Scientific Computing with Python SciPy培訓

這是為期5天的Data Science和AI入門。

本課程隨附使用Python示例和練習

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對希望通過演算法交易，Python和R實現自動交易的業務分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
• 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
• 自動監控股票價格並進行交易。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用R和Python進行程式設計以進行異常值檢測的數據科學家和數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 確定數據是異常值還是預期值。
• 實現異常檢測演算法。
• 使用各種技術和方法來檢測異常。

這是一個為期4天的課程，介紹AI及其使用Python編程語言的應用程序。在完成本課程後，可以選擇額外一天進行AI項目。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是希望在GIS流程中自動執行重複性任務的GIS分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python 和 ArcGIS 工具構建 GIS 應用程式。
• 使用 ArcGIS 包 ArcPy 進行開發，使用 Python。
• 使用 Python 中的物件類應用 ArcGIS 模組實現地圖自動化。

Behave is an open-source, Python-based BDD framework for writing tests in a natural language style.

BDD, or Behavior Driven Development, is an agile software development technique that encourages collaboration among developers, QA and non-technical business people in a software project.

This instructor-led, live training 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.

Format of the Course

• Heavy emphasis on hands-on practice. Most of the concepts are learned through samples, exercises and hands-on development.

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Bio python的生物學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 將生物學概念與資訊技術相結合，以解決研究問題。
• 從大型生物來源數據集中挖掘資訊。
• 為基本研究任務創建演算法。

ChatBots是通過聊天界面自動模擬人類響應的計算機程序。 ChatBots通過為用戶交互提供更簡單，更快捷的選項，幫助組織最大限度地提高運營效率。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何在Python構建聊天機器人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解構建聊天機器人的基礎知識
• 使用Python構建，測試，部署和排除各種聊天機器人的故障

聽眾

• 開發商

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的現場培訓澳門（現場或遠端）針對的是希望使用CI / CD實踐與Python構建自動化管道的開發人員或DevOps工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python 設置必要的開發環境以開始構建 CI/CD 管道。
• 使用 Travis-CI 構建用於測試和發佈 Python 包的自動化管道。
• 使用 Docker 和 Heroku 自動部署容器化應用程式。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望使用CUDA 構建在NVIDIA GPU上並行運行的Python應用程式的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Numba 編譯器加速在 NVIDIA GPU 上運行的 Python 應用程式。
• 創建、編譯和啟動自定義 CUDA 內核。
• 管理 GPU 記憶體。
• 將基於 CPU 的應用程式轉換為 GPU 加速的應用程式。

這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）針對希望使用Python實現數據挖掘的更高級數據分析技術的數據分析師和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據挖掘的重要領域，包括關聯規則挖掘，文本情感分析，自動文本摘要和數據異常檢測。
• 比較並實施各種策略來解決實際數據挖掘問題。
• 理解並解釋結果。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在實時實驗室環境中親自實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用Python ， Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
• 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed.

Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of deep learning.
• Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
• Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
• Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.

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.

這種以講師為主導的澳門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。
構建線性回歸
• 和線性回歸模型來預測欺詐行為。
• 開發用於分析欺詐數據的端到端 AI 應用程式。