Cursos de Python skope-rules

Cursos de Python skope-rules

Local, dirigido por un instructor en vivo Python SKOPE-reglas los cursos de capacitación demuestran a través de prácticas interactivas cómo utilizar SKOPE-rules para generar automáticamente reglas basadas en conjuntos de datos existentes.

Python SKOPE-rules Training está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en México. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg--su proveedor de capacitación local

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Programa del curso Python skope-rules

Title
Duración
Descripción General
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Duración
Descripción General
14 hours
Descripción General
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.

Después de completar el curso, los estudiantes podrán demostrar conocimiento y comprensión de los Principios de seguridad de Python .
14 hours
Descripción General
Skope-rules is a Python machine learning module built on top of scikit-learn.

In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to use Python skope-rules to automatically generate rules based on existing data sets.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use skope-rules to extract rules from available data.
- Apply skope-rules to carry out classification, particularly useful in supervised anomaly detection, or imbalanced classification.
- Generate rules for classifying new incoming data.
- Fit rules to address real-world problems in fraud detection, predictive maintenance, intrusion detection, insurance application approvals, etc.

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice in a live-lab environment.

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about skope-rules, please visit: https://github.com/scikit-learn-contrib/skope-rules
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