Python Einführungskurs

Ziele

Kaum eine andere Programmiersprache ist gleichermaßen gut für Anfänger als Einstieg in die Programmierung geeignet wie Python; aber auch für Profis ist es die ideale Programmiersprache. Python glänzt durch eine besonders einfache, übersichtliche und leicht verständliche Syntax. Schon in wenigen Stunden lernen Anfängerinnen und Anfänger, die noch nie programmiert haben, einfache Programme zu schreiben.

Dieser Kurs ist nicht nur eine Einführung in Python, sondern auch in die Grundlagen der Programmierung im Allgemeinen. Python ist eine Programmiersprache, die objektorientierte, aspektorientierte und funktionale Programmierung unterstützt. Die Einfachheit von Python, die umfangreiche Standardbibliothek sowie eine Vielzahl von Erweiterungen aus verschiedensten Bereichen haben Python zum Mittel der Wahl bei vielen Open-Source-Projekten und in namhaften Unternehmen und Organisationen gemacht.

Zusätzliche praxisrelevante Übungen fördern das aktive Verständnis der Konzepte der Programmierung.

Zielgruppe

• Eignet sich für Personen, die sich mit dem Analysieren und Visualisieren von Daten beschäftigen, z.B. Data Analysts, Data Scientists, Business Intelligence Analysts, Machine Learning, Data Scientists, Machine Learning Engineers
• Personen, die sich mit Finanzanalysen und -modellierung beschäftigen, z.B. Finanzanalysten, Portfolio-Manager
• Eignet sich für Personen, die in den Natur- oder Ingenieurwissenschaften arbeiten, z.B. Physiker, Biologen, Ingenieure
• Allgemein: Eignet sich auch für Personen, die sich für programmierung interessieren und gerne eine neue Sprache erlernen möchten

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in einer Programmiersprache

Agenda

Einführung in die Arbeitsumgebung des Kurses

• Visual Studio Code
• Jupyter-Notebook
• Replit - Online IDE

Python-Grundlagen

• Anwendungsbereiche
• Installation
• Entwicklungsumgebungen
• Vergleich mit anderen Programmiersprachen
• Syntax

Elementare Datentypen

• None
• Boolesche Werte
• Ganzzahlen
• Fließkommazahlen und Komplexe Zahlen
• Strings

Komplexere Datentypen

• Collections
• Tupel
• Liste
• Dictionary
• Set

Kontrollstrukturen

• Verzweigungen
• Schleifen
• Vorzeitiger Schleifenabbruch

Funktionen

• Definition
• Aufruf
• Parameter (Positions-, benannten, optionale)
• Rückgabewert(e)
• Unterschied globale / lokale Variablen

Modules und Packages

• Eigene Module schreiben
• Fremde Module verwenden

Exception Handling

• Auf Exceptions im Code reagieren
• Eigene Exceptions definieren und verwenden

Objektorientierte Programmierung

• Einführung in die OOP-Programmierung
• Klassen, Objekte, Attribute, Methoden
• Kapselung, Vererbung, Polymorphie
• Slots, Klassenvariablen
• Klassenmethoden, Statische Methoden
• Überladen von Operatoren und Methoden
• Properties

Python-Standard Library & Co:

• Wichtige Module in der Standard Library
• Weitere wichtige externe Module wie:
  • Pandas
  • Matplotlib
  • NumPy
  • scikit-learn
  • TensorFlow/Keras

Dateibehandlung

• Lesen / Schreiben von Dateien mit Modulen wie
  • JSON
  • pickle
  • shelve
  • HDF5 (h5py)

Schnittstelle zum Betriebssystem

• sys
• os
• shutil

Schulungsunterlagen

Hinweise

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Gesicherte Termine