciences.

Ce cours introduit les linguistes ou les programmateurs à la NLP en Python. Au cours de ce cours, nous utiliserons principalement nltk.org (Natural Language Tool Kit), mais nous utiliserons également d'autres bibliothèques pertinentes et utiles pour NLP. Pour le moment, nous pouvons mener ce cours en Python 2.x ou Python 3.x. Les exemples sont en anglais ou en mandarin (普通话). D'autres langues peuvent également être mises à disposition si convenu avant la réservation.

Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of the Python programming language
• Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
• Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
• Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
• Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application

Audience

• Developers
• Analysts
• Quants

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.

Un système d'information géographique ( GIS ) est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter des données spatiales ou géographiques. L’acronyme GIS est parfois utilisé pour la science de l’information géographique ( GIS science) pour désigner la discipline universitaire qui étudie les systèmes d’information géographique et constitue un vaste domaine de la discipline universitaire plus vaste de la géoinformatique. L’utilisation de Python avec les GIS a considérablement augmenté au cours des deux dernières décennies, en particulier avec l’introduction de la série Python 2.0 en 2000, qui comprenait de nombreuses nouvelles fonctionnalités de programmation qui facilitaient considérablement le déploiement du langage. Depuis lors, Python a été utilisé non seulement dans les GIS commerciaux, tels que les produits Esri, mais également dans les plates-formes open source, notamment dans le cadre de Q GIS et de GRASS. En fait, Python est de loin le langage le plus utilisé par GIS utilisateurs et les programmeurs GIS . Ce programme couvre l'utilisation de Python et de ses bibliothèques avancées telles que geopandas, pysal, bokeh et osmnx pour mettre en œuvre vos propres fonctionnalités GIS . Le programme couvre également des modules d'introduction autour de l'API Arc GIS et de GIS boîte à outils Q GIS .

Il s'agit d'une introduction de 5 jours à Data Science et à l'IA. Le cours est livré avec des exemples et des exercices utilisant Python

C'est un cours de 4 jours introduisant l'IA et son application en utilisant le langage de programmation Python. Il y a une option d'avoir un jour supplémentaire pour mener un projet d'IA à la fin de ce cours. 

In this instructor-led, live training in Quebec participants combine the power of Python with Selenium to automate the testing of a sample web application. By combining theory with practice in a live lab environment, participants will gain the knowledge and practice needed to automate their own web testing projects using Python and Selenium.

Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code. Excel est un tableur développé par Microsoft qui est largement utilisé dans de nombreux secteurs. L'ajout de Python à Excel fait un outil puissant pour l'analyse de données. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à combiner les fonctionnalités de Python et d' Excel . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer des packages pour l'intégration de Python et Excel
• Lire, écrire et manipuler Excel fichiers Excel à l'aide de Python
• Appeler Python fonctions Python partir d' Excel

Public

• Développeurs
• Programmeurs

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

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In this instructor-led, live training in Quebec, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.  Format of the Course
Interactive lecture and discussion.
Lots of exercises and practice.
Hands-on implementation in a live-lab environment.

This instructor-led, live training in Quebec begins with a discussion of BDD and how the Behave framework can be used to carry out BDD testing for web applications. Participants are given ample opportunity to interact with the instructor and peers while implementing the concepts and tactics learned in this hands-on, practice-based lab environment. By the end of this training, participants will have a firm understanding of BDD and Behave, as well as the necessary practice to implement these techniques and tools in real-world test scenarios.

PyQt est une bibliothèque multiplateforme pour le développement de GUI (interfaces utilisateur graphiques) pour les applications python. Il interface Python avec la boîte à outils Qt GUI. cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur s’adresse aux personnes souhaitant programmer une application logicielle attrayante visuellement à l’aide de Python et du Framework QT UI. à la fin de cette formation, les participants pourront:

• configurer un environnement de développement qui inclut toutes les bibliothèques, packages et frameworks nécessaires.
• créez une application de bureau ou de serveur dont l’interface utilisateur fonctionne en douceur et visuellement attrayante.
• implémenter divers éléments et effets de l’interface utilisateur, y compris les widgets, les graphiques, les calques, etc. pour obtenir un effet maximal dans la convivialité.
• implémenter une bonne conception de l’interface utilisateur et de l’organisation de code pendant la phase de conception et de développement.
• test et déboguer l’application.

format du cours

• conférence interactive et discussion.
• beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de
• Hands-on dans un environnement Live-Lab.

cours options de personnalisation

• ce cours peut être proposé pour le développement sur Windows, Linux et Mac OS.
• la dernière version de tous les logiciels est utilisée, par exemple, PyQt 5 à partir de cette écriture, etc
• pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.

This instructor-led, live training in Quebec (online or onsite) is aimed at Matlab users who wish to explore and or transition to Python for data analytics and visualization. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure a Python development environment.
• Understand the differences and similarities between Matlab and Python syntax.
• Use Python to obtain insights from various datasets. 
• Convert existing Matlab applications to Python. 
• Integrate Matlab and Python applications.

Object-Oriented Programming (OOP) is a programming paradigm based around the concept of objects. OOP is more data-focused rather than logic-focused. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility. In this instructor-led, live training, participants will learn how to get started with Object-Oriented Programming using Python. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of Object-Oriented Programming
• Understand the OOP syntax in Python
• Write their own object-oriented program in Python

Audience

• Beginners who would like to learn about Object-Oriented Programming
• Developers interested in learning OOP in Python
• Python programmers interested in learning OOP

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

L’apprentissage en machine est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. L’apprentissage en profondeur est un domaine de l’apprentissage en machine qui utilise des méthodes basées sur les représentations de données d’apprentissage et les structures telles que les réseaux neuronaux. Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lecture de code. Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms en utilisant Python alors qu'ils passent par la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond. Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans la télécommunication. Utilisez Python, Keras, et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécoms. Construisez votre propre modèle d'apprentissage profond du client en utilisant Python.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

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