Istanbul Merkezli Python Eğitimleri

Python, otonom AI ajanları geliştirmenin ve yönetimin temel dilidir. Bu kurs, LangChain ve AutoGen gibi modern SDK'lar ve çerçeveleri kullanarak ajan iş akışlarını oluşturmayı, bağlamayı ve yönetmeyi odaklayan pratik uygulamalara dayanır.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviye backend mühendisleri, platform mühendisleri ve ML mühendislerini hedefler. Katılımcıların Python araçları ve API'leri kullanarak otonom ajanları uygulayıp yönetmelerine yardımcı olmayı amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Ajans sistemleri için Python tabanlı ortamları kurma ve yapılandırma becerilerini edinecekler.
• LangChain ve AutoGen gibi popüler ajan SDK'larını kullanarak işlevsel ajanlar oluşturma becerisini kazanacaklar.
• Aran kapasitelerini genişletmek için araçları ve API'leri tümleştirme yeteneklerini geliştirecekler.
• Fazla ajanlı iş akışlarını ve iletişim modellerini yönetme becerilerini edinecekler.
• Ajans kod tabanlarının hata ayıklaması, testi ve bakımı için en iyi uygulamaları uygulama yeteneklerini kazanacaklar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• El ile programlama alıştırmaları ve canlı gösteriler.
• Sondan başa ajan iş akışları oluşturan pratik projeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen 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.

Python ile Yapay Zeka, Python'ün geniş yapay zeka ve makine öğrenimi kütüphaneler ekosistemini kullanarak zeki sistemlerin geliştirilmesidir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (uzaktan veya yerel), yapay zeka çözümlerini Python kullanarak tasarlamak, uygulamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyli Python programcılarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• Python'ün temel yapay zeka kütüphanelerini kullanarak yapay zeka algoritmalarını uygulama,
• Supervised, unsupervised ve reforcement learning modelleri ile çalışma,
• Aİ çözümlerini mevcut uygulamalara ve iş akışlarına entegre etme,
• Model performansını değerlendirmek ve doğruluğu ve verimliliği için optimize etme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Hayat boyu laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 kullanarak Python geliştirme deneyimlerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme için AWS Cloud9'u kurmak ve yapılandırmak.
• AWS Cloud9 IDE arayüzünü ve özelliklerini anlamak.
• AWS Cloud9'da Python uygulamaları yazmak, ayıklamak ve dağıtmak.
• AWS Cloud9 platformunu kullanarak diğer geliştiricilerle işbirliği yapmak.
• Gelişmiş dağıtımlar için AWS Cloud9'u diğer AWS hizmetleriyle entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), Python'nin veri analizi yeteneklerini Power BI içinde kullanmak isteyen uzman düzeydeki veri analistlerine yöneliktir ve veri analiz ve görselleştirme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python'nin veri analizi için Power BI'e nasıl entegre edileceğini öğreneceklerdir.
• Python betiklerini kullanarak Power BI ortamında verileri yükleyecek, temizleyecek ve ön işleme tabi tutacaklardır.
• Python kullanarak özel ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturarak veri görselleştirme yeteneklerini geliştireceklerdir.
• Python kullanarak gelişmiş veri analizi becerileri kazanacaklardır.

Python, veri manipülasyonu, otomasyon ve analitik uygulamalar için yaygın olarak kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir. Pandas ve Polars gibi kütüphaneler, ölçekli tablo verileriyle çalışmak için güçlü ve pratik araçlar sunar.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Python'u günlük veri analizi, dosya işleme ve süreç otomasyonu için Pandas ve Polars kullanarak uygulamak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar uzmanlaşmış profesyoneller hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaklardır:

• Python'u kullanarak CSV ve Excel dosyalarını okuma, dönüştürme ve yazma.
• Pandas ve Polars ile yaygın veri temizleme ve dönüşüm görevlerini yapma.
• Tekrarlanan veri süreçlerini Python betikleriyle otomasyonla.
• Basit betikleri yürütülebilir dosyalara paketleme ve projeler için en iyi uygulamaları takip etme.

Kurs Formatı

• Etkileşimli kodlama gösterileri ve kısa dersler.
• Rehberli kod örnekleriyle elden deneyimler.
• Günlük görevleri otomasyonla gerçekleştirmek için pratik mini-projeler.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), deneyimli geliştiricilerin Python programlama ve siber güvenlikteki uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmasını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Savunmacı siber güvenlik için Python programlamayı kullanmak.
• Etik saldırı teknikleri ve dijital adli tıp görevleri için Python'yı anlamak ve kullanmak.
• Saldırgan siber güvenlik ve güvenlik açığı açıklamasıyla ilgili yasal ve etik hususları tanımak.

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 eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

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 (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), Python kullanarak mobil robotları programlamayı öğrenmek isteyen başlangıç, orta ve hatta ileri düzey robotik geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROS, Python ve bir mobil robot platformu içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Python kullanarak ROS düğümleri, konuları, hizmetleri ve eylemleri oluşturmak ve çalıştırmak.
• ROS uygulamalarını izlemek ve hatalarını ayıklamak için ROS araçlarını ve yardımcı programlarını kullanmak.
• Mobil robotlar için yaygın görevleri gerçekleştirmek için ROS paketlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
• ROS'ü diğer çerçeveler ve araçlarla entegre etmek.
• ROS uygulamalarında sorun gidermek ve hataları ayıklamak.

Bu kurs, Python programlama dilini öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır. Vurgu, Python dilinin, temel kütüphanelerinin ve Python topluluğu tarafından geliştirilen en iyi ve en kullanışlı kütüphanelerin seçimi üzerinedir. Python, işletmeleri yönlendirir ve dünyanın dört bir yanındaki bilim insanları tarafından kullanılır – en popüler programlama dillerinden biridir.

Kurs, en son Python sürüm 3.x kullanılarak ve tam gücünden yararlanan pratik egzersizlerle sunulabilir. Bu kurs, herhangi bir işletim sisteminde (UNIX'in tüm çeşitleri, Linux ve Mac OS X'in yanı sıra Microsoft Windows) sunulabilir.

Pratik egzersizler, kurs süresinin yaklaşık %70'ini oluşturur ve yaklaşık %30'u gösterimler ve sunumlardan oluşur. Kurs boyunca tartışmalara katılabilir ve sorular sorulabilir.

Not: Eğitim, önerilen kurs tarihinden önce yapılan önceden talep üzerine belirli ihtiyaçlara göre uyarlanabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Istanbul (çevrimiçi veya yerinde), geliştiricilere yönelik olup, dağıtılmış uygulamalar, veri analizi ve görselleştirme, kullanıcı arayüzü programlama ve bakım komut dosyaları gibi alanlarda sorunları çözmek için bu çok yönlü dili nasıl uygulayacaklarını içeren ileri düzey Python programlama tekniklerini öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu kurs, Python programlama dilini öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır. Vurgu, Python dilinin, temel kütüphanelerinin ve Python topluluğu tarafından geliştirilen en iyi ve en kullanışlı kütüphanelerin seçimi üzerinedir. Python, işletmeleri yönlendirir ve dünyanın dört bir yanındaki bilim insanları tarafından kullanılır – en popüler programlama dillerinden biridir.

Eğitim kursu, katılımcıları Python Programlama ile Web Uygulaması Geliştirme ve Veri Analitiği hazırlamaya yardımcı olacaktır. Bu veri görselleştirmesi, Yönetim Kurulu tarafından karar alma sürecinde büyük bir araçtır.

Bu kursun amacı, Machine Learning yöntemlerini uygulamada temel bir yeterlilik sağlamaktır. Python programlama dili ve çeşitli kütüphanelerinin kullanımıyla ve çok sayıda pratik örnek temelinde, bu kurs Machine Learning'in en önemli yapı taşlarını nasıl kullanacağınızı, veri modelleme kararları nasıl vereceğinizi, algoritmaların çıktılarını nasıl yorumlayacağınızı ve sonuçları nasıl doğrulayacağınızı öğretir.

Amacımız, size Machine Learning araç kutusundaki en temel araçları güvenle anlamanız ve kullanmanız için gereken becerileri kazandırmak ve Data Science uygulamalarının yaygın hatalarından kaçınmanızı sağlamaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Istanbul konumunda, Al Sweigart'ın popüler kitabı "Automate the Boring Stuff with Python" üzerine kurulmuştur. Yeni başlayanlara yöneliktir ve pratik, uygulamalı egzersizler ve tartışmalar aracılığıyla temel Python programlama kavramlarını kapsar. Odak noktası, ofis verimliliğini önemli ölçüde artırmak için kod yazmayı öğrenmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar Python programlamayı bilecek ve bu yeni beceriyi şunlar için uygulayabilecekler:

• Basit Python programları yazarak görevleri otomatikleştirme.
• "Düzenli ifadeler" ile metin kalıplarını tanıma programları yazma.
• Program aracılığıyla Excel elektronik tablolarını oluşturma ve güncelleme.
• PDF'leri ve Word belgelerini ayrıştırma.
• Web sitelerini tarama ve çevrimiçi kaynaklardan bilgi çekme.
• E-posta bildirimleri gönderen programlar yazma.
• Python'in hata ayıklama araçlarını kullanarak hataları hızlı bir şekilde çözme.
• Fareyi ve klavyeyi program aracılığıyla kontrol ederek tıklama ve yazma işlemlerini otomatikleştirme.

Bu eğitimin Istanbul konumunda, öğretmenlerin rehberliğinde, katılımcılar Python'da en güncel ve ilgili makine öğrenimi tekniklerini öğrenirken, görsel, müzik, metin ve finansal verileri içeren bir dizi demo uygulaması oluşturacaklardır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Karmaşık sorunların çözümü için makine öğrenimi algoritmalarını ve tekniklerini uygulama.
• Görsel, müzik, metin ve finansal verileri içeren uygulamalara derin öğrenme ve yarı denetlenmiş öğrenme uygulama.
• Python algoritmalarının maksimum potansiyeline ulaşmasını sağlama.
• NumPy ve Theano gibi kütüphaneleri ve paketleri kullanma.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Istanbul (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.

Bu kursun amacı, Machine Learning yöntemlerini uygulamada genel yeterlilik sağlamaktır. Python programlama dili ve çeşitli kütüphanelerinin kullanımıyla ve çok sayıda pratik örnek temelinde, bu kurs Machine Learning'ün en önemli yapı taşlarını nasıl kullanacağınızı, veri modelleme kararları nasıl vereceğinizi, algoritmaların çıktılarını nasıl yorumlayacağınızı ve sonuçları nasıl doğrulayacağınızı öğretir.

Amacımız, size Machine Learning araç kutusundaki en temel araçları güvenle anlamanız ve kullanmanız için gerekli becerileri kazandırmak ve Data Science uygulamalarının yaygın hatalarından kaçınmanızı sağlamaktır.

Python, finans sektöründe büyük popülerlik kazanan bir programlama dilidir. En büyük yatırım bankaları ve hedge fonları tarafından benimsenen Python, temel ticaret programlarından risk yönetimi sistemlerine kadar geniş bir yelpazedeki finans uygulamalarını oluşturmak için kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Python'yi kullanarak finansla ilgili belirli sorunları çözmek için pratik uygulamalar geliştirmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python programlama dilinin temellerini anlayabilecektir
• Python ile finans uygulamaları oluşturmak için en iyi geliştirme araçlarını indirebilecek, kurabilecek ve bakımını yapabilecektir
• Çeşitli kaynaklardan (CSV, Excel, veritabanları, web vb.) finansal verileri düzenlemek, görselleştirmek ve analiz etmek için en uygun Python paketlerini ve programlama tekniklerini seçebilecek ve kullanabilecektir
• Varlık tahsisi, risk analizi, yatırım performansı ve daha fazlası ile ilgili sorunları çözebilecek uygulamalar oluşturabilecektir
• Python uygulamasında sorun giderebilecek, entegre edebilecek, dağıtabilecek ve optimize edebilecektir

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Analistler
• Kantitatif Analistler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu eğitim, finans profesyonellerinin karşılaştığı temel sorunlara çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Ancak, eklemek veya daha ayrıntılı açıklamak istediğiniz belirli bir konu, araç veya teknik varsa, lütfen bizimle iletişime geçin.

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

Kurs, Python kullanarak örnekler ve alıştırmalarla sunulmaktadır.

Bu kurs, yapay zekayı ve Python programlama dili kullanılarak yapay zekanın uygulamalarını tanıtan 4 günlük bir eğitimdir. Bu kursun tamamlanmasının ardından bir yapay zeka projesi gerçekleştirmek için ek bir gün seçeneği bulunmaktadır.

Selenium, farklı tarayıcılarda web uygulaması testlerini otomatikleştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir çerçeve. Selenium 4 ile geliştirilmiş WebDriver API'leri, yerel bağıntılı lokatörler ve geliştirilmiş grid desteği mevcuttur. Python, Pytest gibi test çerçeveleriyle güçlü entegrasyon sağlayarak basitliği sunar ve ölçeklenebilir ve sürdürülebilir test otomasyon paketleri geliştirmek için güçlü bir seçenek sunar.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyli testciler ve geliştiricilere yönelik olup, gerçek dünyada Selenium'u Python ile kullanarak web uygulaması testlerini otomatikleştirmeyi hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Python ile Selenium'ı bir test ortamında yükleyip yapılandırmak.
• Selenium WebDriver ve Pytest kullanarak sağlam test otomasyon betikleri oluşturmak.
• Sürdürülebilir test çerçeveleri için Sayfa Nesne Modeli (POM) uygulamak.
• Selenium Grid kullanarak birden fazla tarayıcıda testleri çalıştırmak.
• Otomatikleştirilmiş testleri CI/CD haneleriyle entegre etmek.
• Ortaya çıkan sorunları gidermek ve otomasyon stabilitesi için en iyi uygulamaları uygulamak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Istanbul yerinde veya uzaktan), katılımcılar Python ve Excel'in yeteneklerini nasıl birleştireceklerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve Excel'i entegre etmek için paketleri kurma ve yapılandırma.
• Python kullanarak Excel dosyalarını okuma, yazma ve değiştirme.
• Excel'den Python fonksiyonlarını çağırma.

This instructor-led, live training in Istanbul (online or onsite) 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.

Bu eğitmen yönlendirli, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) kişilere, satış verilerinden, trafik analitiğinden, müşteri etkileşimlerinden başlayarak sayısız veriden sayısal bilgiler çıkarabilmek için yeterli Python'u öğrenmeyi amaçlar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri analizi için Python kodu yazmaya başlayabilmek için gerekli yazılımları, kütüphaneleri ve geliştirme ortamını yüklemeyi ve yapılandırmayı öğrenecekler.
• Excel, CSV, JSON dosyaları ve veritabanları gibi kaynaklardan veri analiz etmeyi öğrenecekler.
• Verilerin kullanışlılığını artırmak için onları temizlemeyi öğrenecekler.
• Sayısal istatistiksel analiz yapmayı öğrenecekler.
• Doğru formatta, basit sayılar, veri görselleştirmeleri olmak üzere istediğiniz veriyi sunan raporlar oluşturmayı öğrenecekler.
• Verilerden değerli bilgiler alacaklar, performans trendleri ve sorun alanlarını tespit edecekler.

Bu eğitimde katılımcılar, dağıtık uygulamalar, veri analizi ve görselleştirmesi, Kullanıcı Arayüzü (UI) programlama ve bakım betikleri gibi alanlardaki sorunları çözme konusunda bu çok yönlü dilin nasıl kullanılacağını öğrenecektir.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında pratik uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Eğer bu kursun herhangi bir bölümüne ya da konusuna ekleme, kaldırma veya özelleştirme yapmak isterseniz, bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), birçok web sitesini tarayarak verileri işleme ve analiz için çıkarmak amacıyla Python'ü kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve ilgili tüm paketleri kurmak ve yapılandırmak.
• Birçok farklı web sitesinde depolanan verileri almak ve ayrıştırmak.
• Web sitelerinin nasıl çalıştığını ve HTML'lerinin nasıl yapılandırıldığını anlamak.
• Web'i ölçekte taramak için örümcekler oluşturmak.
• AJAX odaklı web sayfalarını taramak için Selenium'yi kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul 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 tarafından yönetilen canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) algoritmik ticaretle işlem otomasyonu yapmak isteyen iş analistleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Özel artışlarda hızlıca alım ve satım işlemlerini gerçekleştirmek için algoritmalar kullanın.
• Algoritmik ticaretle işlem ile ilişkili maliyetleri azaltın.
• Hissenin fiyatlarını otomatik olarak izleyin ve işlemler yerleştirin.

ChatBot'lar, sohbet arayüzleri aracılığıyla insan yanıtlarını otomatik olarak simüle eden bilgisayar programlarıdır. ChatBot'lar, kullanıcı etkileşimleri için daha kolay ve hızlı seçenekler sunarak kuruluşların operasyonel verimliliğini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Python kullanarak chatbot'lar nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Chatbot oluşturmanın temellerini anlayacaklar
• Python kullanarak çeşitli chatbot'ları oluşturabilecek, test edebilecek, dağıtabilecek ve sorunlarını giderebilecekler

Hedef Kitle

• Geliştiriciler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde), NVIDIA GPU'lar üzerinde paralel olarak çalışan Python uygulamaları oluşturmak isteyen orta düzeydeki geliştiriciler için düzenlenmiştir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Numba derleyiciyi, NVIDIA GPU'lar üzerinde çalışan Python uygulamalarını hızlandırmak için kullanabilirler.
• Özel CUDA çekirdeği oluşturup, derleyebilir ve çalıştırabilirler.
• GPU belleğini yönetebilirler.
• Bir CPU bazlı uygulamayı GPU-destekli bir uygulama haline çevirebilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul 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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), potansiyel sahtekarlık verilerini analiz etmek için TensorFlow'yi kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ve TensorFlow’de bir sahtekarlık tespit modeli oluşturmak.
• Sahtekarlığı tahmin etmek için doğrusal regresyonlar ve doğrusal regresyon modelleri oluşturmak.
• Sahtekarlık verilerini analiz etmek için uçtan uca bir yapay zeka uygulaması geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), Python ile bilgisayar ağlarını sürdürmek, yönetmek ve tasarlamak isteyen ağ mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ile ağ otomasyonu için Paramiko, Netmikro, Napalm, Telnet ve pyntc'yi optimize etmek ve kullanmak.
• Ağ otomasyonunda çoklu iş parçacığı ve çoklu işlemeyi öğrenmek.
• Ağ programlaması için GNS3 ve Python'yi kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Istanbul aracını kullanarak yüksek kaliteli doğal dil metinleri üretmeyi, sıfırdan kendi NLG sistemlerini oluşturarak öğreneceklerdir. Vaka çalışmaları da incelenecek ve ilgili kavramlar, içerik oluşturmak için canlı laboratuvar projelerine uygulanacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLG'yi kullanarak gazetecilikten emlaklara, hava durumundan spor haberlerine kadar çeşitli sektörler için otomatik olarak içerik oluşturmak.
• Kaynak içeriği seçmek ve düzenlemek, cümleleri planlamak ve orijinal içeriklerin otomatik olarak oluşturulması için bir sistem hazırlamak.
• NLG hattını anlamak ve her aşamada doğru teknikleri uygulamak.
• Natural Language Generation (NLG) sisteminin mimarisini anlamak.
• Analiz ve sıralama için en uygun algoritmaları ve modelleri uygulamak.
• Oluşturulan metinler için malzeme olarak kullanmak üzere herkese açık veri kaynaklarından ve küratörlüğünü yaptığı veri tabanlarından veri çekmek.
• Manuel ve zahmetli yazma süreçlerini, bilgisayar tarafından oluşturulan, otomatik içerik oluşturma ile değiştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul çevrimiçi veya yerinde), Kali Linux ağlarında Python kullanarak sızma testi yapmak isteyen sızma testi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ağ güvenlik açıklarını bulmak için Python programları oluşturmak.
• Sömürülerde Kali web kabuklarını ve shellcode'u keşfetmek ve kullanmak.
• Sızma testi için çeşitli Kali araçlarını uygulamak.
• Python ile sistemleri sömürmek.

Bu eğitim, eğitmen tarafından yönetilen canlı bir eğitimdir (çevrimiçi veya kurum içi) ve ileri seviye kullanıcılar hedef alınmaktadır.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonu için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) Python'u sunucu tarafındaki dili olarak kullanarak bir web uygulaması oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir. Çeşitli teknikler ve çerçeveler incelenecektir ki bu, belirli bir sorun için en uygun olanını bulmayı sağlayacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Python paketlerini ve çerçevelerini kurma ve yapılandırma.
• Kodu yazma sürecini optimize etmek için uygun geliştirme ortamını hazırlama.
• Bir uygulamanın kullanıcıları tarafından beklenen yaygın işlevleri (formlar, veritabanı sorguları, hesaplamalar vb.) etkinleştirmek için gereken kodu yazma.
• Redundant görevleri otomatikleştirmek ve geliştirme süresini azaltmak için Django ve Flask gibi popüler çerçevelerden seçim yapma.

Python, açık sözdizimi ve kod okunabilirliği ile ünlü yüksek seviyeli bir programlama dilidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Python'ü nicel finans için nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python programlamanın temellerini anlayacaklar
• Matematiksel teknikler, stokastikler ve istatistikler dahil olmak üzere finansal uygulamalar için Python'ü kullanacaklar
• Performanslı Python kullanarak finansal algoritmalar uygulayacaklar

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Nicel analistler

Kurs Formatı

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

Computer Vision, dijital medyadan otomatik olarak faydalı bilgileri çıkarma, analiz etme ve anlama sürecini içeren bir alandır. Python, açık sözdizimi ve kod okunabilirliği ile ünlü yüksek seviyeli bir programlama dilidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Computer Vision'in temellerini öğrenirken, Python kullanarak basit bir Computer Vision uygulaması oluşturma sürecini adım adım inceleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Computer Vision'nın temellerini anlayabilecektir
• Python kullanarak Computer Vision görevlerini uygulayabilecektir
• Kendi yüz, nesne ve hareket algılama sistemlerini oluşturabilecektir

Hedef Kitle

• Python programcıları ve Computer Vision'ya ilgi duyanlar

Kurs Formatı

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

Bu kurs, öğrenciye Python dilini tanıtacaktır. Bu sınıfın tamamlanmasıyla birlikte, öğrenci çeşitli konu alanlarını kapsayan, basit olmayan Python programları yazabilecek hale gelecektir. Konular arasında dil bileşenleri, profesyonel bir IDE ile çalışma, kontrol akışı yapıları, dizeler, G/Ç, koleksiyonlar, sınıflar, modüller ve düzenli ifadeler yer almaktadır. Kurs, birçok uygulamalı laboratuvar, çözüm ve kod örneği ile desteklenmektedir.

Kursu tamamladıktan sonra öğrenciler, Python Güvenlik İlkeleri hakkında bilgi ve anlayış sergileyebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), spaCy'ı kullanarak çok büyük miktarda metni işlemek, kalıpları bulmak ve içgörüler elde etmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• spaCy'ı kurmak ve yapılandırmak.
• spaCy'ın Natural Language Processing (NLP) yaklaşımını anlamak.
• Büyük ölçekli veri kaynaklarından kalıpları çıkarmak ve iş içgörüleri elde etmek.
• spaCy kütüphanesini mevcut web ve eski uygulamalarla entegre etmek.
• İnsan davranışlarını tahmin etmek için spaCy'ı canlı üretim ortamlarına dağıtmak.
• spaCy'ı Deep Learning için metni ön işlemek amacıyla kullanmak.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• spaCy hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://spacy.io/

Tableau, iş zekası ve veri görselleştirme aracıdır. Python ise geniş bir yelpazede istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri için destek sağlayan yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Tableau'nin veri görselleştirme gücü ve Python'nın makine öğrenimi yetenekleri bir araya geldiğinde, geliştiricilerin çeşitli iş senaryoları için gelişmiş veri analitiği uygulamalarını hızla oluşturmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Tableau ve Python'yı birleştirerek gelişmiş analitikler gerçekleştirmeyi öğreneceklerdir. Tableau ve Python'nın entegrasyonu TabPy API aracılığıyla yapılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TabPy API kullanarak Tableau ve Python'yı entegre edin
• Birkaç satır Python koduyla karmaşık iş senaryolarını analiz etmek için Tableau ve Python'nın entegrasyonunu kullanın

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimciler

Kurs Formatı

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

In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.

In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Use a command-line tool that summarizes text.
• Design and create Text Summarization code using Python libraries.
• Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri Bilimciler

Kurs Formatı

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Istanbul 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.