Certificate in Python Programming & AI - Level 2

課程編號: PYAI4002

Certificate in Python Programming & AI - Level 2 商務課程簡介

Python 是一種易於學習的程式語言，由於其簡潔的語法和易於理解的程式碼，即使是初學者也能輕鬆上手。其次，Python 具有廣泛的應用領域，包括數據分析、人工智能、網絡開發等。因此，學習 Python 可以為未來的職業生涯打下堅實的基礎。此外，Python 還有豐富的開源庫和工具，可以幫助開發人員更加高效地開發應用程序。概況而論，學習 Python 是一個有價值的投資，不僅可以提高自己的技能水平，還可以開啟更廣闊的職業發展道路。  

課程目標：

學習 Python 的目標是掌握其語法和基本概念，學習如何開發應用程序、進行數據分析、創建網站和自動化工作，并以此技能提升職業發展機會。

課程時數：共 2 堂  每堂  3 小時

課程材料：筆記一份，練習檔案一份。

上課模式：一人一機，真人導師教授課程。

公司培訓：本課程適用於公司團體培訓， 詳情可與我們職員聯絡。

報名資格：課程適合任何人士報讀

報名方法：1）網上即時報名  2)  銀行入數報名

上課地點：銅鑼灣

立即報名：按此報名

證書認可 : 完成課程後可以申領證書一份。

課程內容：

1. Introduction to lists in Python
   • Introduction
   • Introducing lists
   • Exercise - Create and use Python lists
   • Work with numbers in lists
   • Manipulate list data
   • Exercise - Work with list data
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
2. Use 'while' and 'for' loops in Python
   • Introduction
   • About 'while' loops
   • Exercise - Create a 'while' loop
   • Use 'for' loops with lists
   • Exercise - Create a 'for' loop
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
3. Manage data with Python dictionaries
   • Introduction
   • Introducing Python dictionaries
   • Exercise - Create Python dictionaries
   • Dynamic programming with dictionaries
   • Exercise - Dynamic programming with dictionaries
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
4. Python functions
   • Introduction
   • Basics of Python functions
   • Use function arguments in Python
   • Exercise - Use functions in Python
   • Use keyword arguments in Python
   • Use variable arguments in Python
   • Exercise - Work with keyword arguments
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
5. Python error handling
   • Introduction
   • Use tracebacks to find errors
   • Handle exceptions
   • Exercise - Handle exceptions
   • Raise exceptions
   • Exercise - Work with exceptions
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
6. Get started with Jupyter notebooks for Python
   • Introduction
   • Set up your environment
   • Exercise - Create and run your notebook
   • Exercise - Use advanced commands
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
7. Find the best classification model with Automated Machine Learning
   • Introduction
   • Preprocess data and configure featurization
   • Run an Automated Machine Learning experiment
   • Evaluate and compare model
   • Exercise - Find the best classification model
   • Knowledge check
   • Summary
     
     
8. Find the best classification model with Automated Machine Learning
   • Introduction
   • Preprocess data and configure featurization
   • Run an Automated Machine Learning experiment
   • Evaluate and compare models
   • Exercise - Find the best classification model
   • Knowledge check
   • Summary