Schulungsübersicht
Einführung
- Die Vielseitigkeit von Python: von der Datenanalyse bis zum Webcrawling
Datenstrukturen und Operationen in Python
- Ganzzahlen und Gleitkommazahlen
- Zeichenketten und Bytes
- Tupel und Listen
- Wörterbücher und geordnete Wörterbücher
- Mengen und feste Mengen
- Datenrahmen (pandas)
- Konvertierungen
Objektorientierte Programmierung in Python
- Vererbung
- Polymorphie
- Statische Klassen
- Statische Funktionen
- Dekoratoren
- Sonstiges
Datenanalyse mit Pandas
- Datenbereinigung
- Verwendung vektorisierter Daten in pandas
- Datenaufbereitung und -verarbeitung
- Sortieren und Filtern von Daten
- Aggregierte Berechnungen
- Analyse zeitbasierter Daten
Datenvisualisierung
- Erstellung von Diagrammen mit matplotlib
- Einsatz von matplotlib im Zusammenspiel mit pandas
- Gestaltung ansprechender Visualisierungen
- Darstellung von Daten in Jupyter-Notebooks
- Weitere Bibliotheken zur Datenvisualisierung in Python
Vektorisierung von Daten mit Numpy
- Erstellung von Numpy-Arrays
- Häufige Operationen an Matrizen
- Einsatz von ufuncs
- Sichtverknüpfungen und Broadcasting in Numpy-Arrays
- Leistungsoptimierung durch Vermeidung von Schleifen
- Performance-Analyse mithilfe von cProfile
Bearbeitung großer Datenmengen mit Python
- Entwicklung und Pflege verteilter Anwendungen mit Python
- Datenspeicherung: Arbeiten mit SQL- und NoSQL-Datenbanken
- Verteilte Datenverarbeitung mittels Hadoop und Spark
- Skalierung von Anwendungen
Integration anderer Programmiersprachen in Python (und umgekehrt)
- C#
- Java
- C++
- Perl
- Sonstige Sprachen
Multithreading in Python
- Einsatz von Modulen
- Synchronisation der Threads
- Gewichtung und Priorisierung der Thread-Ausführung
Daten-Serialisierung
- Serialisierung von Python-Objekten mittels Pickle
Erstellung von Benutzeroberflächen mit Python
- Mögliche Frameworks zur GUI-Entwicklung in Python
- Tkinter
- Pyqt
Python für Wartungsskripte
- Korrektes Auslösen und Abfangen von Ausnahmen
- Organisation des Codes in Module und Pakete
- Verständnis von Symboltabellen sowie deren Zugriff im Code
- Auswahl eines Test-Frameworks und Anwendung der Test-Driven-Development-Methode
Python im Web-Umfeld
- Pakete zur Webanalyse und -verarbeitung
- Webcrawling
- Parsen von HTML- und XML-Daten
- Automatisches Ausfüllen von Webformularen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse bis mittleres Niveau in der Programmierung
- Kenntnisse in Mathematik und Statistik
- Verständnis von Datenbankkonzepten
Zielgruppe
- Entwickler
Erfahrungsberichte (7)
Habe viele neue Dinge kennengelernt.
Roland - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Wir haben die Themen ausreichend tiefgehend behandelt, sodass wir viel Zeit hatten, viele davon zu diskutieren. Es war umfassend genug.
Gergo - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Wir haben viele neue Informationen über Python erhalten, die wir in Zukunft in unserer täglichen Arbeit einsetzen können. Die Übungen waren wirklich interessant und anspruchsvoll genug.
Zsolt - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Die Ausbildung war insgesamt gut, mein Lieblingsteil: das Dashboard und PyQt.
Balazs - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Viele Beispiele – und der Trainer war bereit, uns bei Themen zu helfen, in denen wir weniger stark waren.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Viele Übungen
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer gab eine klare und systematische Lehre. Er erläuterte in der Regel die Begründungen und das grundlegende Wissen hinter den Befehlen. Er gab uns auch Zeit, die Übungen durchzuführen und zu üben.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
