hong-kong現場Python培訓

Python是推動自主AI代理開發和編排的核心語言。本課程專注於使用現代SDK和框架（如LangChain和AutoGen）進行實際實現，以構建、連接和管理代理工作流。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Python工具和API實現和編排自主代理的中級後端工程師、平臺工程師和ML工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 爲代理系統設置和配置基於Python的環境。
• 使用LangChain和AutoGen等流行代理SDK創建功能代理。
• 集成工具和API以擴展代理功能。
• 編排多代理工作流和通信模式。
• 應用調試、測試和維護代理代碼庫的最佳實踐。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 動手編程練習和現場演示。
• 構建端到端代理工作流的實際項目。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程教授使用 Python 設計、構建、測試和部署代理（自主）系統的實用工程技術。內容涵蓋代理循環、工具集成、內存和狀態管理、編排模式、安全控制以及生產考慮。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級到高級的機器學習工程師、AI 開發者和軟件工程師，幫助他們使用 Python 構建健壯、可用於生產的自主代理。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計和實現代理循環及決策工作流。
• 集成外部工具和 API 以擴展代理功能。
• 實現代理的短期和長期內存架構。
• 協調多步驟編排和代理可組合性。
• 爲部署的代理應用安全、訪問控制和可觀測性最佳實踐。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 使用 Python 和流行 SDK 構建代理的動手實驗。
• 基於項目的練習，生成可部署的原型。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

使用Python的人工智能是通過Python豐富的AI和機器學習庫生態系統來開發智能系統。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Python設計、實施和部署AI解決方案的中級Python程序員。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 使用Python的核心AI庫實現AI算法。
• 處理監督學習、無監督學習和強化學習模型。
• 將AI解決方案集成到現有應用程序和工作流程中。
• 評估模型性能，並優化準確性和效率。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這種講師指導的現場培訓在 hong-kong（在線或現場）進行，面向希望使用 AWS Cloud9 增強其 Python 開發體驗的中級 Python 開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置和配置 AWS Cloud9 以進行 Python 開發。
• 瞭解 AWS Cloud9 IDE 介面和功能。
• 在 AWS Cloud9 中編寫、調試和部署 Python 個應用程式。
• 使用 AWS Cloud9 平臺與其他開發人員協作。
• 將 AWS Cloud9 與其他 AWS 服務整合以進行高級部署。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望利用Python在Power BI中的數據分析功能的高級數據分析師，旨在提升他們有效分析和可視化數據的能力。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 學習如何將Python集成到Power BI中以進行數據分析。
• 使用Python腳本在Power BI環境中加載、清理和預處理數據。
• 通過使用Python創建自定義和交互式可視化，增強數據可視化能力。
• 掌握使用Python進行高級數據分析的技能。

Python 是一種多功能的編程語言，廣泛用於數據操作、自動化和分析。Pandas 和 Polars 等庫爲大規模處理表格數據提供了強大而實用的工具。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級水平的專業人士，旨在幫助他們使用 Python 進行日常數據分析、文件處理以及利用 Pandas 和 Polars 實現流程自動化。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 Python 讀取、轉換和寫入 CSV 和 Excel 文件。
• 使用 Pandas 和 Polars 執行常見的數據清理和轉換任務。
• 通過 Python 腳本自動化重複的數據處理流程。
• 將簡單腳本打包爲可執行文件，並遵循項目最佳實踐。

課程形式

• 互動式編碼演示與簡短講座。
• 帶有指導代碼示例的動手練習。
• 自動化實際任務的實用迷你項目。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這門深入的實踐課程涵蓋了高級Python技術、工程最佳實踐以及常用的設計模式，以構建可維護、可測試和高性能的Python應用程序。課程重點介紹了現代工具、類型系統、併發模型、架構模式以及部署就緒的工作流程。

這門由講師指導的線下或線上培訓面向中級到高級Python開發者，旨在幫助他們採用專業的實踐和模式，以構建生產級的Python系統。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 應用Python類型系統、數據類和類型檢查，以提高代碼的可靠性。
• 使用設計模式和架構原則來構建健壯的應用程序。
• 正確使用asyncio和多進程實現併發和並行。
• 使用pytest、基於屬性的測試和CI管道構建經過良好測試的代碼。
• 對Python應用程序進行性能分析、優化並使其適用於生產環境。
• 使用現代工具和容器打包、分發和部署Python項目。

課程形式

• 互動講座和簡短演示。
• 每天的實踐實驗和編碼練習。
• 集成了模式、測試和部署的頂點小項目。

課程定製選項

• 如需定製培訓或聚焦特定領域（數據、Web或基礎設施），請聯繫我們安排。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望從零開始學習使用Google Colab進行Python編程的初級開發人員和數據分析師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Python編程語言的基礎知識。
• 在Google Colab環境中實現Python代碼。
• 使用控制結構管理Python程序的流程。
• 創建函數以有效組織和重用代碼。
• 探索並使用Python編程的基本庫。

本課程由講師主導，提供線下或線上培訓，旨在幫助開發者使用 FARM (FastAPI, React, 和 MongoDB) 技術棧構建動態、高性能且可擴展的 Web 應用。

通過本課程，學員將能夠：

• 搭建集成了 FastAPI、React 和 MongoDB 的開發環境。
• 理解 FARM 技術棧的關鍵概念、特點和優勢。
• 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
• 學習如何使用 React 設計交互式應用。
• 使用 FARM 技術棧開發、測試和部署應用（前端和後端）。

本課程由講師指導，提供hong-kong的線上或線下培訓，面向初學者到中級以及潛在的高級機器人開發人員，旨在學習如何使用ROS和Python編程移動機器人。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設置包含ROS、Python和移動機器人平臺的開發環境。
• 使用Python創建和運行ROS節點、主題、服務和動作。
• 使用ROS工具和實用程序監控和調試ROS應用程序。
• 使用ROS包和庫執行移動機器人的常見任務。
• 將ROS與其他框架和工具集成。
• 排查和調試ROS應用程序。

本課程專爲希望學習Python編程語言的人士設計。重點在於Python語言、核心庫，以及由Python社區開發的最佳且最有用的庫。Python驅動着全球企業，被科學家廣泛使用，是最流行的編程語言之一。

本課程可以使用最新的Python 3.x版本進行授課，並結合實際練習，充分利用其功能。本課程可以在任何操作系統上提供（包括Linux和Mac OS X在內的所有UNIX版本，以及Microsoft Windows）。

實際練習約佔課程時間的70%，演示和講解約佔30%。課程期間可以隨時進行討論和提問。

注意：培訓可以根據具體需求進行定製，需在課程日期前提早提出請求。

在这个由讲师指导的hong-kong现场培训中，参与者将学习高级Python编程技术，包括如何应用这种通用语言来解决分布式应用程序，数据分析和可视化，UI编程和维护脚本等领域的问题。

本課程專為那些希望學習 Python 程式設計語言的人而設計。重點是 Python 語言、核心庫，以及 Python 社區開發的最好和最有用的庫的選擇。Python 推動業務發展，並被世界各地的科學家使用——它是最流行的程式設計語言之一。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，地點位於hong-kong，基於Al Sweigart所著的暢銷書《用Python自動化無聊工作》。本課程針對初學者，透過實用的動手練習和討論，涵蓋了Python編程的基礎概念。重點在於學習編寫程式碼，以大幅提升辦公室生產力。

在培訓結束時，參與者將學會如何用Python編程，並將這項新技能應用於：

• 通過編寫簡單的Python程式來自動化任務。
• 編寫能夠使用「正則表達式」進行文本模式識別的程式。
• 以程式化方式生成和更新Excel試算表。
• 解析PDF和Word文件。
• 爬取網站並從線上來源提取資訊。
• 編寫發送電子郵件通知的程式。
• 使用Python的除錯工具快速解決程式錯誤。
• 以程式化方式控制滑鼠和鍵盤，自動點擊和輸入。

在這個由 hong-kong 講師指導的現場培訓中，參與者將學習 Python 中最相關和最前沿的機器學習技術，同時構建一系列涉及圖像、音樂、文本和財務數據的演示應用程式。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 實施機器學習演算法和技術來解決複雜問題。
• 將深度學習和半監督學習應用於涉及圖像、音樂、文本和財務數據的應用程式。
• 將 Python 演算法推向最大潛力。
• 使用 NumPy 和 Theano 等庫和包。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望提升使用Pandas和NumPy進行數據分析和操作技能的中級Python開發者和數據分析師。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 設置包含Python、Pandas和NumPy的開發環境。
• 使用Pandas和NumPy創建數據分析應用。
• 執行高級數據整理、排序和過濾操作。
• 進行聚合操作並分析時間序列數據。
• 使用Matplotlib和其他可視化庫進行數據可視化。
• 調試和優化數據分析代碼。

本課程的目的是提供在實踐中應用機器學習方法的一般熟練程度。通過使用 Python 程式設計語言及其各種庫, 並基於大量的實際示例, 本課程教授如何使用機器學習最重要的構建塊, 如何做出資料建模決策, 解釋輸出並驗證結果

我們的目標是讓您能夠自信地理解和使用機器學習工具箱中最基本的工具, 並避免資料科學應用的常見陷阱。

Python 是一種在金融行業中廣受歡迎的程式語言。它被大型投資銀行和對沖基金採用，用於構建各種金融應用程式，從核心交易程式到風險管理系統。

在這場由講師指導的現場培訓中，學員將學習如何使用 Python 開發實際應用程式，以解決一系列特定的金融相關問題。

培訓結束時，學員將能夠：

• 理解 Python 程式語言的基本原理
• 下載、安裝並維護用於在 Python 中創建金融應用程式的最佳開發工具
• 選擇並利用最合適的 Python 套件和程式技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、數據庫、網絡等）的金融數據
• 構建解決資產配置、風險分析、投資績效等問題的應用程式
• 對 Python 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化

目標受眾

• 開發人員
• 分析師
• 量化分析師

課程形式

• 部分講授、部分討論、練習和大量實踐操作

注意事項

• 本培訓旨在為金融專業人員面臨的一些主要問題提供解決方案。如果您有特定的主題、工具或技術希望補充或進一步詳細說明，請聯繫我們進行安排。

深入探討使用Python進行數據科學與人工智能的實用方法，爲專業人士提供探索數據、構建機器學習模型以及在業務場景中部署AI驅動應用的技能；涵蓋CRISP-DM工作流、統計分析、監督與無監督學習、使用Tensorflow進行深度學習、自然語言處理、使用Spark處理大數據以及數據驅動講故事；適合初學者獲取Python數據科學認證和職業準備的分析培訓。

從零開始用Python實現應用人工智能爲程序員和數據分析師提供了使用Python從頭構建機器學習解決方案的基礎技術。涵蓋監督學習分類和迴歸、無監督學習聚類和異常檢測以及高級神經網絡架構的核心原理。探討了使用scikit-learn、Apache Spark MLlib和Jupyter筆記本進行實踐AI開發的成熟方法。幫助專業人員實現實用的ML模型，評估算法侷限性，並完成解決實際問題的應用項目。

Selenium 是一個開源的框架，用於跨不同瀏覽器自動化Web Application Testing。Selenium 4 提供了增強的 WebDriver API、本地相對定位器和改進的網格支持。Python 以其簡潔性和與 Pytest 等測試框架的強大集成，成爲開發可擴展和可維護的測試自動化套件的強大選擇。

本次講師指導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級水平的測試人員和開發人員，他們希望在實際環境中使用 Selenium 和 Python 自動化Web Application Testing。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在測試環境中安裝和配置 Selenium 與 Python。
• 使用 Selenium WebDriver 和 Pytest 構建穩健的測試自動化腳本。
• 應用頁面對象模型（POM）構建可維護的測試框架。
• 使用 Selenium Grid 在多個瀏覽器上運行測試。
• 將自動化測試集成到 CI/CD 流水線中。
• 解決常見問題並應用最佳實踐以確保自動化穩定性。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的hong-kong現場培訓（現場或遠端）針對的是希望探索和/或過渡到Python進行數據分析和可視化的Matlab使用者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置Python開發環境。
• 了解Matlab和Python語法之間的差異和相似之處。
• 使用Python從各種數據集中獲取洞察。
• 將現有的Matlab應用程序轉換為Python。
• 整合Matlab和Python應用程序。

本次講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望學習足夠Python以開始處理銷售數據、流量分析、客戶互動等數據的人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置必要的軟件、庫和開發環境，以開始編寫用於數據分析的Python代碼。
• 分析來自Excel、CSV、JSON文件和數據庫的數據。
• 在分析之前清理數據以提高其有用性。
• 執行簡單的統計分析。
• 生成以正確格式呈現所需數據的報告，從純數字到數據可視化。
• 從數據中獲得有價值的洞察，包括性能趨勢和問題領域。

課程概述

本實踐培訓面向具有數據工程背景的專業人士，旨在幫助他們掌握人工智能、Python和大型語言模型的實際應用技能。課程聚焦於實際應用場景，涵蓋模型使用、提示工程以及構建AI驅動的解決方案。學員將通過漸進式練習，從核心概念逐步過渡到構建可部署的AI工作流。 

培訓形式

• 線下課堂培訓

 • 導師指導的實踐課程

• 互動討論與真實案例分析

 • 每日動手練習

課程目標

• 理解與現代應用相關的核心AI和機器學習概念

 • 強化Python技能，用於AI開發與數據工作流

• 學習大型語言模型的工作原理及其有效使用方法

• 設計並優化提示，確保可靠輸出

• 使用API和框架構建端到端AI解決方案

 • 將AI集成到數據工程管道中

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望使用FastAPI與Python更快速、更輕鬆地構建、測試和部署RESTful API的開發者。

通過本課程，學員將能夠：

• 設置必要的開發環境，以使用Python和FastAPI開發API。
• 使用FastAPI庫更快速、更輕鬆地創建API。
• 學習如何基於Pydantic和OpenAPI創建數據模型和模式。
• 使用SQLAlchemy將API連接到數據庫。
• 使用FastAPI工具在API中實現安全和身份驗證。
• 構建容器鏡像並將Web API部署到雲服務器。

這種以講師為主導的hong-kong現場現場培訓針對的是希望使用TensorFlow分析潛在欺詐數據的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Python和TensorFlow中創建欺詐檢測模型。
• 建立線性回歸和線性回歸模型來預測欺詐。
• 開發一個端到端的人工智慧應用程序來分析欺詐數據。

這種以講師為主導的hong-kong現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Python維護，管理和設計計算機網路的網路工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python 優化和利用Paramiko、Netmiko、Napalm、Telnet和 pyntc 實現網路自動化。
• 掌握網路自動化中的多線程和多處理。
• 使用 GNS3 和 Python 進行網路程式設計。

本課程由講師指導，提供hong-kong的線上或線下培訓，面向具備中級Python技能的商業專業人士和數據分析師，旨在幫助他們應用Python自動化工作流、分析商業數據並生成基於Excel的動態報告。

Computer Vision 是一個涉及從數位媒體中自動提取、分析和理解有用資訊的領域。Python 是一種高階程式語言，以其清晰的語法和程式碼可讀性而聞名。

在這場由講師指導的實時培訓中，參與者將學習Computer Vision的基礎知識，並逐步使用Python創建一系列簡單的Computer Vision應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Computer Vision的基礎知識
• 使用Python來實現Computer Vision任務
• 建立自己的人臉、物體和動作檢測系統

目標受眾

• 對Computer Vision感興趣的Python程式設計師

課程形式

• 部分講授、部分討論、練習和大量的動手實踐

本實踐課程專爲希望利用Python增強自動化能力的Unix和Shell用戶設計。雖然Shell腳本在簡單任務中仍然強大，但Python在複雜的自動化、系統管理和DevOps工作流中提供了更高的靈活性、可讀性和可擴展性。