Beschreibung
In diesem Kurs "Programmierung in Python Teil 1" tauchst Du tief in die Welt der Python-Programmierung ein. Egal, ob Du bereits erste Erfahrungen mit Python hast oder Deine Kenntnisse auf das nächste Level bringen möchtest, dieser Kurs bietet Dir die Möglichkeit, Dein Wissen zu erweitern und fortgeschrittene Fähigkeiten zu erlernen. Wir beginnen mit einer Vertiefung der objektorientierten Programmierung (OOP), einem zentralen Konzept in der Softwareentwicklung. Du wirst lernen, wie Du Klassen und Objekte effizient nutzen kannst, um Deine Programme strukturiert und wartbar zu gestalten. Der nächste Schritt führt uns zu Dateioperationen, wo Du lernst, wie man Daten aus Dateien liest und schreibt. Du wirst mit Formaten wie CSV und JSON arbeiten und verstehen, wie wichtig die Verarbeitung von Daten in der modernen Programmierung ist. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Einführung in relationale Datenbanken. Hier wirst Du mit SQLite und SQLAlchemy arbeiten, um Datenbanken zu erstellen und zu verwalten. Zudem erhältst Du einen Einblick in NoSQL-Datenbanken mit MongoDB, was Dir ein umfassendes Verständnis für verschiedene Datenbanktechnologien vermittelt. Im Bereich der Webentwicklung wirst Du mit Flask, einem beliebten Python-Webframework, vertraut gemacht. Du lernst, wie Du einfache Webanwendungen erstellen kannst, die sowohl funktional als auch ansprechend sind. Containerisierung ist ein weiterer spannender Aspekt, den wir behandeln werden. Mit Docker und Docker-Compose wirst Du lernen, wie Du Anwendungen in Containern isolierst und verwaltest, was die Entwicklung und Bereitstellung Deiner Softwareprojekte revolutionieren kann. Darüber hinaus wirst Du fortgeschrittene Module und Bibliotheken wie Numpy und Pandas kennenlernen, die Dir helfen, Daten effektiv zu analysieren und zu visualisieren. Matplotlib und Seaborn werden Dir die Werkzeuge an die Hand geben, um beeindruckende Grafiken zu erstellen und Deine Daten verständlich darzustellen. Ein grundlegendes Verständnis von Big Data und Machine Learning ist heutzutage unerlässlich. In diesem Kurs wirst Du die Konzepte und Technologien hinter Big Data kennenlernen und erste Schritte im Machine Learning mit Scikit-Learn unternehmen. Am Ende dieses Kurses wirst Du nicht nur Deine Python-Kenntnisse vertieft haben, sondern auch ein solides Fundament in verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung besitzen, die Dich in Deiner Karriere unterstützen werden. Mach Dich bereit, Deine Programmierfähigkeiten auf das nächste Level zu heben und spannende Projekte zu realisieren!
Tags
#Programmierung #Datenanalyse #Softwareentwicklung #Webentwicklung #Datenbanken #Python #Machine-Learning #Big-Data #Docker #OOPTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Python-Programmierer, die ihre Kenntnisse vertiefen und fortgeschrittene Themen der Softwareentwicklung erlernen möchten. Ob Du ein Hobby-Programmierer bist, der seine Fähigkeiten ausbauen möchte, oder ein Berufstätiger, der sich auf neue Technologien spezialisieren möchte – dieser Kurs ist für Dich geeignet.
Programmierung in Python ist die Fähigkeit, Softwareanwendungen mithilfe der Programmiersprache Python zu entwickeln. Python ist bekannt für seine einfache und lesbare Syntax, was es zu einer idealen Sprache für Anfänger und Profis gleichermaßen macht. Der Kurs behandelt grundlegende und fortgeschrittene Konzepte der Programmierung, einschließlich objektorientierter Programmierung, Datenbankmanagement, Webentwicklung und Datenanalyse. Durch den Einsatz von Bibliotheken und Frameworks lernst Du, wie Du leistungsstarke Anwendungen erstellen und komplexe Datenverarbeitungsaufgaben durchführen kannst.
- Was sind die Hauptmerkmale der objektorientierten Programmierung?
- Wie liest und schreibst Du Daten in einer CSV-Datei mit Python?
- Was ist der Unterschied zwischen SQL und NoSQL-Datenbanken?
- Wie kannst Du mit Flask eine einfache Webanwendung erstellen?
- Was sind die Vorteile der Containerisierung mit Docker?
- Nenne einige Anwendungsfälle für Numpy und Pandas.
- Was sind die grundlegenden Konzepte von Big Data?
- Wie funktioniert das Scikit-Learn-Paket im Machine Learning?
- Was sind Design Patterns und wie werden sie in der OOP verwendet?
- Welche Rolle spielt SQLite in der Datenbankentwicklung?
