Pythonのトレーニングコース

Pythonのトレーニングコース

地元の講師主導のライブPythonトレーニングコースでは、Pythonプログラミング言語のさまざまな側面を実践的に実践しながら実演しています。 Pythonプログラミングの基礎、高度なPythonプログラミング、テスト自動化のためのPython、Pythonスクリプトと自動化、財務、銀行、保険などの分野のデータ分析とビッグデータアプリケーション向けのPythonが含まれています。 NobleProg Pythonトレーニングコースでは、機械学習とディープラーニングのためのPythonライブラリとフレームワークの使用に関する初級および上級コースもカバーしています。 Pythonトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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Pythonサブカテゴリ

Pythonコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
28 hours
概要
この4日間のコースでは、Python プログラミング言語を使用した AI と it & #39 のアプリケーションを紹介しています。このコースの完了時に AI プロジェクトを引き受けるための追加の日を持つオプションがあります。
21 hours
概要
は、このインストラクター主導で、ライブトレーニング、参加者は、テキストベースのデータから値を抽出するために適切な機械学習と NLP (自然言語処理) 技術を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、高品質で再利用可能なコード
でテキストベースのデータサイエンスの問題を解決します。 - は、問題を解決するために scikit (分類、クラスタリング、回帰、次元削減) のさまざまな側面を適用し
- テキストベースのデータ
を用いた効果的な機械学習モデルの構築 - データセットを作成し、非構造化テキストからフィーチャを抽出する
Matplotlib でデータを視覚化 -
- を構築し、洞察力を得るためにモデルを評価
- テキストエンコーディングエラーのトラブルシューティング

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のトレーニングは、人気のある本に基づいています, "は、Python" で退屈なものを自動化する, Al Sweigart による.これは、初心者を目指していると実用的な、実践的な演習や議論を通じて不可欠の Python プログラミングの概念をカバーしています。焦点は、オフィスの生産性を飛躍的に高めるためにコードを書くことを学ぶことにあります。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はどのように Python でプログラムを知っているし、この新しいスキルを適用する:

- 単純な Python プログラムを記述してタスクを自動化する
- "正規表現によるテキストパターン認識を行うことができるプログラムの作成"
- Excel スプレッドシートをプログラムによって生成および更新する
pdf および Word 文書の - 解析
- web サイトをクロールし、オンラインソースから情報を引き出すことができます。
- 電子メール通知を送信するプログラムを作成しています。
- は、Python & #39 のデバッグツールを使用して、バグを迅速に解決します。
- をクリックして入力するマウスとキーボードをプログラムによって制御します。

観客

- 以外のプログラマは、Python
でプログラミングを学ぶことを希望 オフィスの生産性を最適化することを希望する - の専門家および会社チーム
- マネージャは、退屈なプロセスとワークフローを自動化することを望む
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
Python は、その明確な構文とコード readibility のための高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、定量的な金融のための Python を使用する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Python プログラミングの基本を理解する
- は、数学的手法、ストキャスティックス、統計の実装などの金融アプリケーションに Python を使用し
- パフォーマンス Python
を使用した財務アルゴリズムの実装

観客

- 開発者
- 定量アナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する

観客

- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Python は、その明確な構文とコードの読みやすさのために有名な高レベルのプログラミング言語です。excel は、多くの業界で広く使用されている Microsoft が開発したスプレッドシートアプリケーションです。Python を Excel に追加すると、データ分析のための強力なツールになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python と Excel の機能を組み合わせる方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Python と Excel
を統合するためのパッケージのインストールと構成 - Python
を使用した Excel ファイルの読み取り、書き込み、および操作 - は、Excel
から Python 関数を呼び出す

観客

- 開発者
- プログラマ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
35 hours
概要
Python は、金融業界で絶大な人気を博しているプログラミング言語です。最大の投資銀行とヘッジファンドによって採用され、それはコアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの幅広い金融アプリケーションを構築するために使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用して、特定のファイナンス関連の問題の数を解決するための実用的なアプリケーションを開発する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Python プログラミング言語の基礎を理解する
- は、Python
で金融アプリケーションを作成するための最良の開発ツールをダウンロードし、インストールして維持します。 - では、さまざまなソース (CSV、Excel、データベース、web など) から財務データを整理、視覚化、分析するために、最も適した Python パッケージとプログラミング技法を選択して活用しています
- は、資産配分、リスク分析、投資のパフォーマンスと
に関連する問題を解決するアプリケーションを構築します。 - Python アプリケーションのトラブルシューティング、統合、デプロイ、最適化を行う

観客

- 開発者
- アナリスト
- クオンツ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このトレーニングは、金融の専門家が直面するいくつかの原則の問題の解決策を提供することを目指しています。ただし、特定のトピック、ツールやテクニックを追加したり、さらに詳しく説明したい場合は、ご連絡ください手配してください。
14 hours
概要
The Python programming language is becoming more and more popular among Matlab users due to its power and versatility as a data analysis tool as well as a general purpose language.

This instructor-led, live training (onsite or remote) 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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 hours
概要
このインストラクター主導のトレーニングでは、参加者は、分散アプリケーション、データ分析と視覚化、UI プログラミングなどの分野で問題を解決するために、この汎用性の高い言語を適用する方法など、高度な Python プログラミング技術を学びますとメンテナンススクリプトを

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコース内のセクションまたはトピックを追加、削除、またはカスタマイズしたい場合は、ご連絡ください。
28 hours
概要
このコースは、Pythonプログラミング言語を学びたい人向けに設計されています。 Python言語、コアライブラリ、そしてPythonコミュニティによって開発された最高で最も有用なライブラリの選択が強調されています。 Pythonはビジネスを推進し、世界中の科学者によって使用されています。これは最も人気のあるプログラミング言語の1つです。

このコースは、Python 2.7.xまたは3.xを使用して配布することができます。実践的な演習では、両方のバージョンの言語をフルに活用できます。このコースは、任意のオペレーティングシステム(Linux、Mac OS X、Microsoft Windowsなど、UNIXのすべてのバージョン)で提供できます。

実際の演習はコース時間の約70%を構成し、約30%はデモやプレゼンテーションです。コース全体を通してディスカッションや質問をすることができます。

注:訓練は、提案されたコースの日付より前の事前の要求に応じて、特定のニーズに合わせて調整することができます。
7 hours
概要
web 削り取りは、web サイトからデータを抽出し、ローカルファイルまたはデータベースに保存するための手法です。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Python を使用して多くの web サイトをクロールするプロセスを自動化し、処理と分析のためにデータを抽出する開発者を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- Python とすべての関連パッケージをインストールして設定します。
- は、さまざまな web サイトに格納されたデータを取得および解析します。
- web サイトの動作と HTML の構造を理解する。
- は、ウェブを大規模にクロールするためにクモを構築します。
- は、AJAX 駆動の web ページをクロールするためにセレンを使用します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースはプログラミングの知識を前提としています。
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
単体テストは、結果が予想どおりかどうかを確認するために、プロパティを変更するか、イベントをトリガーすることによって、ソースコードの個々のユニットをテストするテストアプローチです。PyTest は、高度なフルボディのフィクスチャモデルを備えた、API に依存しない、柔軟性があり、拡張性に優れたフル機能のテストフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、PyTest を使用して簡潔で保守性のあるテストを作成し、表現力があり、読みやすいものにする方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、定型コードを必要とせずに、読み取り可能で保守性のあるテストを作成します
- は、小さなテストを書くためにフィクスチャモデルを使用して
- スケールは、アプリケーション、パッケージ、およびライブラリの複雑な機能テストまでテストします
- は、フック、アサート書き換え、プラグインなどの PyTest 機能を理解して適用する
- は、複数のプロセッサにまたがってテストを並行して実行することにより、テスト時間を短縮
- は、tox、モック、カバレッジ、unittest、doctest、セレン
などの他のユーティリティと共に、継続的インテグレーション環境でテストを実行します。 - python を使用して python 以外のアプリケーションをテストする

観客

- ソフトウェアテスター
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
は、トレーニングの終わりまでに代表者が十分に不可欠な python の概念が装備されていることが期待され、十分に NLP と ML ベースの操作のほとんどを実装する NLTK を使用することができる必要があります。トレーニングは、実行の知識だけでなく、その技術の論理的かつ運用上の知識を提供することを目的としています。
28 hours
概要
このコースは、Python で NLP に言語学者やプログラマを紹介します。このコースでは、主に nltk.org (自然言語ツールキット) を使用しますが、また、我々は NLP のための関連する有用な を他のライブラリを使用します。現時点では、python 2.x または python 3.x でこのコースを実施することができます。例は英語またはマンダリン (普通话) にあります。他の言語も予約する前に合意した場合に利用できるようにすることができます。
14 hours
概要
セレンは、複数のブラウザで web アプリケーションのテストを自動化するためのオープンソースライブラリです。セレンは、人々が行うようにブラウザと対話します: リンクをクリックして、フォームに入力し、テキストを検証します。これは、web アプリケーションのテスト自動化のための最も人気のあるツールです。セレンは WebDriver フレームワーク上に構築されており、Python を含む数多くのスクリプト言語に対して優れたバインディングを備えています。

このトレーニング参加者の

は、Python のパワーとセレンを組み合わせて、サンプル web アプリケーションのテストを自動化します。ライブラボ環境での理論を実践と組み合わせることで、参加者は、Python とセレンを使用して、独自の web テストプロジェクトを自動化するために必要な知識と実践を得ることができます。

観客

- テスターと開発者
コース の

形式

- 部講義、一部討論、重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、スペイシーを使用して非常に大量のテキストを処理してパターンを見つけ、洞察を得ることを望む開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- のインストールと構成スペイシー.
- は、自然言語処理 (NLP) に対するスペイシー & #39; のアプローチを理解しています。
- は、パターンを抽出し、大規模なデータソースからビジネスの洞察を得ます。
- スペイシーライブラリを既存の web およびレガシーアプリケーションと統合します。
- は、スペイシーを本番環境にデプロイして、人間の行動を予測します。
- スペイシーを使用して、ディープラーニングのテキストを事前処理

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
- スペイシーの詳細については、こちらをご覧ください: https://spacy.io/
21 hours
概要
Python は、その明確な構文とコード readibility のための高レベルのプログラミング言語です。Spark は、ビッグデータのクエリ、分析、および変換に使用されるデータ処理エンジンです。PySpark を使用すると、ユーザーは Python でスパークをインターフェイスできます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、Python を使用して、実践的な演習で動作するようにビッグデータを分析するために一緒にスパークする方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、ビッグデータを分析するために Python でスパークを使用する方法を学ぶ
- は、現実世界の状況を模倣する演習に取り組んで
- は PySpark
を使用してビッグデータ分析のためのさまざまなツールやテクニックを使用する

観客

- 開発者
- it プロフェッショナル
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、データのアクセス、分析、視覚化のための3つの異なるアプローチを受講者が学習します。まず、RDMS データベースの概要を紹介します。ここでは、SQL 言語を使用して Oracle データベースにアクセスし、クエリを行うことに重点をおいています。次に、Python 言語を使用して RDMS データベースにアクセスするための戦略について見ていきます。最後に、TIBCO Spotfire を使用してグラフィカルにデータを視覚化して表示する方法を見ていきます。

観客

- ビジネスアナリスト
コース の

形式

- インタラクティブ講演・討論
- 多くの練習と実践
ライブラボ環境での - ハンズオン実装
14 hours
概要
Tableau は、ビジネスインテリジェンスおよびデータビジュアライゼーションツールです。Python は広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計および機械学習技術をサポートしています。Tableau & #39 のデータビジュアライゼーションパワーと Python & #39 の機械学習機能を組み合わせることで、開発者はさまざまなビジネスユースケース向けに高度なデータ分析アプリケーションを迅速に構築できます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 が Tableau と Python を組み合わせて高度な 分析を行う方法について説明します。 Tableau と Python の統合は API TabPy を介して行われます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- TabPy API
を使用して Tableau と Python を統合する - は、Tableau と python の統合を使用して、python コードの数行で複雑な ビジネスシナリオを 分析します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Python の機械学習において、テキスト要約機能は入力テキストを読み出し、 テキスト 要約を生成することができます。この機能 は、コマンドラインまたは Python API/ライブラリとして から 利用できます。1つの刺激的なアプリケーションは、エグゼクティブ・サマリーの速い作成です。 これは、レポートやプレゼンテーションを生成する前に テキストデータの大規模なボディ 確認 必要がある組織にとって特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Python を使用して、入力 テキストの要約を自動生成する簡単なアプリケーション 作成する を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- テキストを要約するコマンドラインツールを使用します。
- デザイン と Python ライブラリを使用して、テキストの要約 コードを作成します。
- 3 つの Python 要約 ライブラリの評価: スミ0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、画像、音楽、テキスト、財務データを含む一連のデモアプリケーションを構築する際に、Python で最も関連性の高い最先端の機械学習技術を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は複雑な問題を解くための機械学習アルゴリズムと技法を実装する
- は、画像、音楽、テキスト、および財務データを含むアプリケーションに深い学習と半教師付き学習を適用する
- は Python アルゴリズムを最大のポテンシャル
にプッシュする - は NumPy やテアノなどのライブラリーやパッケージを使用して

観客

- 開発者
- アナリスト
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
PyQt は、Python アプリケーション用の Gui (グラフィカル・ユーザー・インターフェース) を開発するためのクロスプラットフォーム・ライブラリーです。これは、Qt GUI ツールキットと Python をインタフェースします。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Python と Qt UI フレームワークを使用して、視覚的に魅力的なソフトウェアアプリケーションをプログラムしたい人を対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- は、必要なすべてのライブラリ、パッケージ、およびフレームワークを含む開発環境をセットアップします。
- は、ユーザーインターフェイスがスムーズに機能し、視覚的に魅力的なデスクトップまたはサーバーアプリケーションを作成します。
- は、ウィジェット、チャート、レイヤーなど、さまざまな UI 要素と効果を実装し、ユーザビリティの最大の効果を実現します。
- 設計および開発段階で、優れた UI 設計とコード編成を実装します。
- アプリケーションのテストとデバッグを行います。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースは、Windows、Linux、および Mac OS での開発のために提供することができます。
- すべてのソフトウェアの最新バージョンが使用されている場合、例えば、PyQt 5 この書き込みのように、など
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
ChatBots は、チャットインタフェースを介して人間の反応を自動的にシミュレートするコンピュータプログラム です。ChatBots は、ユーザー操作の簡単で迅速なオプションを提供することにより、組織の業務効率を最大限に高めます。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように Python で chatbots を構築する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 建物 chatbots
の基礎を理解する - Python
を使用したさまざまな chatbots のビルド、テスト、展開、およびトラブルシューティング

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
7 hours
概要
Kivy は Python で作成されたオープンソースのクロスプラットフォームのグラフィカルユーザインタフェースライブラリであり、幅広いデバイスに対してマルチタッチアプリケーション開発を可能にします。

は、このインストラクター主導で、ライブトレーニングの参加者は、インストールして、さまざまなプラットフォーム上で Kivy を展開する方法を学びますカスタマイズし、ウィジェット、スケジュール、トリガ、イベントへの対応、マルチタッチでグラフィックを変更し、画面をリサイズ、パッケージを操作するアンドロイドのためのアプリ, とより.

このトレーニングの終わりまでに

、参加者は

することができます

- は Python コードと Kivy 言語を関連づけて
- は Kivy がどのように動作するかをしっかり理解し、ウィジェット、イベント、プロパティ、グラフィックスなどの最も重要な要素を利用しています
- は、さまざまなビジネスおよび設計要件に基づいて、Android アプリをシームレスに開発および展開します

観客

Kivy フレームワークを使用してマルチタッチの Android アプリを開発したい Python の知識を持つプログラマや開発者を -
Python の知識 と - アンドロイド開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Python を使用したデータマイニングのためのより高度なデータ分析手法を実装したいデータアナリストやデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- は、アソシエーションルールマイニング、テキストセンチメント分析、自動テキスト要約、およびデータ異常検出など、データマイニングの重要な領域を理解します。
- は、実世界のデータマイニング問題を解決するためのさまざまな戦略を比較し、実装します。
- 結果を理解し、解釈します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
パンダは、構造化された (表形式、多次元、潜在的に異種) と時系列データを操作するためのデータ構造を提供する Python パッケージです。
21 hours
概要
ジャンゴは、迅速な開発とクリーンな実用的設計を奨励する高レベルの Python Web フレームワークです。

観客

このコースは、プロジェクトにジャンゴを組み込むことを求めている開発者やエンジニアに向けられています
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して銀行の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと銀行
で深い学習の使用を学ぶ - は Python、Keras、TensorFlow を使用して、銀行
のための深い学習モデルを作成します。 - は、Python
を使用して独自の深い学習信用リスクモデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
- は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
- は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は深い学習信用リスクモデルの作成をステップとして、Python を使用して通信のための深い学習モデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 深い学習の基本概念を理解する
- は、アプリケーションと通信
の深い学習の使用を学ぶ - は、Python、Keras、TensorFlow を使用してテレコム
の深い学習モデルを作成します。 - Python
を使用して、独自のディープラーニング顧客チャーン予測モデルを構築する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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