Schulungsübersicht

Einführung

  • Python Vielseitigkeit: von der Datenanalyse bis zum Web Crawling

Python Datenstrukturen und -operationen

  • Ganzzahlige Zahlen und Gleitkommazahlen
  • Strings und Bytes
  • Tupel und Listen
  • Wörterbücher und geordnete Wörterbücher
  • Sets und eingefrorene Sets
  • Datenrahmen (Pandas)
  • Konvertierungen

Objektorientiertes Programmieren mit Python

  • Vererbung
  • Polymorphismus
  • Statische Klassen
  • Statische Funktionen
  • Dekoratoren
  • Sonstiges

Datenanalyse mit Pandas

  • Datenbereinigung
  • Verwendung vektorisierter Daten in Pandas
  • Datenmanipulation
  • Sortieren und Filtern von Daten
  • Aggregatoperationen
  • Analysieren von Zeitreihen

Data Visualization

  • Darstellung von Diagrammen mit matplotlib
  • Matplotlib aus Pandas heraus verwenden
  • Erstellen von Qualitätsdiagrammen
  • Visualisierung von Daten in Jupyter-Notebooks
  • Andere Visualisierungsbibliotheken in Python

Vektorisierung von Daten in Numpy

  • Erstellen von Numpy-Arrays
  • Gebräuchliche Operationen mit Matrizen
  • Verwendung von ufuncs
  • Ansichten und Übertragungen auf Numpy-Arrays
  • Leistungsverbesserung durch Vermeidung von Schleifen
  • Leistungsverbesserung mit cProfile

Verarbeitung von Big Data mit Python

  • Aufbau und Unterstützung verteilter Anwendungen mit Python
  • Datenspeicherung: Arbeiten mit SQL und NoSQL Datenbanken
  • Verteilte Verarbeitung mit Hadoop und Spark
  • Skalierung Ihrer Anwendungen

Erweiterung von Python (und umgekehrt) mit anderen Sprachen

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • Andere

Python Multi-Threaded-Programmierung

  • Module
  • Synchronisieren
  • Priorisieren

Data Serialization

  • Python Objektserialisierung mit Pickle

UI-Programmierung mit Python

  • Framework-Optionen für die Erstellung von GUIs in Python
  • Tkinter
  • Pyqt

Python für Wartungsskripting

  • Ausnahmen korrekt auslösen und abfangen
  • Organisieren von Code in Modulen und Paketen
  • Symboltabellen verstehen und auf sie im Code zugreifen
  • Auswahl eines Test-Frameworks und Anwendung von TDD in Python

Python für das Web

  • Pakete für die Webverarbeitung
  • Web-Crawling
  • HTML-Parsing und XML
  • Webformulare automatisch ausfüllen

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Anfänger- bis mittlere Programmiererfahrung.
  • Kenntnisse in Mathe und Statistik.
  • Kenntnisse von Datenbankkonzepten.

Publikum

  • Entwickler
  28 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (8)

Kombinierte Kurse

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