Kurs

Introduction to Python Programming and to Red Hat OpenShift AI («RAI252»)

Eine Einführung in die Programmiersprache Python und das Erstellen und Verwalten von AI-/ML-Workloads mit Red Hat OpenShift AI.

Dauer 4 Tage

Preis 3'300.– zzgl. 8.1% MWST

Hinweis: Dieser Kurs wird als 4-tägige Präsenzschulung oder als 5-tägiger virtueller Kurs angeboten. Die Dauer kann je nach Bereitstellung variieren.

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Kurs-Facts

Key Learnings

Grundlagen der Syntax, Funktionen und Datentypen von Python
Debuggen von Python-Skripts mit dem Python-Debugger (pdb)
Python-Datenstrukturen wie Dictionaries, Sets, Tupel und Listen für die Arbeit mit zusammengesetzten Daten
Objektorientiertes Programmieren in Python und Handhaben von Ausnahmen
Lesen und Schreiben von Dateien in Python und Parsen von JSON-Daten
Effizientes Strukturieren umfangreicher Python-Programme mithilfe von Modulen und Namespaces
Einführung in Red Hat OpenShift AI
Data Science-Projekte
Jupyter Notebooks

Inhalt

Python ist eine beliebte Programmiersprache, die von Systemadmins, Data Scientists und Entwicklungsteams verwendet wird, um Anwendungen zu erstellen, statistische Analysen durchzuführen und AI-/ML-Modelle zu trainieren. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmiersprache Python und vermittelt die Grundlagen der Verwendung von Red Hat OpenShift AI für AI-/ML-Workloads. Teilnehmende erwerben in diesem Kurs Kernkompetenzen wie das Beschreiben der Architektur von Red Hat OpenShift AI sowie das Organisieren, Ausführen und Testen von AI-/ML-Code durch praktische Erfahrung. Diese Kompetenzen können in sämtlichen Versionen von Red Hat OpenShift AI angewendet werden.

1 Überblick über Python 3
Einen Überblick über Python gewinnen und die Entwicklungsumgebung einrichten.

2 Grundlegende Python-Syntax
Grundlegende Syntax und Semantik von Python erkunden.

3 Sprachkomponenten
Grundlegende Kontrollflussfunktionen und Operatoren verstehen.

4 Collections
Programme schreiben, die zusammengesetzte Daten mithilfe von Listen, Sets, Tupel und Dictionaries bearbeiten.

5 Funktionen
Eigene Programme in zusammensetzbare Funktionen zerlegen.

6 Module
Code für Flexibilität und Wiederverwendung mit Modulen organisieren.

7 Klassen in Python
Object Oriented Programming (OOP) mit Klassen und Objekten kennenlernen.

8 Ausnahmen
Laufzeitfehler mithilfe von Ausnahmen handhaben.

9 Eingabe und Ausgabe
Programme implementieren, die Dateien lesen und schreiben.

10 Datenstrukturen
Erweiterte Datenstrukturen wie Generatoren und Comprehensions nutzen, um Boilerplate-Code zu reduzieren.

11 Parsen von JSON
JSON-Daten lesen und schreiben.

12 Debugging
Python-Programme mit dem Python-Debugger (pdb) debuggen.

13 Einführung in Red Hat OpenShift AI
Die wichtigsten Funktionen von Red Hat OpenShift AI identifizieren und die Architektur und Komponenten von Red Hat OpenShift AI beschreiben.

14 Data-Science-Projekte
Code und Konfigurationen mithilfe von Data Science-Projekten, Workbenches und Datenverbindungen organisieren.

15 Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks zum interaktiven Ausführen und Testen von Code verwenden.

Zielpublikum

Data Scientists und AI-Fachkräfte, die Red Hat OpenShift AI zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen verwenden möchten
Entwicklungsteams, die AI-/ML-fähige Anwendungen entwickeln und integrieren möchten
MLOps Engineers, die für die Installation, Konfiguration, Bereitstellung und Überwachung von AI-/ML-Anwendungen auf Red Hat OpenShift AI verantwortlich sind

Anforderungen

Git-Erfahrung ist erforderlich
Grundkenntnisse in den Bereichen AI, Data Science und Machine Learning werden empfohlen
Kenntnisse in Red Hat OpenShift oder Abschluss des folgenden Kurses:

4 Tage

Virtual Training, Zürich

CHF

3'700.–

Zusatzinfo

This course is based on Python 3, RHEL 9.0, Red Hat OpenShift ® 4.14, and Red Hat OpenShift AI 2.8.

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