Python lernen: Kurse und Seminare auf der Plattform seminarmarkt.de!

Overview

IBM Safer Payments is an innovative real-time payment fraud prevention and detection solution for all cashless payment types. IBM Safer Payments provides not only model capabilities based on inbuilt tools, but also the option to import externally built fraud models for real-time decisioning. In this course, all of the IBM Safer Payments model capabilities are presented in details. The following modelling concepts are covered: index, profiling techniques (with and without index sequence), model components comprised of rulesets, PMML, Python and Internal Random Forest, elements of the simulation environment including Rule Generation and Internal Random Forest, as well as the sampling techniques. All these concepts will be followed by the hands-on exercises that students are expected to complete.

In dieser 5-tägigen Schulung "Python-Kurs für Ingenieure" lernen Sie die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte von Python für den Einsatz in der Ingenieurpraxis. Sie werden Programmiergrundlagen wie Variablen, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen kennenlernen. Zusätzlich werden spezifische Python-Bibliotheken für Ingenieure wie NumPy und Matplotlib behandelt. Sie werden lernen, Python für Datenanalyse, Modellierung und Simulation einzusetzen.

Fortgeschrittene Themen wie Signalverarbeitung, Bildverarbeitung und maschinelles Lernen werden ebenfalls behandelt. Sie werden in die Arbeit mit Schnittstellen zu anderen Programmen und Datenbanken eingeführt. Nach dem Kurs sind Sie in der Lage, Python effektiv für technische Anwendungen zu nutzen. Dieser Kurs richtet sich speziell an Ingenieure, die ihre Programmierfähigkeiten erweitern möchten.

Das Data Scientist Training mit dem Fokus auf die Python Anwendung befähigt Sie, Daten zu analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen zu erstellen, um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können. 

In dieser 5-tägigen Schulung "Deep Learning mit Python und Pytorch" lernen Sie die wesentlichen Grundlagen. Der Fokus der Schulung liegt auf dem Erwerb grundlegender Kenntnisse in Python und Numpy. Diese Kenntnisse ermöglichen es Ihnen, einfache Machine Learning-Algorithmen eigenständig zu implementieren. Ein besonderes Augenmerk wird auf den praktischen Einsatz im Bereich Deep Learning gelegt, wobei gezielt Aspekte ausgeklammert werden, die in diesem Kontext weniger relevant sind, wie beispielsweise die Erstellung von GUIs mit Tkinter oder Webentwicklung.

Nach Abschluss der Schulung werden Sie mit den Grundlagen des Deep Learning vertraut sein und ein erstes Verständnis für das weitverbreitete Framework Pytorch erworben haben. Dies legt den Grundstein für einen gelungenen Einstieg in die Welt des Deep Learning und bildet eine solide Basis für zukünftige vertiefte Erfahrungen in diesem faszinierenden Bereich.

Overview

IBM Safer Payments is an enterprise fraud detection solution. It is a designed and focused on real time payment transaction processing. Safer Payments provides complex and dynamic rules building, evaluation and execution. Built with real time performance, management, and redundancy in mind.

In this course, all of the IBM Safer Payments model capabilities are presented in detail. The following modelling concepts are covered: index, profiling techniques (with and without index sequence), model components comprised of rulesets, PMML, Python and Internal Random Forest, elements of the simulation environment including Rule Generation and Internal Random Forest, as well as the sampling techniques. All these concepts will be followed by the hands-on exercises.

Dieser praxisorientierte Kurs behandelt die Verarbeitung von großen Datenmengen mit Apache Spark und Python. Es werden grundlegende Konzepte von PySpark erläutert und die Integration des Python Datenanalyse Moduls Pandas in PySpark behandelt. Darüber hinaus werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark vorgestellt. Der Kurs bietet einen Überblick über die Analyse großer Datenmengen, Hadoop und Kubernetes, sowie die Verwendung von Spark als Datenverarbeitungsframework. Es werden auch Themen wie das Einladen von Daten, Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), Ausführungsmodelle von Apache Spark und Datenorganisation in Big Data Projekten behandelt. Insgesamt bietet dieser Kurs eine umfassende Einführung in die Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und Python.

Der Kurs ist in drei thematische Bereiche unterteilt, um die Teilnehmer schrittweise an Apache Spark heranzuführen.

Im ersten Teil wird ein knapper Überblick über aktuelle Technologien zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen (Hadoop und Kubernetes) gegeben und die Rolle von Spark als wichtiges Datenverarbeitungsframework erläutert.

Der zweite Teil beinhaltet eine ausführliche Einführung in die Arbeit mit Apache Spark mit Python (PySpark). Dabei werden alle wichtigen Punkte behandelt, wie das Laden von Daten, die Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), die Anbindung verschiedener Datenquellen, di...

In diesem Training lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse mit  Hilfe der Programmiersprache Python. Dafür benötigen Sie keine Vorkenntnisse im Bereich der Programmierung, sondern nur die Motivation Ihr Unternehmen mit sinnvollen Datenanlaysen nach vorne zu bringen.