Beschreibung
Python für Data Science
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.Python ist keine speziell für numerisches und wissenschaftliches Rechnen entwickelte Programmiersprache wie Julia oder R. Vielmehr ist sie in den 1980er Jahren als Unterrichtssprache entstanden, die die Lücke zwischen Shell und C überbrücken sollte.
Erst in den 2000er Jahren positionierte sich Python als Alternative zu MATLAB als matplotlib zur Datenvisualisierung, SciPy zum wissenschaftlichen Rechnen, iPython als Shell und NumPy für Arrays entstanden.
In den 2010er Jahren entwickelte sich Python dann mehr und mehr zu einer Alternative für R: Neben pandas für gelabelte Daten entstanden scikit-learn für Maschinelles Lernen und Jupyter Notebooks für eine interaktive, Web-basierte Entwicklungsumgebung.
Python ist eine leicht zu erlernende Allzwecksprache, und das ist wohl ihre größte Stärke für Data Science. In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in die allgemeinen Programmierkonzepte von Python wie Objektorientierung, dynamische Typisierung, Variablen, Schleifen und Funktionen.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
- Über Python
- Installation und Editoren
- Coding Style
- Variablen und Ausdrücke
- Datentypen und eingebaute Funktionen
- Integers, Floats, komplexe und boolesche Zahlen
- Listen, Tupel und Sets
- Dictionaries
- Strings
- Dateien
- None
- Kontrollflüsse
- Boolesche Werte und Ausdrücke
- if-elif-else-Anweisung
- Schleifen
- Exceptions
- Kontextmanagement mit 'with'
- Funktionen
- Parameter
- Variablen
- Dekoratoren
- Module und Bibliotheken
- Objektorientierung
- Klassen
- Variablen
- Methoden
- Vererbung
- Private Variablen und Methoden
- @property-Dekorator
- Namensräume
- Datentypen als Objekte
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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