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Python Schulungen & Inhouse Seminare

Python, als eine der führenden Programmiersprachen, bietet eine solide Grundlage für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen. Mit Python können Datenanalyse und -verarbeitung, Webentwicklung, Automatisierung und Skripting, Netzwerkprogrammierung sowie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen effektiv umgesetzt werden. Von der Verarbeitung großer Datenmengen über die Entwicklung dynamischer Webanwendungen bis hin zur Erstellung intelligenter Algorithmen und Modellen ist Python vielseitig einsetzbar. Es ermöglicht die Entwicklung hochmoderner Softwareanwendungen für verschiedene Plattformen wie iOS und Android.

Offene Python Schulung - an vielen Standorten und Online

In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.


Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops

Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.

Unsere Seminare zu Python:

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Gesicherte Termine aus der Kategorie Python

Termin
Seminar
Standort
22.04. - 26.04.2024
Virtual Classroom (online)
13.05. - 17.05.2024
Virtual Classroom (online)
17.06. - 21.06.2024
Nürnberg
17.06. - 21.06.2024
Virtual Classroom (online)
24.06. - 25.06.2024
Virtual Classroom (online)
01.07. - 05.07.2024
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08.07. - 12.07.2024
Nürnberg
08.07. - 12.07.2024
Virtual Classroom (online)
05.08. - 09.08.2024
Nürnberg
05.08. - 09.08.2024
Virtual Classroom (online)
09.09. - 13.09.2024
Nürnberg
09.09. - 13.09.2024
Virtual Classroom (online)
14.10. - 18.10.2024
Nürnberg
14.10. - 18.10.2024
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21.10. - 22.10.2024
Virtual Classroom (online)
04.11. - 08.11.2024
Nürnberg
04.11. - 08.11.2024
Virtual Classroom (online)
09.12. - 13.12.2024
Nürnberg

Services und Infos zu Python

Unsere erstklassigen Schulungen: Referenzen, Reputation und Erfahrung:
Mit einer herausragenden Reputation und langjähriger Erfahrung sind wir Ihr verlässlicher Partner für erstklassige Python-Schulungen. Vertrauen Sie auf unser Fachwissen und unsere bewährte Expertise, um Ihre Fähigkeiten auf das nächste Level zu bringen.
Qualifizierte Trainer mit umfangreicher Erfahrung:
Unsere Kurse werden von qualifizierten Experten geleitet, die über langjährige praktische Erfahrung und fundiertes didaktisches Wissen verfügen. Sie sind stets auf dem neuesten Stand der Entwicklungen und Best Practices und bringen umfangreiche Projekterfahrung mit. Unsere Trainer haben erfolgreich komplexe Python-Anwendungen entwickelt und bringen dieses praktische Wissen in den Schulungsunterricht ein.
Open Badge, Teilnehmerzertifikate und Auszeichnungen:
Zeigen Sie Ihre erworbenen Fähigkeiten mit unseren anerkannten Teilnehmerzertifikaten und Auszeichnungen. Heben Sie sich von anderen ab und stärken Sie Ihre berufliche Karriere.
Seminarportfolio - aktuelle Inhalte - Praktische Übungen und Projekte - Individuelle & praxisorientierte Lerninhalte:
Unsere Python-Schulungen decken ein breites Spektrum an Kenntnisniveaus ab, um den Bedürfnissen unterschiedlicher Teilnehmer gerecht zu werden. Ob Sie ein Einsteiger sind, der die Grundlagen von Python erlernen möchte, oder ein erfahrener Entwickler, der seine Fähigkeiten erweitern möchte, wir haben den passenden Kurs für Sie. In unseren Einsteigerkursen erhalten Sie eine fundierte Einführung in Python, lernen die grundlegenden Konzepte der Sprache kennen und setzen Ihre ersten Schritte in der Entwicklung von Softwareanwendungen. Wir legen den Fokus auf Themen wie Variablen, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen und Funktionen, um Ihnen eine solide Basis zu vermitteln. In fortgeschrittenen Seminaren wie "Python für fortgeschrittene Anwendungen" lernen die Teilnehmer, komplexe Python-Anwendungen zu entwickeln und fortgeschrittene Funktionen wie objektorientierte Programmierung, Datenbankintegration und paralleles Computing einzusetzen. Sie werden befähigt, leistungsstarke und skalierbare Softwarelösungen unter Verwendung bewährter Best Practices zu erstellen.
Professionelle Python-Beratung und Projektunterstützung:
Benötigen Sie professionelle Unterstützung für Ihr Python-Projekt? Unsere Experten mit umfangreicher Erfahrung als Entwickler und Softwarearchitekten stehen Ihnen gerne zur Seite und unterstützen Sie bei allen Aspekten Ihres Projekts.
Python lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen, um Python gut bei Data Science-Projekten anzuwenden?

Wenn Sie Python in Data Science-Projekten anwenden möchten, gibt es spezifische Fähigkeiten und Tools, die Sie lernen solltest. Hier ist eine schrittweise Anleitung, um dir zu helfen:

Python Grundlagen:

Es ist wichtig, die Grundlagen von Python zu beherrschen. Dies beinhaltet die allgemeine Syntax, Datenstrukturen (Listen, Dictionaries, Sets, Tupel), Kontrollstrukturen und Funktionen.

Mathematik & Statistik:

  • Grundlagen der Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.)
  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Lineare Algebra

Wichtige Python-Bibliotheken:

  • NumPy: Für numerische Berechnungen und Arbeit mit Arrays.
  • Pandas: Datenmanipulation und -analyse. Arbeit mit DataFrames.
  • Matplotlib und Seaborn: Datenvisualisierung.
  • SciPy: Erweiterte mathematische Funktionen.

Datenbearbeitung und -reinigung:

  • Lernen, wie man unvollständige, inkonsistente oder fehlende Daten behandelt.
  • Techniken zum Füllen von Datenlücken, Normalisieren und Skalieren von Daten.

Maschinelles Lernen:

  • Verständnis grundlegender Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering).
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen.
  • Verwendung von Scikit-Learn für maschinelles Lernen.
  • Für tiefe neuronale Netze können TensorFlow und PyTorch nützlich sein.

Datenbanken:

  • Grundlegende SQL-Kenntnisse.
  • Arbeit mit relationalen Datenbanken und vielleicht auch NoSQL-Datenbanken.

Big Data Tools:

Je nach Datenmenge und Projektanforderungen können Tools wie Spark (mit PySpark) relevant werden.

Fortgeschrittene Themen:

  • Zeitreihenanalyse: Arbeit mit zeitlichen Daten.
  • Naturalsprachverarbeitung (NLP): Verarbeitung und Analyse von Textdaten, z.B. mit NLTK oder spaCy.
  • Bildverarbeitung: Mit Bibliotheken wie OpenCV.
Warum setzen Sie Jupyter-Notebooks bei Python-Schulungen ein?

Wir setzen Jupyter-Notebooks in Python-Schulungen und -Workshops sehr gerne ein, weil sie den Lernenden eine interaktive und benutzerfreundliche Umgebung bieten, die sich gut für den Lernprozess eignet. Hier sind einige der Gründe, warum Jupyter-Notebooks in der Ausbildung so beliebt sind:

  • Interaktive Programmierung: Lernende können Code in einzelnen Zellen schreiben und sofort ausführen, um das Ergebnis zu sehen. Dies unterstützt ein experimentelles Lernen und ermöglicht den Schülern, Konzepte schrittweise zu verstehen.
  • Mischung von Code, Text und Visualisierungen: Jupyter-Notebooks ermöglichen es, Erklärungen und Anleitungen in Form von Text, Bildern und sogar Videos direkt neben dem Code einzubetten. Dies fördert ein kontextbezogenes Lernen, bei dem Code und Konzepte gemeinsam präsentiert werden.
  • Einfacher Einstieg für Anfänger: Die webbasierte Benutzeroberfläche ist intuitiv und erfordert keine komplizierte Einrichtung oder spezielle Entwicklungsumgebung. Dies kann die Einstiegshürden für Anfänger verringern.
  • Visualisierung der Daten: Die Integration von Plotting-Bibliotheken wie Matplotlib ermöglicht es, Daten direkt im Notebook zu visualisieren. Dies kann besonders nützlich sein, um Datenanalyse und wissenschaftliche Konzepte zu vermitteln.
  • Teilen und Zusammenarbeit: Notebooks können einfach zwischen Lehrern und Schülern geteilt werden, und sie behalten ihre interaktive Natur bei, selbst wenn sie als HTML oder PDF exportiert werden.
  • Wiederverwendbarkeit und Reproduzierbarkeit: Die in den Notebooks enthaltenen Anleitungen und Codebeispiele können von den Schülern immer wieder konsultiert und nachverfolgt werden. Dies fördert ein selbstgesteuertes Lernen und ermöglicht es den Schülern, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten.
  • Integration mit verschiedenen Bibliotheken und Tools: Jupyter-Notebooks können mit einer Vielzahl von Python-Bibliotheken und -Tools arbeiten, was sie zu einer flexiblen Plattform für das Lehren verschiedener Fachgebiete macht, von der Datenwissenschaft bis zur Webentwicklung.
  • Plattformunabhängigkeit: Da Jupyter-Notebooks im Browser laufen, können sie auf verschiedenen Betriebssystemen und Geräten verwendet werden, ohne spezifische Softwareanforderungen.
  • Ermutigung zur Dokumentation: Durch die Möglichkeit, Text und Kommentare neben dem Code zu schreiben, fördern Jupyter-Notebooks gute Dokumentationsgewohnheiten, die für die professionelle Programmierung unerlässlich sind.

All diese Eigenschaften machen Jupyter-Notebooks zu einem effektiven Werkzeug für das Lehren und Lernen von Python, da sie die technischen, theoretischen und visuellen Aspekte der Programmierung in einer integrierten und ansprechenden Weise zusammenführen.

Welche Vorteile bietet Colab für Python-Schulungen?

Google Colab, oft einfach als "Colab" bezeichnet, ist ein beliebtes Werkzeug für das maschinelle Lernen und die Datenanalyse, das auf Jupyter-Notebooks basiert. Es bietet viele Vorteile, insbesondere für Python-Schulungen:

  • Kostenlos: Colab ist für jeden Benutzer kostenlos verfügbar, was es zu einer erschwinglichen Option für Bildungseinrichtungen und Selbstlerner macht.
  • Keine Installation erforderlich: Colab läuft in der Cloud, sodass Benutzer keine Software installieren oder konfigurieren müssen. Dies erleichtert den Einstieg, insbesondere für Anfänger.
  • GPU-Unterstützung: Colab bietet kostenlose GPUs (Graphics Processing Units), was besonders nützlich ist, wenn man maschinelles Lernen oder tiefe neuronale Netzwerke unterrichtet.
  • Interaktivität: Wie andere Jupyter-Notebooks ermöglicht auch Colab eine interaktive Programmierung, bei der Code ausgeführt und das Ergebnis sofort angezeigt wird.
  • Teilen und Zusammenarbeit: Benutzer können ihre Notebooks einfach mit anderen teilen und in Echtzeit zusammenarbeiten, ähnlich wie bei Google Docs.
  • Integration mit Google Drive: Colab ist eng mit Google Drive integriert, sodass Benutzer ihre Notebooks direkt in Drive speichern, teilen und darauf zugreifen können.
  • Umfangreiche Bibliotheken: Viele Python-Bibliotheken und Frameworks sind bereits in Colab vorinstalliert, sodass Benutzer sie ohne zusätzliche Einrichtung verwenden können.
  • Tutorials und Beispiele: Colab bietet eine Vielzahl von Tutorials und Beispiel-Notebooks, die besonders nützlich für Bildungszwecke sind.
  • Plattformunabhängigkeit: Da Colab im Browser läuft, können Benutzer von jedem Gerät aus darauf zugreifen, unabhängig vom Betriebssystem.
  • Sicherheit: Da der Code in einer isolierten Umgebung in der Cloud ausgeführt wird, besteht ein geringeres Risiko, dass schädlicher Code den Computer eines Benutzers beeinträchtigt.

Insgesamt ist Google Colab ein leistungsstarkes Werkzeug für Python-Schulungen, da es eine Kombination aus Zugänglichkeit, Funktionalität und Kollaborationsfähigkeiten bietet. Es eignet sich besonders gut für Kurse im Bereich maschinelles Lernen, Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen.

Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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Haben Sie allgemeine Fragen zur Schulungsorganisation?
Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 
22.04.2024 in Virtual Classroom (online)
Testing, TDD und BDD in Python
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Python Einführungskurs
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17.06.2024 in Nürnberg
Python Vertiefung
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17.06.2024 in Virtual Classroom (online)
Python Vertiefung
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