Python Einführung
Eine umfassende Einführung in die Programmiersprache Python.
Python ist eine interpretierte, objektorientierte Programmiersprache die leicht zu erlernen ist. Neben dem Einsatz für Scripts und Programme wird Python vor allem im «Data Science» und «Machine Learning» Bereich intensiv genutzt und ist mittlerweile eine der meist verbreiteten Programmiersprachen weltweit.
Inhalt
Kick Start
- Einführung in Python
- Hello World
Grundlagen
- Variablen und Operatoren
- Einfache Datentypen
- Hilfe und Type Informationen
- Kontrollstrukturen (if-else, for, while)
- Fehlerhandling mit Exception
- Funktionen
- Regular Expression
Datentypen
- Strings
- List und Tupels
- Sets
- Dictionaries
Klassen und Objekte
File Input/Output
Libraries, Module und Packages
- Module und Packages
- Standard Libraries (Math, OS, Sys, pdb)
Kurzübersicht Data Science Libraries
- Numpy
- Pandas
- Scipy
- SciKit Learn
Anwendungsbeispiele
- RESTful Web Service
- Machine Learning mit SciKit und Mathplot Library
Dauer und Termine
Dauer
2 Tage
Termine
Die Schulung wird als Firmenkurs oder Webinar angeboten und kann bereits ab drei Personen
zu interessanten Konditionen gebucht werden. Nehmen Sie unverbindlich Kontakt mit uns auf,
gerne erstellen wir Ihnen ein Angebot.
Teilnehmer und Voraussetzungen
Teilnehmer
Dieser Kurs richtet sich an Programmierer, Systemadministratoren und Data Scientists
die mit Python moderne Anwendungen und Scripts erstellen wollen.
Voraussetzungen
Mindestens 6 Monate Praxiserfahrung mit einer anderen Programmiersprache. Kenntnisse in
objektorientierten Technologien sind keine Bedingung, aber von Vorteil.
Ihr Nutzen
- Sie erhalten einen fundierten, zielgerichteten und praxisnahen Einstieg in die Programmiersprache.
- Sie kennen die Schlüsselelemente sowie die wichtigsten Standard Libraries von Python.
- Sie kennen die wichtigsten objektorientierten Konzepte und können diese mit Python umsetzen.
- Sie sind in der Lage einfache Python Programme und RESTful Web Services zu erstellen und auszuführen.
- Sie erhalten eine Übersicht über die wichtigsten Data Science Libraries und kennen ein Anwendungsbeispiel im Detail.
Unterlagen
- Kursunterlagen als PDF
- Python Cheat Sheet als Markdown
- Praxisbeispiele mit Musterlösungen
- Kurszertifikat