Kurzbeschreibung
Die Programmiersprache Python erfreut sich bei Softwareentwicklern und Data Science Spezialisten einer immer größeren Beliebtheit. Es verwundert nicht, da Python als leicht in andere Technologien integrierbar gilt und sich auch für größere Projekte eignet. Dieses Seminar zielt darauf ab Teilnehmer zu befähigen die Konzepte von Pyhton zu Nutzen und robusten und funktionellen Code zu programmieren.
In diesem Kurs, geleitet von einem praxiserfahrenen Entwickler und Trainer erlernen Sie das Schreiben von Python-Skripten bzw. Unit-Test-Code und das programmatische Herunterladen und Analysieren von Daten. Vermittelt werden wichtige Python-Programmierkonzepte. Hierzu zählen Daten- und Dateioperationen in Python, objektorientierte Konzepte in Python und verschiedene Python-Bibliotheken wie Pandas, Numbpy, Matplotlib.
Weitere Schulungsthemen sind Techniken für den Umgang mit verschiedenen Datentypen, Möglichkeiten der Datenvisualisierung und die Kunst der schrittweisen Darstellung von Datenanalysen mit Iphython-Notebooks. Die Möglichkeiten der Objektorientierung sowie die Nutzung der umfangreichen Support-Bibliotheken sind Grundlage um Python-Pakete zu erzeugen und bereitzustellen. Vermitttelt wird notwendiges Wissen und praxisrelevante Erfahrungen, um Python Anwendungen zu testen. Hierzu zählen auch die Integrations- und Textverarbeitungsfähigkeiten von Python. Funktionen, die es ermöglichen, Schnittstellen zu den zentralen Datenbanken und Webtechnologien herzustellen sowie Dokumentenverarbeitungsfunktionen vervollständigen das Schulungsprogramm.
Voraussetzungen
• Grundlegende Programmiererfahrungen und Verständnis für Objektorientierung sind vorteilhaft
Seminarinhalt
Einstieg in die Programmiersprache Python
• Python Grundverständnis
• Installation von Python auf Windows / Linux / andere operative System
• Kennenlernen der Entwicklungsumgebung von Pyhton
• Programmieren im Python-Interactive-Modus
• Programmieren von Python Skripten
Variablen, Typen, Ein- und Ausgang
• Verwendung von Anführungs- und Escape-Zeichen
• String-Verkettung und Wiederholungsoperatoren
• Mathematische Operatoren mit Zahlen verwenden
• Verstehen von Variablen
• Benutzereingaben mit input() abrufen
• Methoden für Strings
• Werte konvertieren
Funktionen in Pyhthon
• IF-Statement
• Else Clause
• Elif Clause
• While Schleife und Vermeidung von Endlosschleifen
• Bedingungen
• Logische Operationen
• Programmplanung mit Pseudocode
Loops und Tuples
• Einsatz von Schleifen
• Sequenzoperatoren und Funktionen mit Strings
• Length mit len()
• in operator
• Indexierung unf Slicing Strings
• Zufallsmodul
• Einsatz und Funktionen von Tupel
Listen in Python
• Erzeugung von Listen
• len() mit Lists
• in operator mit Lists
• Indexierung, Slicing und Verketten
• Löschen
• Nutzung von Lists Methoden appen(), sort(), reverse(), count(), pop(), remove(), insert und index()
• Verschachtelungen
• Shared References
Dictionaries
• Nutzung von Wörterbüchern
• Zugriff auf Dictionary-Values
• Hinzufügen, Ersetzen, Löschen von Schlüssel-Werten-Paaren
• Funktionen get(), keys(), values(), items()
Funktionen in Python
• Definition von Funktionen
• Parameter und Return Values
• Nutzung von Argumenten und Standard-Parametern
• Globale Variable und Kontstante
• Variablen Bereiche
• Rerferenzierung
File Input / Otuput und Ausnahgmen
• Open Funktion
• Input und Output aus bzw. in Text-Dateien
• Behandlung von Ausnahmen
• Try Anweisungen und except-Anweisungen
Objektorientierung in Phython
• Grundverständnis von Objekt-Orientierung
• Classes, Methoden und Objekte erzeugen
• Constructor und Attribute
• Verständnis zur Objektkapselung
• Private Attribugte und Methoden
• Zugriff auf Attribute kontrollieren
• Auf Eigenschaften zugreifen und diese erstellen
• Objekte kombinieren
• Vererbung bei Klassenerstellung
• Verhalten von geerbten Methoden ändern
• Polymorphismus
Module
• Einsatz von Modulen
• Module importieren und schreiben
Entwicklung grafischer Anwendungen
• GUI und Einführung in Tkinter-Modul
• Root Window verwenden
• Erstellung von Frames
• Beschriftung und Buttons
• GUI Programme mit Klassen
• Widgets
• Grid-Layout Manager nutzen
• Verwendung von Ceck- und Radio-Buttons
Einführung in NumPy & Pandas
• NumPy - arrays
• Operations on array
• Indizierung, Aufteilen und Wiederholen
• Lesen und Schreiben von Arrays in Dateien
• Pandas - Datenstrukturen und Indexoperationen
• Lesen und Schreiben von Daten aus Excel/CSV-Formaten in Pandas
Datenvisualisierung mit Matplotlib
• Matplotlib Bibliothek
• Grid, Axes und Plots
• Markers, Farben und Schriften
• Plot-Typen - Balken-, Kreis-/Kuchen- und Histogramme
Zielgruppen
Dieser Kurs eignet sich auch für Entwickler und auch Personen, die sich in Data-Science spezialisieren wollen.
Preise und Termine
Firmenschulung
Eine Firmenschulung bei Ihnen vor Ort, in einem Schulungszentrum oder virtuell.
(Zertifizierung)
Seminarsprache
die Seminarsprache ist deutsch, sofern keine andere Angabe. Englisch ist in aller Regel machbar, andere Seminarsprachen sind möglich, fragen Sie bitte an.