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Schulungsübersicht
Python-Datentypen und -Operationen
- Ganze Zahlen und Gleitkommazahlen
- Zeichenketten und Bytes
- Tupel und Listen
- Wörterbücher und geordnete Wörterbücher
- Mengen und gefrorene Mengen
Objektorientierte Programmierung mit Python
- Vererbung
- Poly morphismus
- Statische Klassen
- Statische Funktionen
- Dekoratoren
Datenanalyse mit Pandas
- Datenrahmen (Pandas)
- Datensäuberung
- Nutzung von vektorisierten Daten in Pandas
- Datenbearbeitung
- Sortieren und Filtern von Daten
- Aggregationsoperationen
- Analyse von Zeitreihen
Datenvisualisierung
- Erstellen von Diagrammen mit Matplotlib
- Nutzung von Matplotlib innerhalb von Pandas
- Erstellen hochwertiger Diagramme
Vektorisieren von Daten in Numpy
- Erstellen von Numpy-Arrays
Python für das Web
- Pakete zur Webverarbeitung
- Webcrawling
- Auswerten von HTML und XML
- Automatisches Ausfüllen von Webformularen
Voraussetzungen
- Anfänger- bis mittlere Programmiererfahrung.
- Kenntnisse in Mathematik und Statistik.
- Kenntnisse von Datenbankkonzepten.
7 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Praktische Übungen zum Inhalt helfen wirklich, jedes Thema besser zu verstehen. Außerdem ist es gut und hilfreich, die Kurse mit einer Vorlesung zu beginnen und dann mit praktischen Übungen fortzusetzen, um den vorgestellten Stoff besser einordnen zu können.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python
Maschinelle Übersetzung
Beispiele/Übungen, die perfekt auf unser Fachgebiet abgestimmt sind
Luc - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung