İş Analizi ve Otomasyon için Python Eğitimi

Bu yoğun, uygulamalı kurs ileri düzey Python tekniklerini, mühendislik en iyi uygulamalarını ve yaygın olarak kullanılan tasarım desenlerini ele alır. Dürüst, test edilebilir ve yüksek performanslı Python uygulamaları oluşturmayı amaçlar. Modern araçlara, tür belirtimine, eşzamanlılık modellerine, mimari desenlerine ve dağıtım hazır iş akışlarına vurgu yapar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) üretim düzeyinde Python sistemleri için profesyonel uygulamaları ve desenleri benimsemeyi amaçlayan orta düzeyden ileri seviye Python geliştiricilerini hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Python tür belirtimini, dataclasses ve tür denetimi kullanarak kod güvenilirliğini artırma.
• Tasarım desenlerini ve mimari ilkelerini kullanarak sağlam uygulamalar oluşturma.
• asyncio ve multiprocessing kullanarak eşzamanlılık ve paralelizmi doğru bir şekilde uygulama.
• pytest, durum testi ve CI ardışık hatlarıyla iyi test edilmiş kodlar oluşturma.
• Python uygulamalarını üretim için profil etme, optimize etme ve donatma.
• Modern araçlar ve kapsayıcılar kullanarak Python projelerini paketleme, dağıtım ve dağıtma.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve kısa demo'lar.
• Her gün uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve kodlama alıştırmaları.
• Tasarım, test ve dağıtımın entegrasyonuyla ilgili zirve mini projesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Özelleştirilmiş bir eğitim veya odak alanına (veri, web veya altyapı) talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu kurs, Python kullanarak ajanslı (bağımsız) sistemleri tasarlamak, inşa etmek, test etmek ve dağıtmak için pratik mühendislik tekniklerini öğretir. Kurs, aracı döngüsünü, araç entegrasyonlarını, bellek ve durum yönetimi, orkestrasyon desenlerini, güvenlik kontrollerini ve üretim dikkatleri konularını kapsamaktadır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye ML mühendisleri, AI geliştiricileri ve yazılım mühendislerinin Python kullanarak dayanıklı, üretim-hazır bağımsız aracılar oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Araç döngüsünü ve karar alma iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
• Araç yeteneklerini genişletmek için harici araçları ve API'leri entegre etmek.
• Araçlar için kısa süreli ve uzun süreli bellek mimarileri uygulamak.
• Çok adımlı orkestrasyonları ve araç bileşenlerini koordine etmek.
• Dağıtılan araçlar için güvenlik, erişim kontrolü ve gözlemlenebilirlik en iyi uygulamalarını uygulamak.

Kursun Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Ajanslarla Python ve popüler SDK'ları kullanarak lab çalışmaları.
• Dağıtılabilir prototipler oluşturan projeye dayalı alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize iletişime geçin.

Bu, Veri Bilimi ve Yapay Zeka (YB) konusunda 5 günlük bir giriş kursudur.

Kurs, Python kullanarak örnekler ve alıştırmalarla sunulmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde Python geliştiricilerine ve veri analistlerine Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz ve manipülasyon becerilerini geliştirmeleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz uygulaması oluşturacaklardır.
• Gelişmiş veri manipülasyonu, sıralama ve filtreleme işlemlerini gerçekleştireceklerdir.
• Ağregasyon işlemlerini yapacak ve zaman serisi verilerini analiz edeceklerdir.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphaneleri kullanarak veriyi görselleştireceklerdir.
• Veri analiz kodlarını hata ayıklama ve optimize edeceklerdir.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Fintech stratejisini uygulamak için gereken teknolojileri, yöntemleri ve bakış açısını edineceklerdir.

Bu eğitim, finansal iş ve hizmetlere uygulanabilir yeni teknolojilerin benimsenmesine yönelik ilk somut adımları atmak, abartıyı ve jargonu ortadan kaldırmak ve Fintech’nin genel bir anlayışını kazanmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kurumları için uygulanabilir Fintech stratejileri sunabilecekler.
• Temel teknolojilerin rolünü ve işlevselliğini anlayıp açıklayabilecekler.
• Yeni teknolojileri adım adım tanıtmak için bir eylem planı tasarlayabilecekler.

Dijital Çağındaki Sigortacılık, dijital dönüşümün sigorta sektöründe ürünleri, işlemlerini ve müşteri etkileşimlerini nasıl şekillendirdiğinin uygulamalı bir genel bakış sunar.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) dijital teknolojileri, veri odaklı stratejileri ve yenilikçilik çerçevelerini anlama ve uygulama konusunda araları orta düzeyde sigortacılık profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitim, sigorta ürünlerinin ve işlemlerin modernizasyonunu hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern sigorta iş akışlarında Yapay Zeka, Büyük Veri, İnternet Nesneleri ve otomasyonun rolünü açıklar.
• Sigortacılık teknolojisi (InsurTech) trendlerini ve bunların sigorta ekosistemi üzerindeki etkilerini belirler.
• Dijital araçlar ve veri öngörülerine dayalı müşteri merkezli stratejiler tasarlar.
• Risk yönetimi ve karar alma için veri odaklı yaklaşımları uygular.
• Sigortacılara uygun bir yenilikçilik ve değişim yönetimi yaklaşımı geliştirir.
• Gerçek dünya durum analizlerini değerlendirir ve dersleri yerel girişimlere çevirir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Durum analizi ve grup atölyeleri.
• Katılımcıların kuruluşları için pratik egzersizler ve eylem planlaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Requirements Engineering (RE), yazılım ve sistem geliştirme dahilinde, projenin başarılı olmasına yardımcı olmak üzere paydaşların ihtiyaçlarını ve kısıtlamalarını belirlemek, belgelemek ve yönetmek üzerine odaklanan bir ana disiplindir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki profesyonellerin Pragmatik Requirements Engineering konusundaki bilgilerini derinleştirmeleri ve IREB CPRE – Foundation Level sertifikasyon sınavına hazırlanmaları için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• IREB CPRE Foundation programında tanımlanan temel kavramları ve terimleri anlamak ve uygulamak.
• etkili ve bağlama uygun teknikler kullanarak gereksinimleri belirlemek ve çıkarmak.
• gerçek dünyadaki projeler için gereksinimleri modellemek, belgelemek ve doğrulamak.
• proje yaşam döngüsü boyunca gereksinim değişikliklerini, izlenebilirliği ve önceliklendirmeyi yönetmek.
• iletişim ve proje sonuçlarını artırmak için Requirements Engineering araçlarını ve en iyi uygulamalarını kullanmak.
• IREB CPRE – Foundation Level sertifikasyon sınavına hazırlanmış olmak ve geçmek.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Vaka temelli alıştırmalar ve işbirlikçi atölyeler.
• Sınav hazırlık oturumları ve uygulama soruları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• İsteğe bağlı olarak ek modüller veya sektör-spesifik vaka çalışmaları eklenebilir.

Model Tabanlı Geliştirme (MTG), kontrol sistemleri, sinyal işleme ve iletişim sistemleri gibi dinamik sistemlerin daha hızlı ve daha uygun maliyetli geliştirilmesini sağlayan bir yazılım geliştirme metodolojisidir. Geleneksel metin tabanlı programlamanın aksine grafiksel modellemeye dayanır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, gömülü yazılım ürünlerinin geliştirme maliyetlerini azaltmak ve pazara sunma süresini hızlandırmak için MTG metodolojilerini nasıl uygulayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MTG'yi uygulamak için doğru araçları seçmek ve kullanmak.
• Gömülü yazılım projelerinin erken aşamalarında hızlı geliştirme yapmak için MTG'yi kullanmak.
• Gömülü yazılımlarının pazara sürülme süresini kısaltmak.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), proje gereksinim analizini anlamak ve analiz tekniklerini kullanarak gereksinim analizini verimli ve doğru bir şekilde yürütmek isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• farklı gereksinim türlerini belirlemek.
• gereksinim analizinin genel kavramlarını ve faaliyetlerini anlamak.
• gereksinim analizi metodolojisine aşina olmak.
• farklı gereksinim analizi tekniklerini kendi avantajlarına kullanmak.
• iteratif bir gereksinim toplama süreci aracılığıyla mimarlarla ve geliştiricilerle verimli bir şekilde iletişim kurmak için gereksinimleri yapılandırmak.

Bu kurs, yazılım mühendisliği, gereksinim mühendisliği ve testin temellerini ve uygulamalarını uygulamalı çalışmalarla göstermektedir.