Los cursos de formación en línea o presenciales, dirigidos por un instructor y en vivo Python demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar skope-rules para generar automáticamente reglas basadas en conjuntos de datos existentes.
Python La formación de Skope-Rules está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en vivo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Medellín.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Este curso introduce al alumno al lenguaje Python . Al finalizar esta clase, el estudiante podrá escribir programas Python no triviales que se ocupan de una amplia variedad de dominios de materias. Los temas incluyen componentes del lenguaje, trabajar con un IDE profesional, construcciones de flujo de control, cadenas, E / S, colecciones, clases, módulos y expresiones regulares. El curso se complementa con muchos laboratorios prácticos, soluciones y ejemplos de código.
Al completar el curso, los estudiantes podrán demostrar conocimiento y comprensión de los principios de seguridad de Python.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (presencial o remota), los participantes aprenderán a usar Python skope-rules para generar automáticamente reglas basadas en conjuntos de datos existentes.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Utilice skope-rules para extraer reglas de los datos disponibles.
Aplique reglas de skope para llevar a cabo la clasificación, particularmente útil en la detección supervisada de anomalías o clasificación desequilibrada.
Genere reglas para clasificar nuevos datos entrantes.
Adapte las reglas para abordar problemas del mundo real en la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo, la detección de intrusiones, las aprobaciones de solicitudes de seguros, etc.
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