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Cisco NSO Advanced Python Programmers [NSO300]

Global Knowledge Network Netherlands B.V. | VIRTUAL TRAINING CENTER

OVERVIEW: The Cisco Network Services Orchestrator (NSO) Advance Python Programmers (NSO300) course continues the learning journey of the NSO Essentials for Programmers and Network Architects (NSO201) course with NSO to include customizing templates with Python programming, Docker deployment, and Nano services. You will learn to create advanced services using the NSO application framework and Python scripting with both new and existing Layer 3 Multiprotocol Label Switching (MPLS) VPN services. You will also learn how to manage and scale these services to reduce operation consumption, and increase both security and available physical space, since virtualized network functions (VNFs) replace physical hardware. ‒ +

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Python für Softwareentwickler (PYTHON02)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH | Hamburg, Stuttgart, Berlin, München

Kursinhalt: Einführung und Geschichte; Erste Schritte; Programmiergrundlagen; Datentypen; Listen; Dictionaries; Mengen, Sets; Ausgabe und Formatierung; Fehler und Ausnahmen; Funktionen; Eigene Module; Datum und Zeit; Multithreading; Reguläre Ausdrücke; Laden neuer Module; Dateien; Programmiermodelle. Voraussetzungen: Kenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung. Zielgruppe: Softwareentwickler (Java, C++, C#, ). ‒ +

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Python für den Programmiereinstieg (PYTHON01)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH | Hamburg, Stuttgart, Berlin, München

Kursinhalt: 1~ Was ist Python? 2~ Erste Schritte: Rechenoperationen; Erstes Programm; Speichern und ausführen. 3~ Programmiergrundlagen: Variablen und Operatoren; Verzweigungen; Fehler und Ausnahmen; Funktionen. 4~ Datentypen: Zahlen; Zeichenketten; Listen; Dictionaries; Mengen, Sets. 5~ Weiterführende Programmierung: Ausgabe und Formatierung; Fehler und Ausnahmen; Funktionen; Eigene Module; Parameter der Kommandozeile. 6~ Verschiedene Module: Datum und Zeit; Reguläre Ausdrücke; Laden neuer Module. 7~ Dateien: Beschreiben von Dateien; Lesen von Dateien. 8~ Internet: Webseiten lesen; Webseiten kopieren; Daten senden per GET und POST. 9~ Datenbanken: Datenbanken, Tabellen erstellen; Daten einlesen; Daten auswählen; Daten ändern; Daten löschen. 10. Benutzeroberfläche: Einführung in das Programmieren von grafischen Oberflächen. Voraussetzungen: Grundlegende PC-Kenntnisse. Zielgruppe: IT Affine Personen, die den Einstieg in die Programmierung suchen. ‒ +

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Kurs Python

Eduvision Fort- & Weiterbildung | Düsseldorf

Willkommen bei der Ausbildung Python: Python ist eine vielseitige objektorientierte Programmiersprache, die in Anwendungen für das Systemmanagement, insbesondere auf der Linux-Plattform, zum Aufbau von grafischen Benutzeroberflächen und Webanwendungen weit verbreitet ist. Die Installationssoftware vieler Linux-Distributionen wie Red Hat wird mit Python erstellt. Auch In Google Apps wird viel von Python verwendet. Dank Pythons objektorientiertem Design und der Verfügbarkeit einer umfangreichen Bibliothek mit Standardfunktionen können Sie schnell Anwendungen entwickeln. Ablauf der Ausbildung Python: Während der Ausbildung Python lernen Sie das Programmieren in dieser vielseitigen Sprache. Sie lernen, eine Anwendung objektorientiert zu gestalten und nutzen die umfangreiche Standardbibliothek. Um der Realität so nahe wie möglich zu kommen, entwickeln Sie während des Trainings eine komplette Python-Anwendung. ‒ +

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Automation with Python [GK2355]

Global Knowledge Network Netherlands B.V. | Nieuwegein (Iepenhoeve 5), VIRTUAL TRAINING CENTRE

OVERVIEW: De focus van deze training ligt op het automatiseren van IT-werkzaamheden met de programmeertaal Python. Hiermee wordt bedoeld het schrijven van eenvoudige scripts die taken verrichten die voorheen handmatig werden uitgevoerd. De training richt zich op de kern van de programmeertaal python, en gaat zo snel mogelijk richting de praktijk. Er wordt tijd besteed aan hands-on implementatie van real-world toepassingen; de meer abstracte onderdelen van de programmeertaal python worden hier niet behandeld. De training sluit goed aan op de praktijk en er kan tijdens de training voldoende worden ingegaan op specifieke vragen. OBJECTIVES: Na het volgen van deze cursus is de cursist in staat tot het automatiseren van de werkzaamheden middels python scripting. ‒ +

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Kurs Data Science mit Python

Eduvision Fort- & Weiterbildung | Düsseldorf

Ablauf des Data Science Kurses mit Python: Der Data Science-Kurs mit Python behandelt die Anwendung von Python und spezifischer Python-Bibliotheken in Data Science-Projekten. Wir beginnen mit einer Einführung in die Programmiersprache Python, in der wir uns hauptsächlich auf Kalkulationen und Variablen konzentrieren. Dann arbeiten wir mit Datenstrukturen wie Listen, Num Py, Sci Py und Pandas Dataframes. Schließlich verwenden wir Bibliotheken wie Matplotlib, um Daten zu visualisieren. Während des Kurses Data Science mit Python werden die folgenden Themen bearbeitet: Programmierung in Python; Entwicklungsumgebung; Python-Skripting; Datentypen; Kalkulationen in Python; IPython-Shell; Listen und Tupel? Reguläre Ausdrücke. Funktionen, Pakete und Module; Funktionen; Module. Num Py und Sci Py; Num Py-Arrays; Num Py-Statistiken; Sci Py statistische Funktionen; Matrixberechnungen. ‒ +

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Python Programmierung

Cegos Integrata GmbH | online Training, Hamburg, Düsseldorf, Frankfurt

GRUNDLAGEN: Historie, Konzepte, Virtual Environments; Python Package Index; Überblick integrierte Entwicklungsumgebungen; Interaktiver Modus; Skalare Datentypen; Zusammengesetzte Datentypen: Arrays, Listen, Daten IO. SCRIPTING: Administration und Automatisierung; Dateisystemzugriff, Betriebssystemzugriff, Reguläre Ausdrücke: Re und regex. FORTGESCHRITTENE PROGRAMMIERTECHNIKEN: Objektorientiertes Programmierparadigma (Überblick); Numerics und Data Science (Überblick); Ausnahmebehandlung; Funktionales Programmierparadigma; Generatoren, Iteratoren, Structural Pattern Matching; Assignment Expressions; Collections, Itertools; Kontextobjekte; Decorators. ANWENDUNGSBEISPIELE: Parsing von Dateien: Csv,xml,html,json,excel,pickle; sqlite; multiline parsing mit regulären Ausdrücken; Serialisierung mit pickle, json. ‒ +

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Einführung in das Data Mining mit Python

Cegos Integrata GmbH | Frankfurt, online Training

Einführung in das Data-Mining: Grundlagen; Methoden; CRISP-DM. Python Grundlagen: Werte, Typen Variablen; Operatoren; If-, Else-, For-Anweisungen; Funktionen; Datenstrukturen. Einführung in Numpy: Numpy Arrays; Arithmetische Operationen mit Numpy; Slicing. Einführung in Pandas: Pandas Series; Panda Data Frames; Indexojekte; Filtern und Sortieren; Arithmetik. Daten einlesen: Csv-Dateien; SQL-Datenbanken; JSON-Dateien; APIs. Daten bereinigen: Null-Value handling; Maskieren. Auswertung von Daten: Deskriptive Statistiken; Korrelationen & Kovarianzen; Häufigkeiten. Datenvisualisierung: Diagramme erstellen mit matplotlib; Diagramme bearbeiten. ‒ +

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Deep-Learning mit Python

Cegos Integrata GmbH | online Training, München

Einführung in Artificial Neural Networks: Vom biologischen zum künstlichen Neuron; Multilayer Perceptron (MLP); Das Keras Modul; Regressionen & Klassifikation mit MLP; Hyperparameters. Deep Neural Networks mit Keras: Vanishing/Exploding Gradient Probleme; Modelle vortrainieren; Optimierungsmethoden. Vorverarbeitung von Daten mit Tensort Flow: Die Data API; TF-Transformationen; Vorverarbeitung der Input Feature. Convolutional Neural Networks: Architektur; Semantische Segmentieren; Implementierung mit Tensorflow. Recurrent Neural Networks: Architektur; Trainieren von RNNs; NLP mit RNNs. ‒ +

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Einführung in das Machine Learning mit Python

Cegos Integrata GmbH | online Training, Hamburg

Einführung: Was ist Machine Learning? Data Analytics, Data Mining & Data Science; Methoden & Konzepte. Python Grundlagen: Werte, Typen & Variablen; Operatoren; If-, Else-, For-Anweisungen; Datenstrukturen. Data Handling mit Python: Numpy Arrays; Pandas Series; Pandas Data Frames; Filtern und Sortieren von Daten; Einlesen von Daten (csv, sql, API). Daten Auswertung: Daten Bereinigung; Deskriptive Statistiken; Datenvisualisierung. Einführung in das Machine Learning: Supervised vs. Unsupervised; Trainings- und Test-Datensatz; Algorithmen in Scikit-Learn. Supervised Learning: K-nearest Neighbor; Lineare Modelle; Naive Bayes Klassifikator; Entscheidungsbäume. Unsupervised Learning: Vorverarbeitung und Skalieren; Hauptkomponentenzerlegung (PCA); Nicht-negative Matrix Faktorisierung (NMF); Manifold Learning mit t-SNE; k-Means-Clustering; Agglomeratives Clustering; DBSCAN. ‒ +

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