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Roland Mladenovic
Seminarberater/-in
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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.
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.
Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.
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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:
Wichtige Python-Bibliotheken:
Datenbearbeitung und -reinigung:
Maschinelles Lernen:
Datenbanken:
Big Data Tools:
Je nach Datenmenge und Projektanforderungen können Tools wie Spark (mit PySpark) relevant werden.
Fortgeschrittene Themen:
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:
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.
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:
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.