Bestellung
Wenn Sie an diesem Seminar teilnehmen wollen, füllen Sie folgendes Formular aus.Die mit * gekennzeichneten Felder müssen ausgefüllt werden.
In dieser 3-tägigen Schulung "Python - Aufbaukurs" lernen Sie fortgeschrittene Aspekte der Programmiersprache Python kennen. Wir behandeln Themen wie Zugriff auf Dateien/Verzeichnisse, System-Informationen, Iteratoren, Lambda-Operator und weitere verschiedene Aspekte der Objekt-orientierten Programmierung (OOP) mit Python wie Vererbung und magische Methoden.
Sie erfahren zudem auch mehr über die Module NumPy, Pandas und Matplotlib für die Datenverarbeitung und -visualisierung. Die Datenhaltung mit Pickle, Shelve und Datenbankanbindungen mit SQL wird ebenfalls behandelt. Auch ein grundlegendes Beispiel zum Machine Learning mit scikit-learn und die Verwendung eines LLMs zur Textverarbeitung mit der OpenAI API wird gezeigt.
Abschließend lernen Sie verschiedene Testmethoden kennen, darunter systematisches Testen mit pytest, um zuverlässige und fehlerfreie Python-Anwendungen zu gewährleisten. Ein besonderer Fokus liegt auch auf dem "Clean Coding" mit Python.
Dieser Kurs dient zur Vorbereitung auf die PCAP™ - Certified Associate in Python Programming Zertifizierung.
Einführung in die Arbeitsumgebung des Kurses
- Visual Studio Code
- Jupyter-Notebook
Fortgeschrittene Themen
- Iteratoren / iterierbare Klassen
- zip() und enumerate()
- Systeminformationen (Speicherstand, Betriebssystem, etc.) abrufen
- Logdateien schreiben
- Dekoratoren
- List-/Dict-/Set-Comprehensions
- Sortierung und ’individuelles’ Sortieren mit ’key’-Funktionen
- Lambda-Operator
Fehler und Ausnahmen
- Syntaxfehler und Semantikfehler
- Exceptions / Ausnahmen behandeln
- Erzeugen eigener Exceptions / Ausnahmen
- finally zum Aufräumen
Objektorientierte Programmierung
- Klassen, Instanzen und Objekte
- Die einfachst mögliche Klassendefinition
- Instanz- und Klassenattribute, Properties
- privat, geschützt und öffentlich
- Magische Methoden und Operator-Überladung
- Vererbung
- Mehrfachvererbung
Fortgeschrittenes OOP
- Probleme der Mehrfachvererbung
- Slots
- Datenklassen
Einführung in "Numerisches Python"
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
Einführung in Machine Learning mit Python
- Grundlegendes Machine Learning Beispiel scikit-learn
- Large Language Models (LLM) mit der openai API verwenden
Persistente Datenhaltung
- Pickle
- Shelve
- Datenbankanbindungen
Testen und Clean Coding
- Testen und Test-Driven-Development (TDD)
- Systematisches Testen
- Unittests mit pytest