Curso de BDD with Python and Behave

Cucumber.js é uma implementação nativa JavaScript de Cucumber.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como escrever e executar casos de teste de estilo BDD (Behavior Driven Devleopment) usando Cucumber e Java script.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Executar testes automatizados escritos em linguagem legível por humanos, Gherkin
• Utilizar casos de teste baseados em Cucumber para melhorar a comunicação e a colaboração entre equipas técnicas e não técnicas
• Integrar Cucumber.js com outras estruturas de teste, como Protractor para testar aplicativos Angular

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema Python para criar, dimensionar e analisar grandes conjuntos de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente para começar a criar o processamento de big data com Dask e Python.
• Explorar os recursos, as bibliotecas, as ferramentas e as APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprenda como escalar o ecossistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Otimizar o ambiente Dask para manter o alto desempenho na manipulação de grandes conjuntos de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicativos da Web dinâmicos, de alto desempenho e escalonáveis.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB. Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios da pilha FARM. Aprender a criar APIs REST com FastAPI. Aprender a conceber aplicações interactivas com React. Desenvolver, testar e implantar aplicativos (front-end e back-end) usando a pilha FARM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para criar, testar e implantar APIs RESTful com mais facilidade e rapidez.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de forma mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor de nuvem.

O objetivo deste curso é fornecer uma competência básica na aplicação de métodos Machine Learning na prática. Através do uso do Python linguagem de programação e suas várias bibliotecas, e com base em uma série de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes de Machine Learning, como tomar decisões de modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é dar-lhe as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de forma confiável e evitar os problemas comuns das aplicações Data Science.

o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.

nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Nesta formação presencial e ministrada por instrutor no Portugal, os participantes aprenderão como usar Python para produzir textos de alta qualidade em linguagem natural, construindo seu próprio sistema NLG do zero. Estudos de caso também serão examinados e conceitos relevantes serão aplicados a projetos práticos de laboratório para gerar conteúdo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar NLG para gerar automaticamente conteúdo para diversos setores, desde jornalismo até imóveis e relatórios meteorológicos e esportivos.
• Selecionar e organizar o conteúdo-fonte, planejar frases e preparar um sistema para a geração automática de conteúdo original.
• Compreender o pipeline NLG e aplicar as técnicas adequadas em cada etapa.
• Compreender a arquitetura de um sistema Natural Language Generation (NLG).
• Implementar os algoritmos e modelos mais adequados para análise e ordenação.
• Puxar dados de fontes públicas disponíveis bem como de bancos de dados curados para usar como material para o texto gerado.
• Substituir processos manuais e trabalhosos de redação por criação de conteúdo automatizada e gerada por computador.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão como usar o PyTest para escrever testes curtos e fáceis de manter que são elegantes, expressivos e legíveis. 

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Escreva testes legíveis e de fácil manutenção sem a necessidade de código boilerplate.
• Use o modelo de fixação para escrever pequenos testes.
• Escalonar testes até testes funcionais complexos para aplicações, pacotes e bibliotecas.
• Compreender e aplicar recursos do PyTest, como hooks, reescrita de assert e plug-ins.
• Reduzir os tempos de teste executando testes em paralelo e em vários processadores.
• Executar testes em um ambiente de integração contínua, juntamente com outros utilitários como tox, mock, coverage, unittest, doctest e Selenium.
• Usar Python para testar aplicações não-Python.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão as técnicas de aprendizado de máquina mais relevantes e de ponta em Python à medida que constroem uma série de aplicativos de demonstração envolvendo dados de imagem, música, texto e financeiros.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos.
• Aplique o aprendizado profundo e o aprendizado semi-supervisionado a aplicativos que envolvam dados de imagem, música, texto e financeiros.
• Utilizar o potencial máximo dos algoritmos Python.
• Utilizar bibliotecas e pacotes como NumPy e Theano.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal é baseado no popular livro, "Automate the Boring Stuff with Python", de Al Sweigart. Destina-se a principiantes e abrange conceitos essenciais de programação Python através de exercícios práticos e discussões. O foco está em aprender a escrever código para aumentar drasticamente a produtividade do escritório.

No final desta formação, os participantes saberão como programar em Python e aplicar esta nova competência para:

• Automatizar tarefas escrevendo programas simples em Python.
• Escrever programas que podem reconhecer padrões de texto com "expressões regulares".
• Gerar e atualizar planilhas Excel de forma programática.
• Analisar PDFs e documentos Word.
• Rastrear sites e extrair informações de fontes online.
• Escrever programas que enviam notificações por e-mail.
• Utilizar as ferramentas de depuração do Python para resolver bugs rapidamente.
• Controlar o mouse e o teclado de forma programática para clicar e digitar por você.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão técnicas avançadas de programação Python, incluindo como aplicar essa linguagem versátil para resolver problemas em áreas como aplicativos distribuídos, análise e visualização de dados, programação de interface do usuário e scripts de manutenção.

Este curso foi desenvolvido para aqueles que desejam aprender a Python programação Python . A ênfase está na linguagem Python , nas principais bibliotecas, bem como na seleção das melhores e mais úteis bibliotecas desenvolvidas pela comunidade Python . Python dirige negócios e é usado por cientistas de todo o mundo - é uma das linguagens de programação mais populares.

O curso pode ser ministrado utilizando a versão mais recente Python 3.x com exercícios práticos que exploram todo o seu potencial. Este curso pode ser ministrado em qualquer sistema operacional (todas as variantes do UNIX, incluindo Linux e Mac OS X, bem como Microsoft Windows).

Os exercícios práticos constituem cerca de 70% do tempo do curso e cerca de 30% são demonstrações e apresentações. Discussões e perguntas podem ser feitas durante o curso.

Nota: o treinamento pode ser adaptado às necessidades específicas mediante solicitação prévia, antes da data do curso proposto.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal os participantes combinam o poder do Python com Selenium para automatizar o teste de uma aplicação web de amostra. Ao combinar teoria com prática em um ambiente de laboratório ao vivo, os participantes obterão o conhecimento e a prática necessários para automatizar seus próprios projetos de teste da Web usando Python e Selenium.