3672 Programmierung in Python Teil 1

OOP, WebApps mit Python, Docker, Einführung Big Data u. Machine Learning

Sie vertiefen Ihre Python-Kenntnisse und lernen fortgeschrittene Themen. Sie erarbeiten erweiterte OOP-Konzepte und Design Patterns, Dateioperationen wie Lesen und Schreiben sowie die Verarbeitung von CSV und JSON. Der Kurs behandelt relationale und NoSQL-Datenbanken, Webentwicklung mit Flask, Containerisierung mit Docker und Docker-Compose, und die Nutzung von Numpy, Pandas, Matplotlib und Seaborn. Zusätzlich werden Big Data-Konzepte und Grundlagen des Machine Learnings mit vermittelt. Kenntnisse wie nach Kurs 3760 sind erforderlich.
ORT Online
ZEIT 60 Trainingseinheiten
LERNMETHODE Trainer:in, bei Bedarf Lernplattform
TEILNAHME mit Computer, Tablet oder Smartphone
1.950,00 eur inkl. Unterlagen

3672 Python Teil 1

Sie vertiefen grundlegende und fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich OOP, Dateioperationen, Datenbanken, Webentwicklung mit Flask, Docker, fortgeschrittenen Bibliotheken, Big Data und Machine Learning.

Die Zielgruppe

Python Entwickler, die Ihre Kenntnisse vertiefen möchten.

Die Trainingsziele

Das Ziel dieses Kurses ist es, die grundlegenden Python-Kenntnisse der Teilnehmer zu vertiefen und sie in fortgeschrittene Themen der Softwareentwicklung einzuführen. Dazu gehören erweiterte Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP), Dateioperationen, Datenbankmanagement mit SQL und NoSQL, Webentwicklung mit Flask, Containerisierung mit Docker, fortgeschrittene Datenanalyse mit Numpy und Pandas, sowie erste Schritte in Big Data und Machine Learning.

Die Trainingsinhalte

Vertiefung der OOP (10 EH)

  • Erweiterte Konzepte der OOP
  • Design Patterns

Dateioperationen (6 EH)

  • Lesen und schreiben von Dateien
  • Verarbeitung von CSV und JSON

Datenbanken und SQL (8 EH)

  • Einführung in relationale Datenbanken
  • Verwendung von SQLite und SQLAlchemy
  • Einführung in NoSQL mit MongoDB

Webentwicklung mit Flask (8 EH)

  • Grundlagen von Flask
  • Erstellen einfacher Webanwendungen

Docker und Docker-Compose (8 EH)

  • Grundlagen von Containerisierung
  • Erstellen und Verwenden von Docker-Containern
  • Einführung in Docker-Compose für Multi-Container-Anwendungen

Fortgeschrittene Module und Bibliotheken (8 EH)

  • Numpy und Pandas
  • Matplotlib und Seaborn

Einführung in Big Data (6 EH)

  • Konzepte und Technologien
  • Verarbeitung großer Datenmengen mit Python

Grundlagen von Machine Learning (6 EH)

  • Einführung in Machine Learning
  • Erste Schritte mit Scikit-Learn

Hinweis

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Live-Online-Kurs:

Lernen wie im Seminarraum – nur ohne Anreise und bequem von Zuhause oder von Ihrem Arbeitsplatz aus. Ein fixer Stundenplan gibt die Termine vor, Ihr Trainer unterrichtet Sie und Ihre Kollegen zu festgelegten Zeiten mit dem Videokonferenztool „Zoom“. Wo immer Sie sich gerade aufhalten, über das Internet sind Sie live dabei, arbeiten aktiv mit und können sich jederzeit an der Kommunikation im virtuellen Lernraum beteiligen.

  • Sie benötigen ein mit dem Internet verbundenes Endgerät, d. h. einen PC oder ein Notebook sowie Lautsprecher oder Kopfhörer, optimaler Weise verwenden Sie jedoch ein Headset, um eine bessere Tonqualität zu erhalten und eine Webcam (extern oder im Gerät integriert), um sich via Video auszutauschen.
  • Sie erhalten vor Ihrem Kurstermin Ihren Zugangs-Link zur Zoom-Videokonferenz. Um Ihre Teilnahme eindeutig zuordnen zu können, melden Sie sich bitte mit Ihrem Vor- UND Nachnamen an.

Technische Voraussetzungen

Damit Sie optimal am Live Online-Training teilnehmen können und auch die Übungen und Beispiele bearbeiten können, empfehlen wir Ihnen folgende technische Voraussetzung:

  • aktueller MAC, Windows 10 oder Windows 11 Computer mit Internetanbindung
  • Lautsprecher und Mikrofon oder idealerweise Headset
  • Webcam (extern oder im Gerät integriert)

Dieses Seminar bieten wir auch:

  • Exklusiv für Ihr Unternehmen
  • Absolut praxisnah – auf Ihren Bedarf abgestimmt
  • Zeitlich, örtlich und inhaltlich flexibel

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