Pelatihan Python di Jakarta

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah Python yang ingin meningkatkan Python pengalaman pengembangan mereka menggunakan AWS Cloud9.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan konfigurasikan AWS Cloud9 untuk pengembangan Python.
• Pahami antarmuka dan fitur AWS Cloud9 IDE.
• Tulis, debug, dan terapkan Python aplikasi di AWS Cloud9.
• Berkolaborasi dengan pengembang lain menggunakan platform AWS Cloud9.
• Integrasikan AWS Cloud9 dengan layanan AWS lainnya untuk penerapan tingkat lanjut.

Ini pelatihan berbimbing instruktur secara langsung (online atau tatap muka) yang ditujukan untuk para analis data tingkat ahli yang ingin memanfaatkan kualitas analisis data Python dalam Power BI, sehingga meningkatkan kemampuan mereka untuk menganalisis dan memvisualisasikan data dengan efektif.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami cara Python dapat diintegrasikan ke dalam Power BI untuk analisis data.
• Menggunakan skrip Python untuk memuat, membersihkan, dan mempersiapkan data dalam lingkungan Power BI.
• Meningkatkan kualitas visualisasi data dengan membuat visualisasi kustom dan interaktif menggunakan Python.
• Menguasai keterampilan analisis data tingkat lanjut menggunakan Python.

Pelatihan ini, yang dikendalikan oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada pengembang berpengalaman yang ingin memahami Python programming dan aplikasinya dalam bidang cybersecurity.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan Python programming untuk cybersecurity bertahan.
• Memahami dan menggunakan Python untuk teknik ofensif etis dan tugas forensik digital.
• Mengenali pertimbangan hukum dan etis yang melingkupi cybersecurity ofensif dan pengungkapan kerentanan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
• Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan stack FARM (FastAPI, React, dan MongoDB) untuk membangun aplikasi web dinamis, berkinerja tinggi, dan dapat diskalakan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang diperlukan yang mengintegrasikan FastAPI, React, dan MongoDB.
• Memahami konsep kunci, fitur, dan manfaat stack FARM.
• Mempelajari cara membangun REST API dengan FastAPI.
• Mempelajari cara merancang aplikasi interaktif dengan React.
• Mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan aplikasi (front end dan back end) menggunakan stack FARM.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dalam mode Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang robotik tingkat pemula hingga menengah dan potensial tingkat lanjut yang ingin belajar cara menggunakan ROS untuk memprogram robot bergerak menggunakan Python.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyusun lingkungan pengembangan yang meliputi ROS, Python, dan platform robot bergerak.
• Membuat dan menjalankan ROS nodes, topics, services, dan actions menggunakan Python.
• Menggunakan alat dan utilitas ROS untuk memantau dan mendiagnosis aplikasi ROS.
• Menggunakan paket dan perpustakaan ROS untuk melakukan tugas umum untuk robot bergerak.
• Mengintegrasikan ROS dengan framework dan alat lainnya.
• Mendiagnosis dan memecahkan masalah aplikasi ROS.

Kursus ini dirancang bagi mereka yang ingin mempelajari bahasa pemrograman Python. Penekanannya adalah pada bahasa Python, pustaka inti, serta pemilihan pustaka terbaik dan paling berguna yang dikembangkan oleh komunitas Python. Python mendorong bisnis dan digunakan oleh para ilmuwan di seluruh dunia – ini adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer.

Kursus ini dapat disampaikan menggunakan versi Python 3.x terbaru dengan latihan praktis yang memanfaatkan kekuatan penuhnya. Kursus ini dapat disampaikan pada sistem operasi apa pun (semua varian UNIX, termasuk Linux dan Mac OS X, serta Microsoft Windows).

Latihan praktis menyusun sekitar 70% dari waktu kursus, dan sekitar 30% adalah demonstrasi dan presentasi. Diskusi dan pertanyaan dapat diajukan sepanjang kursus.

Catatan: pelatihan dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik atas permintaan sebelumnya sebelum tanggal kursus yang diusulkan.

Pelatihan online langsung atau tatap muka di Jakarta ini, yang dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi pengembang yang ingin mempelajari teknik pemrograman Python lanjutan, termasuk cara mengaplikasikan bahasa yang fleksibel ini untuk menyelesaikan masalah di bidang seperti aplikasi terdistribusi, analisis dan visualisasi data, pengembangan UI, dan scripting perawatan.

Kursus ini dirancang untuk mereka yang ingin belajar bahasa pemrograman Python. Penekanan adalah pada bahasa Python, perpustakaan inti, serta pada pemilihan perpustakaan terbaik dan paling berguna yang dikembangkan oleh komunitas Python. Python didorong oleh perusahaan dan digunakan oleh para ilmuwan di seluruh dunia – ia adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer.

Pelatihan ini akan membantu peserta mempersiapkan pengembangan aplikasi web menggunakan pemrograman Python dengan analisis data. Pengenalan data seperti ini adalah alat yang sangat bagus untuk pengambilan keputusan oleh Manajemen Tertinggi.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan keterampilan dasar dalam menerapkan Machine Learning metode dalam praktek. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaan, dan berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan yang paling penting Machine Learning, bagaimana membuat keputusan pemodelan data, menafsirkan output algoritma dan validasi hasil.

Tujuan kami adalah untuk memberi Anda keterampilan untuk memahami dan menggunakan alat-alat yang paling mendasar dari Machine Learning kotak alat dengan aman dan menghindari kegagalan umum dari Data Science aplikasi.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta, didasarkan pada buku populer, "Automate the Boring Stuff with Python", oleh Al Sweigart. Ditujukan untuk pemula dan mencakup konsep pemrograman Python penting melalui latihan dan diskusi langsung yang praktis. Fokusnya adalah mempelajari cara menulis kode untuk secara dramatis meningkatkan produktivitas kantor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mengetahui cara memprogram dalam Python dan menerapkan keterampilan baru ini untuk:

• Mengotomatiskan tugas dengan menulis program Python sederhana.
• Menulis program yang dapat melakukan pengenalan pola teks dengan "regular expressions".
• Membuat dan memperbarui spreadsheet Excel secara terprogram.
• Mem-parsing PDF dan dokumen Word.
• Merayapi situs web dan mengambil informasi dari sumber online.
• Menulis program yang mengirimkan notifikasi email.
• Menggunakan alat debugging Python untuk menyelesaikan bug dengan cepat.
• Mengontrol mouse dan keyboard secara terprogram untuk mengklik dan mengetik untuk Anda.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta ini, peserta akan mempelajari teknik pembelajaran mesin yang paling relevan dan mutakhir di Python saat mereka membangun serangkaian aplikasi demo yang melibatkan gambar, musik, teks, dan data keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah yang rumit.
• Terapkan pembelajaran mendalam dan pembelajaran semi-terawasi pada aplikasi yang melibatkan gambar, musik, teks, dan data keuangan.
• Dorong algoritma Python ke potensi maksimalnya.
• Gunakan pustaka dan paket seperti NumPy dan Theano.

Dalam pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung di Jakarta, peserta akan mempelajari cara menggunakan PyTest untuk menulis uji coba yang singkat, dapat dipertahankan, elegan, ekspresif dan dapat dibaca. 

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menulis uji coba yang dapat dibaca dan dipertahankan tanpa memerlukan kode boilerplate.
• Menggunakan model fixture untuk menulis uji coba yang kecil.
• Menskalakan uji coba hingga pengujian fungsi yang kompleks untuk aplikasi, paket, dan perpustakaan.
• Memahami dan menerapkan fitur PyTest seperti hooks, assert rewriting dan plug-ins.
• Mengurangi waktu uji coba dengan menjalankan uji coba secara bersamaan dan di beberapa proses.
• Menjalankan uji coba di lingkungan integrasi kontinu bersama dengan utilitas lain seperti tox, mock, coverage, unittest, doctest dan Selenium.
• Menggunakan Python untuk menguji aplikasi non-Python.

Tujuan dari kursus ini adalah untuk memberikan kemampuan umum dalam menerapkan metode Machine Learning secara praktis. Melalui penggunaan bahasa pemrograman Python dan berbagai perpustakaannya, serta berdasarkan banyak contoh praktis, kursus ini mengajarkan bagaimana menggunakan blok bangunan terpenting dari Machine Learning, membuat keputusan dalam pemodelan data, menafsirkan hasil algoritma, dan memvalidasi hasil.

Tujuan kami adalah memberikan keterampilan kepada Anda untuk memahami dan menggunakan alat-alat paling dasar dari kotak peralatan Machine Learning dengan percaya diri serta menghindari jebakan-jebakan umum dalam aplikasi Data Science.

Python adalah bahasa pemrograman yang telah mendapatkan popularitas besar di industri keuangan. Diadopsi oleh bank investasi dan hedge fund terbesar, bahasa ini digunakan untuk membangun berbagai aplikasi keuangan mulai dari program perdagangan inti hingga sistem manajemen risiko.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan Python untuk mengembangkan aplikasi praktis untuk memecahkan sejumlah masalah terkait keuangan tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python
• Mengunduh, memasang, dan memelihara alat pengembangan terbaik untuk membuat aplikasi keuangan di Python
• Memilih dan menggunakan paket dan teknik pemrograman Python yang paling sesuai untuk mengatur, memvisualisasikan, dan menganalisis data keuangan dari berbagai sumber (CSV, Excel, database, web, dll.)
• Membangun aplikasi yang memecahkan masalah terkait alokasi aset, analisis risiko, kinerja investasi, dan lainnya
• Memecahkan masalah, mengintegrasikan, menerapkan, dan mengoptimalkan aplikasi Python

Target Peserta

• Pengembang
• Analis
• Quant

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang intensif

Catatan

• Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan solusi untuk beberapa masalah utama yang dihadapi oleh para profesional keuangan. Namun, jika Anda memiliki topik, alat, atau teknik tertentu yang ingin Anda tambahkan atau elaborasi lebih lanjut, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Ini adalah pelatihan selama 5 hari tentang pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence (AI).

Kursus ini diberikan dengan contoh dan latihan menggunakan Python.

Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan aplikasinya menggunakan bahasa pemrograman Python. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.

Dalam pelatihan yang dipandu instruktur ini di Jakarta, peserta menggabungkan kekuatan dari Python dengan Selenium untuk memperototomatisasi pengujian aplikasi web contoh. Dengan menggabungkan teori dan praktik dalam lingkungan laboratorium langsung, peserta akan mendapatkan pengetahuan dan latihan yang diperlukan untuk memperototomatisasi proyek pengujian web mereka sendiri menggunakan Python dan Selenium.

Dalam pelatihan yang dibimbing instruktur, live (tatap muka atau jarak jauh), peserta akan mempelajari cara menggabungkan kemampuan Python dan Excel.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengkonfigurasi paket untuk mengintegrasikan Python dan Excel.
• Membaca, menulis, dan memanipulasi file Excel menggunakan Python.
• Memanggil fungsi Python dari Excel.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini dimulai dengan diskusi tentang BDD dan bagaimana kerangka kerja Behave dapat digunakan untuk melakukan pengujian BDD untuk aplikasi web. Peserta diberikan banyak kesempatan untuk berinteraksi dengan instruktur dan rekan-rekan mereka saat menerapkan konsep dan taktik yang dipelajari dalam lingkungan lab berbasis praktik langsung ini.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan memiliki pemahaman yang kuat tentang BDD dan Behave, serta praktik yang diperlukan untuk menerapkan teknik dan alat ini dalam skenario pengujian dunia nyata.

This instructor-led, live training in Jakarta (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.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan bagi mereka yang ingin mempelajari Python secukupnya untuk mulai mengolah angka dari data penjualan, analisis lalu lintas, interaksi pelanggan, dll.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi perangkat lunak, pustaka, dan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai menulis kode Python untuk analisis data.
• Menganalisis data dari sumber seperti Excel, file CSV, JSON, dan database.
• Membersihkan data untuk meningkatkan kegunaannya sebelum dianalisis.
• Melakukan analisis statistik sederhana.
• Menghasilkan laporan yang menyajikan data yang diinginkan dalam format yang tepat, mulai dari angka biasa hingga visualisasi data.
• Memperoleh wawasan berharga dari data, termasuk tren kinerja, area bermasalah.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari teknik pemrograman Python tingkat lanjut, termasuk cara menerapkan bahasa serbaguna ini untuk memecahkan masalah di bidang-bidang seperti aplikasi terdistribusi, analisis dan visualisasi data, pemrograman UI, dan pembuatan skrip pemeliharaan.

Format Kursus

• Ceramah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Jika Anda ingin menambahkan, menghapus, atau menyesuaikan bagian atau topik apa pun dalam kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Python untuk mengotomatiskan proses perayapan banyak situs web guna mengekstrak data untuk pemrosesan dan analisis.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Python dan semua paket yang relevan.
• Mengambil dan mengurai data yang disimpan di berbagai situs web.
• Memahami cara kerja situs web dan bagaimana HTML mereka terstruktur.
• Membuat spider untuk merayapi web dalam skala besar.
• Menggunakan Selenium untuk merayapi halaman web yang digerakkan oleh AJAX.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan kepada ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Dask dengan ekosistem Python untuk membangun, meng skalakan, dan menganalisis dataset besar.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan untuk memulai pengolahan data besar dengan Dask dan Python.
• Mengexploitasi fitur, perpustakaan, alat, dan API yang tersedia dalam Dask.
• Memahami bagaimana Dask mempercepat komputasi paralel di Python.
• Mempelajari cara meng skalakan ekosistem Python (Numpy, SciPy, dan Pandas) menggunakan Dask.
• Memaksimalkan lingkungan Dask untuk mempertahankan kinerja tinggi dalam menangani dataset besar.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur dalam Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis yang ingin mengotomatiskan perdagangan dengan perdagangan algoritmik, Python, dan R.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan algoritma untuk membeli dan menjual sekuritas pada kenaikan khusus dengan cepat.
• Kurangi biaya yang terkait dengan perdagangan menggunakan perdagangan algoritmik.
• Pantau harga saham dan lakukan perdagangan secara otomatis.

ChatBots adalah program komputer yang secara otomatis mensimulasikan respons manusia melalui antarmuka obrolan. ChatBots membantu organisasi memaksimalkan efisiensi operasional mereka dengan menyediakan opsi yang lebih mudah dan cepat untuk interaksi pengguna mereka.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari cara membuat ChatBots di Python.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar pembuatan ChatBots
• Membuat, menguji, menerapkan, dan memecahkan masalah berbagai ChatBots menggunakan Python

Target Peserta

• Pengembang

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang intensif

Catatan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung dengan instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin menggunakan CUDA untuk membangun aplikasi Python yang berjalan secara paralel di NVIDIA GPU.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan compiler Numba untuk mempercepat aplikasi Python yang berjalan pada NVIDIA GPU.
• Membuat, mengkompilasi, dan meluncurkan kernel CUDA khusus.
• Mengelola memori GPU.
• Mengubah aplikasi berbasis CPU menjadi aplikasi yang dipercepat oleh GPU.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi analis data dan ilmuwan data yang ingin menerapkan teknik analisis data lanjutan untuk penambangan data menggunakan Python.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami area penting dari penambangan data, termasuk penambangan aturan asosiasi, analisis sentimen teks, penggabungan otomatis teks, dan deteksi anomali data.
• Membandingkan dan menerapkan berbagai strategi untuk menyelesaikan masalah penambangan data dunia nyata.
• Memahami dan menginterpretasikan hasil. 

Format Kursus

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan untuk para pengembang yang ingin menggunakan FastAPI dengan Python untuk membangun, menguji, dan menerapkan RESTful API dengan lebih mudah dan cepat.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mengembangkan API dengan Python dan FastAPI.
• Membuat API lebih cepat dan mudah menggunakan pustaka FastAPI.
• Mempelajari cara membuat model data dan skema berdasarkan Pydantic dan OpenAPI.
• Menghubungkan API ke database menggunakan SQLAlchemy.
• Menerapkan keamanan dan autentikasi di API menggunakan alat FastAPI.
• Membuat image container dan menerapkan web API ke server cloud.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan bagi ilmuwan data yang ingin menggunakan TensorFlow untuk menganalisis data potensi penipuan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat model deteksi penipuan di Python dan TensorFlow.
• Membangun regresi linier dan model regresi linier untuk memprediksi penipuan.
• Mengembangkan aplikasi AI end-to-end untuk menganalisis data penipuan.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur jaringan yang ingin memelihara, mengelola, dan merancang jaringan komputer dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengoptimalkan dan memanfaatkan Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet, dan pyntc untuk otomatisasi jaringan dengan Python.
• Memahami multi-threading dan multiprocessing dalam otomatisasi jaringan.
• Menggunakan GNS3 dan Python untuk pemrograman jaringan.

Dalam pelatihan bertutor langsung ini di Jakarta, peserta akan belajar menggunakan Python untuk menghasilkan teks bahasa alami berkualitas tinggi dengan membangun sistem NLG sendiri dari awal. Studi kasus juga akan dianalisis dan konsep-konsep yang relevan akan diterapkan pada proyek laboratorium langsung untuk menghasilkan konten.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan NLG untuk secara otomatis menghasilkan konten untuk berbagai industri, mulai dari jurnalistik, real estat, hingga laporan cuaca dan olahraga.
• Memilih dan menyusun konten sumber, merencanakan kalimat, dan mempersiapkan sistem untuk penghasilan konten asli secara otomatis.
• Mengerti pipa NLG dan menerapkan teknik yang tepat pada setiap tahapan.
• Mengerti arsitektur dari suatu sistem Natural Language Generation (NLG).
• Implementasi algoritma dan model paling sesuai untuk analisis dan pengejajaran.
• Mendapatkan data dari sumber data publik serta database yang dirawat untuk digunakan sebagai bahan teks yang dihasilkan.
• Menggantikan proses penulisan manual dan melelahkan dengan penciptaan konten otomatis oleh komputer.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk penetrasi tester yang ingin melakukan tes penetrasi jaringan di Kali Linux menggunakan Python.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat program Python untuk mencari kerentanan jaringan.
• Menjelajahi dan menggunakan Kali web shells dan shellcode dalam eksploitasi.
• Menerapkan berbagai alat Kali untuk tes penetrasi.
• Mengeksploitasi sistem dengan Python.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, di Jakarta (online atau onsite), ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan Python sebagai bahasa server-side untuk membuat aplikasi web. Berbagai teknik dan framework akan dieksplorasi untuk menemukan yang paling sesuai dengan masalah yang dihadapi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi paket dan framework Python.
• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang tepat untuk mengoptimalkan proses pengkodean.
• Menulis kode yang diperlukan untuk mengaktifkan fungsionalitas umum yang diharapkan oleh pengguna akhir aplikasi (formulir, kueri database, perhitungan, dll.).
• Memilih dari sejumlah framework populer seperti Django dan Flask untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan mengurangi waktu pengembangan.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal karena sintaksis yang jelas dan kemampuan membaca kode.

Dalam pelatihan ini yang dibimbing instruktur secara langsung, peserta akan mempelajari bagaimana menggunakan Python untuk keuangan kuantitatif.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pemrograman Python
• Menggunakan Python untuk aplikasi keuangan termasuk menerapkan teknik matematika, stochastics, dan statistika
• Menerapkan algoritma keuangan menggunakan performance Python

Peserta

• Pembuat perangkat lunak
• Analis kuantitatif

Format pelatihan

• Bagian ceramah, bagian diskusi, latihan, dan banyak latihan praktis

Computer Vision adalah bidang yang melibatkan ekstraksi, analisis, dan pemahaman informasi berguna dari media digital secara otomatis. Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal dengan sintaksnya yang jelas dan keterbacaan kode.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar Computer Vision saat mereka menelusuri pembuatan serangkaian aplikasi Computer Vision sederhana menggunakan Python.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Computer Vision
• Menggunakan Python untuk mengimplementasikan tugas Computer Vision
• Membangun sistem deteksi wajah, objek, dan gerakan mereka sendiri

Target Peserta

• Programmer Python yang tertarik dengan Computer Vision

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang intensif

Kursus ini memperkenalkan siswa pada bahasa Python. Setelah menyelesaikan kelas ini, siswa akan dapat menulis program Python yang tidak sepele, menangani berbagai domain materi pelajaran. Topik yang dibahas meliputi komponen bahasa, bekerja dengan IDE profesional, konstruksi kontrol alur, string, I/O, koleksi, kelas, modul, dan ekspresi reguler. Kursus ini dilengkapi dengan banyak lab praktik, solusi, dan contoh kode.

Setelah menyelesaikan kursus, siswa akan dapat mendemonstrasikan pengetahuan dan pemahaman tentang Prinsip Keamanan Python.         
 

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini (online atau onsite) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin menggunakan spaCy untuk memproses volume teks yang sangat besar untuk menemukan pola dan mendapatkan wawasan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengkonfigurasi spaCy.
• Memahami pendekatan spaCy terhadap Natural Language Processing (NLP).
• Mengekstrak pola dan memperoleh wawasan bisnis dari sumber data skala besar.
• Mengintegrasikan pustaka spaCy dengan aplikasi web dan warisan yang ada.
• Menerapkan spaCy ke lingkungan produksi langsung untuk memprediksi perilaku manusia.
• Menggunakan spaCy untuk memproses awal teks untuk Deep Learning.

Format Kursus

• Ceramah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
• Untuk mempelajari lebih lanjut tentang spaCy, silakan kunjungi: https://spacy.io/

Tableau adalah alat intelijen bisnis dan visualisasi data. Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan yang menyediakan dukungan untuk berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin. Kekuatan visualisasi data Tableau dan kemampuan pembelajaran mesin Python, ketika digabungkan, membantu pengembang dengan cepat membangun aplikasi analitik data tingkat lanjut untuk berbagai kasus penggunaan bisnis.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggabungkan Tableau dan Python untuk melakukan analitik tingkat lanjut. Integrasi Tableau dan Python akan dilakukan melalui API TabPy.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengintegrasikan Tableau dan Python menggunakan API TabPy
• Menggunakan integrasi Tableau dan Python untuk menganalisis skenario bisnis kompleks dengan beberapa baris kode Python

Target Peserta

• Pengembang
• Ilmuwan data

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang intensif

Dalam Python Machine Learning, fitur Text Summarization mampu membaca teks masukan dan menghasilkan ringkasan teks. Kemampuan ini tersedia dari baris perintah atau sebagai API/Library Python. Salah satu aplikasi menariknya adalah pembuatan ringkasan eksekutif yang cepat; ini sangat berguna bagi organisasi yang perlu meninjau sejumlah besar data teks sebelum menghasilkan laporan dan presentasi.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan belajar menggunakan Python untuk membuat aplikasi sederhana yang secara otomatis menghasilkan ringkasan dari teks masukan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menggunakan alat baris perintah yang meringkas teks.
• Mendesain dan membuat kode Text Summarization menggunakan library Python.
• Mengevaluasi tiga library summarization Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Hadirin

• Pengembang
• Ilmuwan Data

Format kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang berat

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.