Pelatihan Python di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi para pengembang Python tingkat menengah yang ingin meningkatkan kemampuan mereka menggunakan AWS Cloud9.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mengatur dan mengkonfigurasi AWS Cloud9 untuk pengembangan Python.
• Memahami antarmuka serta fitur utama IDE AWS Cloud9.
• Menulis, mendebug, serta menerapkan aplikasi Python di dalam AWS Cloud9.
• Berkolaborasi dengan pengembang lain menggunakan platform AWS Cloud9.
• Mengintegrasikan AWS Cloud9 dengan layanan AWS lainnya untuk penerapan yang lebih canggih.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online atau onsite) ditujukan khusus bagi para analis data ahli yang ingin memanfaatkan kemampuan Python dalam menganalisis dan mengvisualisasikan data dengan Power BI.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengenal cara mengintegrasikan Python ke dalam Power BI guna mendukung analisis data.
• Menerapkan skrip Python untuk memuat, membersihkan, serta memproses data di lingkungan Power BI.
• Meningkatkan kemampuan visualisasi data dengan membuat elemen visual kustom dan interaktif menggunakan Python.
• Memperoleh kompetensi analisis data tingkat lanjut berbasis Python.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang serta analis data tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar pemrograman Python dengan bantuan Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dalam bahasa pemrograman Python.
• Mengimplementasikan kode Python di lingkungan Google Colab.
• Memanfaatkan struktur kendali untuk mengatur alur eksekusi program Python.
• Membuat fungsi guna menyusun serta memanfaatkan kembali kode secara efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan library dasar dalam pemrograman Python.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan stack FARM (FastAPI, React, dan MongoDB) untuk membangun aplikasi web dinamis, berkinerja tinggi, serta mudah diskalakan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang terintegrasi antara FastAPI, React, dan MongoDB.
• Memahami konsep utama, fitur, serta keunggulan dari stack FARM.
• Membuat API REST dengan menggunakan FastAPI.
• Merancang aplikasi interaktif dengan React.
• Mengembangkan, menguji, dan menerapkan aplikasi (baik front end maupun back end) melalui stack FARM.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang robotika, mulai dari tingkat pemula hingga menengah bahkan tingkat lanjut yang ingin mempelajari cara menggunakan ROS untuk memprogram robot bergerak dengan Python.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup ROS, Python, serta platform robot bergerak.
• Membuat dan menjalankan node, topik, layanan, serta aksi ROS menggunakan Python.
• Menggunakan alat dan utilitas ROS untuk memantau serta mendebug aplikasi ROS.
• Memanfaatkan paket dan pustaka ROS dalam melaksanakan tugas-tugas umum pada robot bergerak.
• Mengintegrasikan ROS dengan kerangka kerja dan alat lainnya.
• Mendiagnosis serta memperbaiki masalah pada aplikasi ROS.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur di Indonesia, ditujukan bagi para pengembang yang ingin mempelajari teknik pemrograman Python tingkat lanjut. Materi pelatihan mencakup cara menerapkan bahasa pemrograman yang serbaguna ini untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam bidang seperti aplikasi terdistribusi, analisis dan visualisasi data, pengembangan antarmuka pengguna, serta pembuatan skrip pemeliharaan.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan di Indonesia serta didasarkan pada buku populer "Automate the Boring Stuff with Python" karya Al Sweigart. Pelatihan ini ditujukan bagi para pemula dan mencakup konsep-konsep dasar pemrograman Python melalui latihan praktis serta diskusi interaktif. Fokus utamanya adalah membantu peserta belajar menulis kode untuk meningkatkan produktivitas kerja di lingkungan perkantoran.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu memprogram menggunakan Python serta menerapkan kemampuan tersebut guna:

• Mengotomatisasi berbagai tugas dengan menulis program Python yang sederhana.
• Membuat program yang dapat mengenali pola teks melalui penggunaan "regular expressions".
• Menghasilkan dan memperbarui spreadsheet Excel secara otomatis.
• Mengurai konten dari dokumen PDF maupun Word.
• Melakukan crawling pada situs web untuk mengumpulkan data dari sumber-sumber online.
• Membuat program pengirim notifikasi via email.
• Memanfaatkan alat debug di Python guna memperbaiki kesalahan kode dengan cepat.
• Mengendalikan mouse dan keyboard secara otomatis untuk melakukan klik serta pengetikan.

Dalam pelatihan online langsung ini yang diselenggarakan di Indonesia, para peserta akan mempelajari teknik-teknik pembelajaran mesin terkini dan paling relevan dalam Python, sekaligus membuat serangkaian aplikasi percontohan yang menggunakan data gambar, musik, teks, serta data keuangan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menerapkan algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah yang kompleks.
• Menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam maupun pembelajaran setengah terawasi dalam aplikasi yang melibatkan data gambar, musik, teks, serta data keuangan.
• Memaksimalkan kinerja algoritma Python yang digunakan.
• Memanfaatkan berbagai library dan paket seperti NumPy serta Theano.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, khusus ditujukan bagi para pengembang Python tingkat menengah serta analis data yang ingin meningkatkan kemampuan mereka dalam menganalisis dan memanipulasi data menggunakan Pandas dan NumPy.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang mencakup Python, Pandas, serta Numpy.
• Membuat aplikasi analisis data dengan memanfaatkan Pandas dan NumPy.
• Melakukan operasi pemrosesan data tingkat lanjut seperti penyortiran dan penyaringan.
• Mengimplementasikan operasi agregat serta menganalisis data time series.
• Memvisualisasikan data menggunakan Matplotlib serta perpustakaan visualisasi lainnya.
• Melakukan debugging serta optimasi terhadap kode analisis data yang dibuatnya.

This instructor-led, live training in Indonesia (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 tatap muka ini diselenggarakan di Indonesia (secara online atau offline) dan ditujukan bagi siapa saja yang ingin mempelajari dasar-dasar Python guna mengolah data penjualan, analisis lalu lintas, interaksi pelanggan, dan sebagainya.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan mampu:

• Menginstal serta mengonfigurasi perangkat lunak, library, dan lingkungan pengembangan untuk memulai penulisan kode Python guna analisis data.
• Menganalisis data yang berasal dari berbagai sumber seperti file Excel, CSV, JSON, atau basis data.
• Membersihkan data agar lebih siap digunakan sebelum dianalisis.
• Melakukan analisis statistik sederhana.
• Menghasilkan laporan yang menyajikan informasi dalam format sesuai kebutuhan, mulai dari angka mentah hingga visualisasi data.
• Mendapatkan wawasan berharga dari data, termasuk tren kinerja dan area bermasalah yang perlu diperhatikan.

Pelatihan online langsung ini, yang dipandu oleh instruktur (baik secara daring maupun tatap muka), ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan FastAPI bersama Python agar dapat membuat, menguji, dan menerapkan API RESTful dengan lebih mudah serta cepat.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membuat API menggunakan Python dan FastAPI.
• Membuat API secara lebih cepat dan mudah berkat perpustakaan FastAPI.
• Memahami cara membuat model data serta skema berdasarkan Pydantic dan OpenAPI.
• Menyambungkan API ke basis data dengan menggunakan SQLAlchemy.
• Menerapkan mekanisme keamanan dan autentikasi pada API lewat fitur-fitur yang tersedia di FastAPI.
• Membangun image kontainer serta menerapkannya sebagai web API di server cloud.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para ilmuwan data yang ingin memanfaatkan TensorFlow untuk menganalisis data penipuan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat model deteksi penipuan menggunakan Python dan TensorFlow.
• Merancang regresi linear serta model prediktif untuk mengidentifikasi penipuan.
• Mengembangkan aplikasi AI lengkap untuk menganalisis data penipuan.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para insinyur jaringan yang ingin memelihara, mengelola, serta merancang jaringan komputer menggunakan Python.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Mengoptimalkan penggunaan Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet, dan pyntc dalam proses otomatisasi jaringan menggunakan Python.
• Mahir dalam penerapan teknik multi-threading serta multiprocessing untuk tujuan otomatisasi jaringan.
• Menggunakan GNS3 bersama dengan Python guna melakukan pemrograman jaringan.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online atau langsung tatap muka) ditujukan bagi para profesional bisnis serta analis data yang sudah memahami konsep Python dasar. Mereka dapat mengaplikasikan pengetahuan tersebut untuk mengotomatisasikan proses kerja, menganalisis informasi perusahaan, dan menyusun laporan dinamis menggunakan Excel.

Kursus praktis ini ditujukan bagi para pengguna Unix dan shell yang ingin meningkatkan kemampuan otomasinya dengan memanfaatkan Python. Meskipun pemrograman skrip shell tetap efektif untuk tugas-tugas sederhana, Python memberikan fleksibilitas, keterbacaan, serta skalabilitas yang jauh lebih tinggi dalam menangani proses otomasi yang kompleks, administrasi sistem, maupun alur kerja DevOps.