Python cho Phân tích Kinh doanh và Tự động hóa Khóa Học Đào Tạo

Khóa học thực hành này tập trung vào các kỹ thuật Python nâng cao, các thực hành kỹ thuật tốt nhất và các mô hình thiết kế thông dụng để xây dựng các ứng dụng Python có thể duy trì, kiểm thử và hiệu suất cao. Khóa học nhấn mạnh về công cụ hiện đại, kiểu dữ liệu, các mô hình đồng thời, các mô hình kiến trúc và quy trình làm việc sẵn sàng triển khai.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các lập trình viên Python trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng các thực hành và mô hình chuyên nghiệp cho các hệ thống Python đạt chuẩn sản xuất.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng kiểu dữ liệu Python, dataclasses và kiểm tra kiểu để tăng độ tin cậy của mã.
• Sử dụng các mô hình thiết kế và nguyên tắc kiến trúc để cấu trúc ứng dụng mạnh mẽ.
• Triển khai đồng thời và song song đúng cách bằng asyncio và multiprocessing.
• Xây dựng mã đã được kiểm thử tốt với pytest, kiểm thử dựa trên thuộc tính và các ống dẫn CI.
• Định mức, tối ưu hóa và củng cố ứng dụng Python cho sản xuất.
• Bao gói, phân phối và triển khai dự án Python bằng công cụ hiện đại và container.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và các demo ngắn.
• Labs thực hành và bài tập lập trình hàng ngày.
• Dự án tổng hợp nhỏ tích hợp mô hình, kiểm thử và triển khai.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh hoặc khu vực tập trung (dữ liệu, web, hoặc infra), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khoá học này giảng dạy các kỹ thuật thiết kế, xây dựng, kiểm thử và triển khai hệ thống tự động (đại diện) sử dụng Python. Nó bao gồm vòng lặp tác nhân, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ và trạng thái, mô hình dàn xếp, kiểm soát an toàn và xem xét sản phẩm.

Khoá học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và kỹ sư phần mềm mong muốn xây dựng các tác nhân tự động mạnh mẽ và sẵn sàng sản xuất sử dụng Python.

Đến cuối khoá học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai vòng lặp tác nhân và quy trình ra quyết định.
• Tích hợp các công cụ và API bên ngoài để mở rộng khả năng của tác nhân.
• Triển khai kiến trúc bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn cho tác nhân.
• Tổ chức các dàn xếp đa bước và khả năng ghép nối tác nhân.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về an toàn, kiểm soát truy cập và khả năng quan sát cho các tác nhân đã triển khai.

Định dạng của Khoá học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm thực hành xây dựng tác nhân với Python và các SDK phổ biến.
• Các bài tập dựa trên dự án tạo ra các nguyên mẫu có thể triển khai.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khoá học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để xếp lịch.

Đây là khóa giới thiệu kéo dài 5 ngày về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI).

Khóa học được thực hiện với các ví dụ và bài tập sử dụng Python

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

Bằng cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Insurtech (hay còn gọi là Bảo hiểm Số) đề cập đến sự hội tụ của bảo hiểm + các công nghệ mới. Trong lĩnh vực Insurtech, các "công ty bảo hiểm số" áp dụng các đổi mới công nghệ vào mô hình kinh doanh và vận hành của họ để giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao tính linh hoạt của hoạt động.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu rõ các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để mang lại sự chuyển đổi số trong tổ chức của họ và trong toàn ngành. Khóa đào tạo dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn, đồng thời thực hiện các bước đầu tiên trong việc xây dựng chiến lược Insurtech.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thảo luận về Insurtech và tất cả các thành phần của nó một cách thông minh và có hệ thống
• Xác định và làm rõ vai trò của từng công nghệ chính trong Insurtech.
• Soạn thảo một chiến lược tổng thể để triển khai Insurtech trong tổ chức của họ

Đối tượng

• Các công ty bảo hiểm
• Các nhà công nghệ trong ngành bảo hiểm
• Các bên liên quan trong lĩnh vực bảo hiểm
• Các chuyên gia tư vấn và nhà phân tích kinh doanh

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và các hoạt động nhóm nghiên cứu điển hình

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam này, người tham gia sẽ nắm vững các công nghệ, phương pháp và tư duy cần thiết để triển khai chiến lược Fintech.

Khóa đào tạo này dành cho các nhà quản lý cần có cái nhìn tổng quan về Fintech, loại bỏ những quảng cáo thổi phồng và thuật ngữ chuyên môn khó hiểu, đồng thời thực hiện những bước đi cụ thể để áp dụng các công nghệ mới phù hợp với lĩnh vực tài chính, kinh doanh và dịch vụ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể

• Trình bày các chiến lược Fintech khả thi cho tổ chức của mình.
• Hiểu và giải thích vai trò và chức năng của các công nghệ quan trọng.
• Soạn thảo kế hoạch hành động để giới thiệu các công nghệ mới theo từng bước.

Bảo hiểm trong Thời đại Kỹ thuật số là một tổng quan ứng dụng về cách chuyển đổi kỹ thuật số làm thay đổi các sản phẩm, hoạt động và sự tương tác với khách hàng trong ngành bảo hiểm.

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các chuyên gia bảo hiểm ở trình độ trung cấp có mong muốn hiểu rõ và áp dụng công nghệ kỹ thuật số, chiến lược dựa trên dữ liệu và khung đổi mới để hiện đại hóa các sản phẩm và hoạt động bảo hiểm.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích vai trò của AI, Big Data, IoT và tự động hóa trong các quy trình làm việc bảo hiểm hiện đại.
• Xác định các xu hướng InsurTech và cách chúng ảnh hưởng đến hệ sinh thái bảo hiểm.
• Thiết kế các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm được hỗ trợ bởi công cụ kỹ thuật số và thông tin từ dữ liệu.
• Áp dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu cho quản lý rủi ro và ra quyết định.
• Phát triển một phương pháp đổi mới và quản lý thay đổi phù hợp với các công ty bảo hiểm.
• Đánh giá các ví dụ thực tế và chuyển đổi bài học thành các sáng kiến địa phương.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Phân tích các trường hợp thực tế và workshop nhóm.
• Các bài tập thực hành và kế hoạch hành động cho tổ chức của người tham gia.

Các Tùy chọn Đặt Hàng Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Kỹ thuật Yêu cầu (RE) là một ngành quan trọng trong phát triển phần mềm và hệ thống, tập trung vào việc xác định, ghi chép và quản lý các nhu cầu và ràng buộc của các bên liên quan để đảm bảo thành công dự án.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia ở mức độ trung cấp muốn nâng cao hiểu biết về Kỹ thuật Yêu cầu thực tế đồng thời chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ IREB CPRE – Mức độ Cơ bản.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu và áp dụng các khái niệm và thuật ngữ chính được định nghĩa trong chương trình IREB CPRE Mức độ Cơ bản.
• Xác định và thu thập yêu cầu bằng các kỹ thuật hiệu quả và phù hợp với bối cảnh.
• Mô hình hóa, ghi chép và xác nhận yêu cầu cho các dự án thực tế.
• Quản lý thay đổi yêu cầu, theo dõi và ưu tiên trong suốt vòng đời dự án.
• Sử dụng công cụ và phương pháp tốt nhất của Kỹ thuật Yêu cầu để cải thiện giao tiếp và kết quả dự án.
• Chuẩn bị đầy đủ để tham gia và đỗ kỳ thi chứng chỉ IREB CPRE – Mức độ Cơ bản.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập dựa trên trường hợp và các buổi làm việc nhóm.
• Các phiên chuẩn bị thi và câu hỏi thực hành.

Tùy chỉnh Khóa học

• Có thể thêm các mô-đun hoặc trường hợp cụ thể theo yêu cầu.

Phát triển Dựa trên Mô hình (MBD) là một phương pháp phát triển phần mềm cho phép phát triển nhanh hơn, hiệu quả về chi phí hơn các hệ thống động như hệ thống điều khiển, xử lý tín hiệu và hệ thống thông tin liên lạc. Nó dựa trên mô hình hóa đồ họa thay vì lập trình dựa trên văn bản truyền thống.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách áp dụng các phương pháp MBD để giảm chi phí phát triển và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm phần mềm nhúng ra thị trường.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể

• Lựa chọn và sử dụng các công cụ phù hợp để triển khai MBD.
• Sử dụng MBD để thực hiện phát triển nhanh chóng trong các giai đoạn đầu của dự án phần mềm nhúng của họ.
• Rút ngắn thời gian đưa phần mềm nhúng của họ ra thị trường.

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người muốn hiểu về phân tích yêu cầu và thực hiện phân tích yêu cầu một cách hiệu quả và chính xác bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích cho các dự án của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• xác định các loại yêu cầu khác nhau.
• hiểu các khái niệm tổng thể về và các hoạt động trong phân tích yêu cầu.
• làm quen với phương pháp luận phân tích yêu cầu.
• sử dụng các kỹ thuật phân tích yêu cầu khác nhau để đạt được lợi thế.
• cấu trúc yêu cầu để giao tiếp hiệu quả với kiến trúc sư và nhà phát triển thông qua quy trình thu thập yêu cầu lặp đi lặp lại.

Khóa học này trình bày thông qua thực hành các nguyên tắc cơ bản và ứng dụng của kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật yêu cầu và kiểm thử.