Python voor Unix- en shellgebruikers – Automatisering en scripting 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.

Duikt in praktische aanpakken voor Data Science en AI met Python — geeft professionals de vaardigheden om data te verkennen, machine learning-modellen te bouwen en AI-gedreven applicaties te implementeren in bedrijfscontexten; behandelt CRISP-DM-werkstromen, statistische analyse, toezichtend en toezichtloos leren, deep learning met TensorFlow, natural language processing, big data met Spark en data-gedreven storytelling; ideaal voor beginners die op zoek zijn naar een certificering in Python-data science en kant-en-klere analysetraining voor de carrière.

Artificial Intelligence met Python is de ontwikkeling van intelligente systemen met behulp van Python's uitgebreide ecosystem van AI- en machine learning-bibliotheken.

Deze docentgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op Python-programmeurs op tussenniveau die AI-oplossingen willen ontwerpen, implementeren en inzetten met behulp van Python.

Na het volgen van deze training kunnen deelnemers:

• AI-algoritmen implementeren met behulp van de kern AI-bibliotheken van Python.
• Werken met supervisor-, onsupervisor- en versterkende leer-modellen.
• AI-oplossingen integreren in bestaande applicaties en werkstromen.
• Modelprestaties evalueren en optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie.

Formaat van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor Cursusaanpassing

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

Deze door de instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op business analysts die handelingen willen automatiseren met algorithmic trading, Python en R.

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

• Algoritmen te gebruiken om effecten snel en met gespecialiseerde increments te kopen en verkopen.
• Kosten die aan handelingen zijn verbonden te verminderen door gebruik te maken van algorithmic trading.
• Aandelenkoersen automatisch te bewaken en handelingen te plaatsen.

Toegepaste AI vanuit het nul in Python voorziet programmeurs en data-analisten van basisvaardigheden voor het bouwen van machine learning-oplossingen vanaf de grond met behulp van Python. Beslaat kernprincipes van supervised learning (classificatie en regressie), unsupervised learning (clustering en anomaliedetectie), en geavanceerde neurale netwerkarchitecturen. Onderzoekt bewezen methoden voor het werken met scikit-learn, Apache Spark MLlib en Jupyter notebooks voor praktische AI-ontwikkeling. Helpt professionals bij het implementeren van praktische ML-modellen, het evalueren van algoritmebeperkingen en het afronden van toegepaste projecten voor probleemoplossing in de echte wereld.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau Python die hun Python ontwikkelingservaring willen verbeteren met behulp van AWS Cloud9.

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

• AWS Cloud9 instellen en configureren voor Python ontwikkeling.
• Begrijp de AWS Cloud9 IDE-interface en -functies.
• Schrijf, debug en implementeer Python applicaties in AWS Cloud9.
• Werk samen met andere ontwikkelaars met behulp van het AWS Cloud9-platform.
• Integreer AWS Cloud9 met andere AWS-services voor geavanceerde implementaties.

Overzicht van de cursus

Deze praktische training is bedoeld voor professionals met een achtergrond in datatechnologie die hun praktische vaardigheden in kunstmatige intelligentie, Python en grote taalmodellen willen uitbouwen. De cursus legt de nadruk op toepassingen in de echte wereld, waarbij gebruik, prompt-engineering en het bouwen van AI-gestuurde oplossingen aan bod komen. Deelnemers werken door middel van geleidelijke oefeningen van de kernconcepten tot het bouwen van inzetbare AI-werkstromen.

Vorm van de training

• Training op locatie in een leslokaal

• Instructiegedreven sessies met begeleidde oefeningen

• Interactieve discussies en casestudies uit de praktijk

• Dagelijkse praktische oefeningen

Leerdoelen

• Kernconcepten van AI en machine learning begrijpen die relevant zijn voor moderne toepassingen

• Pythonvaardigheden versterken voor AI-ontwikkeling en data-werkstromen

• Leren hoe grote taalmodellen werken en hoe ze effectief kunnen worden gebruikt

• Prompts ontwerpen en optimaliseren voor betrouwbare outputs

• End-to-end AI-oplossingen bouwen met behulp van API's en frameworks

• AI integreren in datatechnologie-pijplijnen

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.

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.

Dit instructeur-led, live training in België (online of on-site) is gericht op data scientists die willen leren hoe ze TensorFlow kunnen gebruiken om potentiële fraudedata te analyseren.

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

• Een fraude-detectie model te creëren met Python en TensorFlow.
• Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen op te bouwen om fraude te voorspellen.
• Een end-to-end AI-toepassing voor het analyseren van fraudedata te ontwikkelen.

Het doel van deze cursus is om een basiskennis te bieden in het toepassen van Machine Learning methoden in de praktijk. Door het gebruik van de Python programmeringstaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een groot aantal praktische voorbeelden, leert deze cursus hoe de belangrijkste bouwblokken van Machine Learning te gebruiken, hoe data-modelingbeslissingen te nemen, de uitkomsten van de algoritmen te interpreteren en de resultaten te valideren.

Ons doel is om u de vaardigheden te geven om de meest fundamentele hulpmiddelen van de Machine Learning toolbox vertrouwelijk te begrijpen en te gebruiken en de gemeenschappelijke pitfalls van de Data Science-toepassingen te voorkomen.

het doel van deze cursus is het verstrekken van algemene bekwaamheid in de toepassing van machine leermethoden in de praktijk. Door het gebruik van de python programmeertaal en de verschillende bibliotheken, en gebaseerd op een veelheid van praktische voorbeelden van deze cursus leert hoe de belangrijkste bouwstenen van de machine leren gebruiken, hoe je data modellering beslissingen te maken, interpreteren van de uitgangen van de algoritmen en valideren van de resultaten.

ons doel is om u de vaardigheden om te begrijpen en gebruik maken van de meest fundamentele instrumenten van de machine leren Toolbox vol vertrouwen en Vermijd de gemeenschappelijke valkuilen van data Sciences toepassingen.