Python 商業分析與自動化培訓

此強化實作課程涵蓋進階 Python 技術、工程最佳實踐，以及常用設計模式，旨在建置可維護、可測試且高效能的 Python 應用程式。內容強調現代化工具、型別標註、併發模型、架構模式及部署準備 workflows。

此由講師主導的線上或線下現場培訓，目標受眾為希望採用專業實踐與模式來開發生產級 Python 系統的初階至進階 Python 開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 運用 Python 型別標註、資料類別和型別檢查以提升程式碼可靠性。
• 使用設計模式和架構原則來建構穩健的應用程式結構。
• 正確實作併發與平行處理，採用 asyncio 和 multiprocessing。
• 運用 pytest、基於屬性的測試 (property-based testing) 及 CI 管線來建置經過充分測試的程式碼。
• 分析、最佳化並加固 Python 應用程式以適應生產環境。
• 使用現代化工具與容器技術來封裝、分發及部署 Python 專案。

課程形式

• 互動式講授與短演示。
• 每日實作實驗室與程式碼練習。
• 整合設計模式、測試與部署的綜合小型專案。

課程客製化選項

• 如需申請客製化培訓或專注領域（數據、網頁或基礎設施），請聯繫我們以進行安排。

本課程教授實用的工程技術，以設計、建置、測試和部署使用 Python 的自主（自治）系統。內容涵蓋代理迴圈、工具整合、記憶體與狀態管理、協調模式、安全控制以及生產環境考量。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）針對中高級至進階級的機器學習工程師、AI 開發者和軟體工程師，他們希望使用 Python 建構穩健且可投入生產的自治代理。

在培訓結束後，學員將能夠：

• 設計並實現代理迴圈和決策工作流程。
• 整合外部工具和 API，以擴展代理能力。
• 實現短期和長期記憶架構給代理使用。
• 協調多步驟協調作業及代理的可組合性。
• 應用已部署代理的安全、訪問控制和可觀察性最佳實踐。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 動手實作實驗室，使用 Python 和流行 SDKs 建構代理。
• 專案導向的練習，產出可部署的原型。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

 深入探討使用 Python 進行數據科學和 AI 的實用方法——為專業人士提供探索數據、構建機器學習模型以及在商業環境中部署 AI 驅動應用的技能；涵蓋 CRISP-DM 工作流、統計分析、監督式和非監督式學習、基於 Tensorflow 的深度學習、自然語言處理、使用 Spark 處理大數據，以及數據驅動的敘事技巧；適合希望獲得 Python 數據科學認證並做好職業準備的初學者。

Python 人工智慧是利用 Python 廣泛的人工智慧與機器學習函式庫生態系，來開發智慧系統。

此由講師帶領的實作培訓（線上或線下），針對希望使用 Python 設計、實施並部署 AI 解決方案的中级 Python 程式設計師。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 使用 Python 核心 AI 函式庫實施 AI 演算法。
• 處理監督式、非監督式及強化學習模型。
• 將 AI 解決方案整合至現有應用程式與工作流程。
• 評估模型效能，並優化準確率與效率。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作實施。

課程客製化選項

• 如需為此課程請求客製化培訓，請聯繫我們以安排。

「從零開始應用 AI（Python）」為程式設計師和數據分析師提供紮實的基礎技術，協助他們利用 Python 從頭建構機器學習解決方案。內容涵蓋監督式學習（分類與回歸）、非監督式學習（分群與異常檢測）的核心原理，以及進階神經網路架構。課程檢討運用 scikit-learn、Apache Spark MLlib 和 Jupyter notebooks 進行實際 AI 開發的有效方法。協助專業人士實作實務機器學習模型、評估演算法的局限性，並完成應用專案以解決真實世界問題。

此為在 澳門（線上或線下）進行的實時培訓，由講師指導，適合希望提升使用 AWS Cloud9 進行 Python 開發體驗的中階 Python 開發者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置和配置用於 Python 開發的 AWS Cloud9。
• 理解 AWS Cloud9 IDE 的介面與功能。
• 在 AWS Cloud9 中編寫、除錯及部署 Python 應用程式。
• 使用 AWS Cloud9 平台與其他開發者協作。
• 將 AWS Cloud9 與其他 AWS 服務整合，以實現高級部署。

課程概述

本實作培訓課程專為具備資料工程背景的專業人士設計，旨在建立人工智慧、Python 和大型語言模型的實用技能。課程側重於現實應用，涵蓋模型使用、提示工程以及建構 AI 驅動解決方案。學員將透過漸進式練習，從核心概念邁向部署可操作的 AI 工作流程。

培訓形式

• 實體教室培訓

 • 導師帶領的課程，搭配指導練習  

• 互動討論與現實案例研究

 • 每日實作練習

課程目標

• 理解現代應用相關的核心 AI 和機器學習概念

 • 加強 Python 技能，用於 AI 開發和資料工作流程  

• 了解大型語言模型的運作方式及其有效使用技巧  

• 設計並優化提示，以取得可靠輸出  

• 使用 API 和框架建構端到端 AI 解決方案

 • 將 AI 整合至資料工程管線  

本課程由導師主導，以澳門現場或線上直播形式進行（Live），旨在幫助初級水平的 Python 開發者和數據分析師提升使用 Pandas 和 NumPy 進行數據分析和操作的技能。

完成本課程後，學員將能夠：

• 搭建包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
• 使用 Pandas 和 NumPy 創建數據分析應用程序。
• 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 和其他可視化工具庫對數據進行可視化。
• 調試並優化他們的數據分析代碼。

這門由講者引導的即時培訓課程（線上或線下）旨在幫助希望使用 FARM（FastAPI、React 與 MongoDB）堆疊來構建動態、高效率和可扩展 Web 應用程式的開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 搭建整合 FastAPI、React 與 MongoDB 的必要開發環境。
• 理解 FARM 堆疊的關鍵概念、特點及優勢。
• 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
• 學習如何設計互動式應用程式，使用 React。
• 開發、測試並部署（前端和後端）應用程序，利用 FARM 堆疊。

本培訓提供線上或線下（Live）實時授課，旨在幫助開發人員利用 FastAPI 與 Python 更輕鬆、快速地構建、測試和部署 RESTful API。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 搭建必要的開發環境，使用 Python 和 FastAPI 開發 API。
• 利用 FastAPI 庫更快速、輕鬆地創建 API。
• 學習如何基於 Pydantic 和 OpenAPI 創建數據模型和架構。
• 使用 SQLAlchemy 將 API 連接到數據庫。
• 利用 FastAPI 工具在 API 中實現安全和認證。
• 構建容器映像，並將 Web API 部署到雲端服務器。

本次在澳門（線上或線下）舉辦的由講師主導的實地培訓，旨在幫助希望使用TensorFlow分析潛在欺詐數據資料科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在Python和TensorFlow中建立欺詐檢測模型。
• 構建線性回歸及線性回歸模型來預測欺詐行為。
• 開發端到端的AI應用程序以分析欺詐數據

數位時代的保險是一門實用的概述，介紹數位轉型如何重塑保險業的產品、營運及客戶互動。

此課程由講師引導，提供線上或線下培訓方式，針對希望了解並應用數位技術、數據驅動策略以及創新框架，以實現保險產品和營運現代化的中階保險從業人員設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 說明人工智慧、大數據、物聯網及自動化在现代保險流程中的角色。
• 識別InsurTech趨勢及其對保險生態系的影响。
• 設計以客戶為中心、由數位工具與數據洞察推動的策略。
• 將數據驅動方法應用於風險管理與決策過程。
• 開發適用於保險業的創新與應變管理方法。
• 評估真實案例研究，並將經驗教訓轉化為當地推動計畫。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 案例研究分析與小組工作坊。
• 實務練習與學員所在單位的行動規劃。

課程客製化選項

• 如需申請此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

需求工程（RE）是軟體和系統開發中的一個關鍵學科，專注於識別、記錄和管理利害關係人的需求與限制，以確保專案成功。

此課程為講師引導的現場培訓（線上或離線），旨在幫助中階專業人士深化對實用需求工程的理解，並準備IREB CPRE – 基礎級認證考試。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解並應用由IREB CPRE教學大綱定義的關鍵概念和術語。
• 使用有效且適合情境的技術識別和獲取需求。
• 為真實世界專案建模、記錄和驗證需求。
• 在整個專案生命週期中管理需求變更、追蹤性和優先級排序。
• 使用需求工程工具和最佳實踐來增強溝通和项目成果。
• 充分準備參加並通過IREB CPRE – 基礎級認證考試。

課程格式

• 互動式講課和討論。
• 基於案例的練習和協作工作坊。
• 考試準備課程和練習題目。

課程客製化選項

• 可根據要求添加額外的模組或行業特定的案例研究。

本課程旨在培養應用機器學習方法的實際能力。透過使用 Python 程式語言及其各種函式庫，並基於眾多實踐範例，本課程教授如何使用機器學習最重要的建構模組、如何進行資料建模決策、解釋演算法輸出結果，以及如何驗證結果。

我們的目標是讓您掌握自信運用機器學習工具箱中基本工具的技能，並避免資料科學應用中的常見陷阱。

此類在[loc]線上（或線下）舉行的由講師主導的實時培訓，旨在幫助希望理解需求分析並利用分析方法技術高效、準確地執行項目需求分析的個人。

在完成此培訓後，參與者將能夠：

• 識別不同類型的需求。
• 理解需求分析的整體概念和活動。
• 熟悉需求分析方法論。
• 運用各種需求分析技術發揮優勢。
• 通過迭代式需求收集流程，以結構化的方式組織需求，從而與架構師和開發者進行高效溝通。