Python voor Businessanalyse en Automatisering Training Cursus

Dit intensieve, praktijkgerichte cursus behandelt geavanceerde Python-technieken, professionele best practices en veelgebruikte ontwerp patronen om onderhoudbare, testbare en presterende Python-toepassingen te bouwen. De cursus legt de nadruk op moderne tools, typing, concurrency-modellen, architectuurpatronen en deployment-ready workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op Python-developers met een tussen- tot geavanceerd niveau die professionele praktijken en patronen willen aanhouden voor production-grade Python-systemen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Python-typing, dataclasses en type-checking toe te passen om de betrouwbaarheid van code te verhogen.
• Ontwerppatronen en architectuurprincipes te gebruiken om robuuste toepassingen op te zetten.
• Concurrency en parallelisme correct te implementeren met behulp van asyncio en multiprocessing.
• Goed geteste code te bouwen met pytest, property-based testing en CI-pipelines.
• Python-toepassingen te profileren, optimaliseren en af te harden voor de productie.
• Python-projecten in te pakken, te distribueren en te deployen met moderne tools en containers.

Cursusopzet

• Interactieve lezingen en korte demonstraties.
• Praktische labo's en coderingsoefeningen elke dag.
• Een miniproject dat patronen, testing en deployment integreert.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training of focusgebied (data, web of infra), neem contact met ons op om de details te regelen.

Deze cursus behandelt praktische ingenieursmethoden om autonome (agente) systemen te ontwerpen, bouwen, testen en implementeren met behulp van Python. Het dekt het agentieloop, toolintegraties, geheugen- en statemanagement, orchestratiepatronen, veiligheidscontroles en productieoverwegingen.

Deze door de instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ML-engineers, AI-ontwikkelaars en software-engineers van middelgevorderde tot gevorderd niveau die robuuste, production-ready autonome agents willen bouwen met Python.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het agentieloop en besluitvormingswerkstromen te ontwerpen en implementeren.
• Externe tools en APIs te integreren om de mogelijkheden van agents uit te breiden.
• Kort- en langtermijngeheugenarchitecturen voor agents te implementeren.
• Meerstapsorchestraties en agentcomposabiliteit te coördineren.
• Veiligheid, toegangscontrole en observabiliteitsbest practices toe te passen voor geïmplementeerde agents.

Cursusindeling

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische laboratoria voor het bouwen van agents met Python en populaire SDKs.
• Projectgebaseerde oefeningen die implementeerbare prototypes opleveren.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te regelen.

Dit is een introductiecursus van 5 dagen naar Data Science en Kunstmatige Intelligentie (AI).

De cursus wordt aangeboden met voorbeelden en oefeningen in Python

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op data wetenschappers en software ingenieurs die Dask met de Python-ecosysteem willen gebruiken om grote datasets te bouwen, schalen en analyseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het omgeving opzetten om big data verwerking met Dask en Python te starten.
• De functionaliteiten, bibliotheken, tools en API's die beschikbaar zijn in Dask verkennen.
• Inzicht krijgen hoe Dask parallellerekeningen in Python versnelt.
• Leren hoe je de Python-ecosysteem (Numpy, SciPy en Pandas) met Dask schaalt.
• De Dask-omgeving optimaliseren om een hoge prestatie te behouden bij het verwerken van grote datasets.

Deze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en data-analisten op intermediair niveau die hun vaardigheden in data-analyse en manipulatie met behulp van Pandas en NumPy willen verbeteren.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Een ontwikkelomgeving instellen die Python, Pandas en NumPy omvat.
• Een data-analyseapplicatie maken met behulp van Pandas en NumPy.
• Geavanceerde data-wrangling-, sorterings- en filteroperaties uitvoeren.
• Aggregaatoperaties uitvoeren en tijdreeksdata analyseren.
• Data visualiseren met Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
• Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.

Insurtech (ook bekend als Digital Insurance) verwijst naar de convergentie van verzekeringen + nieuwe technologieën. Op het gebied van Insurtech passen "digitale verzekeraars" technologische innovaties toe op hun bedrijfs- en bedrijfsmodellen om de kosten te verlagen, de klantervaring te verbeteren en de wendbaarheid van hun activiteiten te vergroten.

In deze door een instructeur geleide training krijgen deelnemers inzicht in de technologieën, methoden en mentaliteit die nodig zijn om een digitale transformatie binnen hun organisaties en in de industrie in het algemeen tot stand te brengen. De training is bedoeld voor managers die inzicht moeten krijgen in het grote geheel, de hype en het jargon moeten doorbreken en de eerste stappen moeten zetten in het opstellen van een Insurtech strategie.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Bespreek Insurtech en al zijn onderdelen op een intelligente en systematische manier
• Identificeer en demystificeer de rol van elke sleuteltechnologie binnen Insurtech.
• Opstellen van een algemene strategie voor de implementatie van Insurtech binnen hun organisatie

Audiëntie

• Verzekeraars
• Technologen binnen de verzekeringsbranche
• Belanghebbenden in de verzekeringssector
• Consultants en bedrijfsanalisten

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en groepsactiviteiten voor casestudy's

Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars die de FARM (FastAPI, React en MongoDB)-stack willen gebruiken om dynamische, hoge-prestatie en schaalbare webtoepassingen te bouwen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Het noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten dat FastAPI, React en MongoDB integreert.
• De belangrijkste concepten, functies en voordelen van de FARM-stack begrijpen.
• Leren hoe je REST APIs kunt bouwen met FastAPI.
• Leren hoe je interactieve toepassingen kunt ontwerpen met React.
• Toepassingen (front-end en back-end) ontwikkelen, testen en implementeren met de FARM-stack.

Dit door de instructeur geleide live-training in België (online of on-site) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI willen gebruiken met Python om RESTful API's sneller en gemakkelijker te bouwen, testen en implementeren.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het benodigde ontwikkelomgeving op te zetten om API's met Python en FastAPI te ontwikkelen.
• API's sneller en gemakkelijker te creëren met behulp van de FastAPI-bibliotheek.
• Te leren hoe je data-modellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
• API's aan een database te koppelen met SQLAlchemy.
• Veiligheid en authenticatie in API's te implementeren met de FastAPI-hulpmiddelen.
• Container-afbeeldingen te bouwen en web-API's naar een cloud-server te implementeren.

In deze door een instructeur geleide, live training in België, krijgen deelnemers inzicht in de technologieën, methoden en mentaliteit die nodig zijn om een Fintech strategie te implementeren.

Deze training is bedoeld voor managers die een "big picture" begrip van Fintech moeten krijgen, de hype en het jargon moeten doorbreken en tastbare eerste stappen moeten zetten in de richting van de adoptie van nieuwe technologieën die van toepassing zijn op financiële bedrijven en diensten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Presenteer levensvatbare Fintech strategieën voor hun organisatie.
• Begrijp en verklaar de rol en functionaliteit van belangrijke technologieën.
• Stel een actieplan op om nieuwe technologieën stap voor stap te introduceren.

Verzekeringen in het Digitale Tijdperk is een toepasselijke overzicht van hoe de digitale transformatie producten, bedrijfsprocessen en klantbetrokkenheid in de verzekeringensector herschikt.

Deze instructeurgeleide, live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare niveaus van verzekeringsexperts die willen begrijpen en toepassen hoe digitale technologieën, data-gedreven strategieën en innovatiekaders de verzekeringen kunnen moderniseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De rol van AI, Big Data, IoT en automatisering in moderne verwerkingsprocessen van verzekeringen te verklaren.
• InsurTech-trends te identificeren en hun invloed op de verzekeringssector te begrijpen.
• Klantgerichte strategieën ontwerpen die worden ondersteund door digitale tools en data-insights.
• Data-gedreven benaderingen toepassen voor risicomanagement en besluitvorming.
• Een innovatie- en veranderingsmanagementaanpak ontwikkelen die geschikt is voor verzekeringsmaatschappijen.
• Relevante casestudies beoordelen en de lessen daaruit vertalen naar lokale initiatieven.

Format van het Cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Casestudy-analyse en groepswerkshops.
• Praktische oefeningen en actieplanning voor de organisaties van de deelnemers.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om het te regelen.

Requirements Engineering (RE) is een belangrijke discipline binnen software- en systeemontwikkeling, gericht op het identificeren, documenteren en beheren van de behoeften en beperkingen van stakeholders om projecten succesvol af te ronden.

Dit instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op professioneel niveau 2-professionals die hun begrip van praktische Requirements Engineering willen verdiepen en zich willen voorbereiden op het IREB CPRE – Foundation Level certificatie-examen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste concepten en terminologie begrijpen en toepassen die door het IREB CPRE Foundation syllabus worden gedefinieerd.
• Behoeften identificeren en ophalen met effectieve en contextgepaste technieken.
• Behoeften modelleren, documenteren en valideren voor echte projecten.
• Behoefteveranderingen, traceerbaarheid en prioritering gedurende de hele projectlevenscyclus beheren.
• Requirements Engineering-tools en beste praktijken gebruiken om communicatie te verbeteren en projectresultaten te optimaliseren.
• Volledig voorbereid zijn om het IREB CPRE – Foundation Level certificatie-examen te halen.

Format van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Casusgerichte oefeningen en collaboratieve workshops.
• Examenvoorbereidingsessies en oefenvragen.

Cursusaanpassingsopties

• Aanvullende modules of branche-specifieke casussen kunnen op verzoek worden toegevoegd.

Model Based Development (MBD) is een softwareontwikkelingsmethode die snellere en kosteneffectievere ontwikkeling van dynamische systemen zoals besturingssystemen, signaalverwerking en communicatiesystemen mogelijk maakt. Het werkt met grafische modelleren in plaats van de traditionele tekstgebaseerde programmering.

Tijdens deze instructie-geleide, live training leren de deelnemers hoe ze MBD-methodologieën kunnen toepassen om ontwikkelkosten te verlagen en de tijd tot marktintroductie van hun embedded software producten te verkorten.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het juiste gereedschap voor het implementeren van MBD te selecteren en te gebruiken.
• MBD te gebruiken om snelle ontwikkeling in de vroege stadia van hun embedded software project uit te voeren.
• Het releaseproces van hun embedded software op de markt te versnellen.



Opzet van het cursus

• Theorie, discussie, oefeningen en veel praktijkwerk

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die Modin willen gebruiken om parallelle berekeningen te bouwen en te implementeren met Pandas voor snellere data-analyse.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde omgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van Pandas workflows op schaal met Modin.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van Modin.
• Ken de verschillen tussen Modin, Dask en Ray.
• Voer Pandas bewerkingen sneller uit met Modin.
• Implementeer de volledige Pandas API en functies.

Dit instructeurgeleide live-training in België (online of ter plaatse) is gericht op personen die requirements analysis willen begrijpen en efficiënt en nauwkeurig willen uitvoeren met behulp van analyse technieken voor hun projecten.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• verschillende types requirements te identificeren.
• de algemene concepten en activiteiten binnen requirements analysis te begrijpen.
• bekend te zijn met de requirements analysis methodologie.
• verschillende requirements analysis technieken optimaal te gebruiken.
• requirements op een duidelijke manier te structureren om effectief te communiceren met architecten en ontwikkelaars door middel van een iteratief requirements verzamelingsproces.

Deze cursus demonstreert door middel van hands-on de basisbeginselen en toepassingen van software engineering, requirements engineering en testen.