Schulungsübersicht
Einführung
- Python Vielseitigkeit: von der Datenanalyse bis zum Web Crawling
Python Datenstrukturen und -operationen
- Ganzzahlige Zahlen und Gleitkommazahlen
- Strings und Bytes
- Tupel und Listen
- Wörterbücher und geordnete Wörterbücher
- Sets und eingefrorene Sets
- Datenrahmen (Pandas)
- Konvertierungen
Objektorientiertes Programmieren mit Python
- Vererbung
- Polymorphismus
- Statische Klassen
- Statische Funktionen
- Dekoratoren
- Sonstiges
Datenanalyse mit Pandas
- Datenbereinigung
- Verwendung vektorisierter Daten in Pandas
- Datenmanipulation
- Sortieren und Filtern von Daten
- Aggregatoperationen
- Analysieren von Zeitreihen
Data Visualization
- Darstellung von Diagrammen mit matplotlib
- Matplotlib aus Pandas heraus verwenden
- Erstellen von Qualitätsdiagrammen
- Visualisierung von Daten in Jupyter-Notebooks
- Andere Visualisierungsbibliotheken in Python
Vektorisierung von Daten in Numpy
- Erstellen von Numpy-Arrays
- Gebräuchliche Operationen mit Matrizen
- Verwendung von ufuncs
- Ansichten und Übertragungen auf Numpy-Arrays
- Leistungsverbesserung durch Vermeidung von Schleifen
- Leistungsverbesserung mit cProfile
Verarbeitung von Big Data mit Python
- Aufbau und Unterstützung verteilter Anwendungen mit Python
- Datenspeicherung: Arbeiten mit SQL und NoSQL Datenbanken
- Verteilte Verarbeitung mit Hadoop und Spark
- Skalierung Ihrer Anwendungen
Erweiterung von Python (und umgekehrt) mit anderen Sprachen
- C#
- Java
- C++
- Perl
- Andere
Python Multi-Threaded-Programmierung
- Module
- Synchronisieren
- Priorisieren
Data Serialization
- Python Objektserialisierung mit Pickle
UI-Programmierung mit Python
- Framework-Optionen für die Erstellung von GUIs in Python
- Tkinter
- Pyqt
Python für Wartungsskripting
- Ausnahmen korrekt auslösen und abfangen
- Organisieren von Code in Modulen und Paketen
- Symboltabellen verstehen und auf sie im Code zugreifen
- Auswahl eines Test-Frameworks und Anwendung von TDD in Python
Python für das Web
- Pakete für die Webverarbeitung
- Web-Crawling
- HTML-Parsing und XML
- Webformulare automatisch ausfüllen
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Anfänger- bis mittlere Programmiererfahrung.
- Kenntnisse in Mathe und Statistik.
- Kenntnisse von Datenbankkonzepten.
Publikum
- Entwickler
Erfahrungsberichte (7)
Got eine Menge neuer Dinge zu wissen.
Roland - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Wir haben die Themen in ausreichender Tiefe behandelt, so dass wir Zeit hatten, viele von ihnen zu diskutieren. Es war umfassend genug.
Gergo - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Wir haben viele neue Informationen über Python bekommen, die wir in Zukunft in unserer täglichen Arbeit verwenden können. Die Übungen waren wirklich interessant und herausfordernd genug.
Zsolt - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Die Schulung war insgesamt gut, mein Lieblingsteil: Dashboard & pyqt
Balazs - Diehl Aviation
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Viele Beispiele – und der Trainer ist bereit, alles zu tun, um uns bei den Themen zu helfen, in denen wir schwächer waren.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Jede Menge Übungen
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer gab eine klare und systematische Unterrichtung. Er erklärte uns gewöhnlich die Begründungen und Grundwissen hinter den Befehlen. Er ließ uns auch Zeit für die Übungen und das Training.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Kurs - Advanced Python - 4 Days
Maschinelle Übersetzung