Der Kurs "Python PCPP Certified Professional" vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung. Teilnehmer lernen, komplexe Python-Anwendungen zu entwickeln, fortgeschrittene Datenstrukturen zu implementieren, parallele Programmierung durchzuführen und den Einsatz von Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen zu optimieren. Dieser Kurs bereitet Sie auf die PCPP-Zertifizierung vor und stärkt Ihre Fähigkeiten als Python-Entwickler.
1. Fortgeschrittene Python-Programmierung
Wiederholung und Vertiefung grundlegender Python-Konzepte
Fortgeschrittene Kontrollstrukturen, Generatoren und Dekoratoren
Arbeiten mit komplexen Datenstrukturen und Algorithmen
2. Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python
Vertiefung der OOP-Konzepte: Vererbung, Polymorphismus und Kapselung
Implementierung von abstrakten Klassen und Schnittstellen
Nutzung von Klassenmethoden, statischen Methoden und speziellen Methoden
3. Fehlerbehandlung und Ausnahmekontrolle
Fortgeschrittenes Exception-Handling und benutzerdefinierte Ausnahmen
Schreiben robuster und fehlertoleranter Programme
Arbeiten mit Kontextmanagern und Logging zur Fehleranalyse
4. Modularisierung und Paketerstellung
Erstellen und Organisieren von Python-Modulen und Paketen
Import- und Exportmechanismen sowie Python-Package-Management (pip)
Best Practices für die Wiederverwendbarkeit und Modularisierung von Code
5. Dateiverarbeitung und Datenbankintegration
Arbeiten mit verschiedenen Dateiformaten (CSV, JSON, XML) und Datenbanken
Nutzung von SQL und ORM-Tools zur Datenbankanbindung in Python
Verarbeitung von großen Datenmengen und Dateisystemoperationen
6. Parallele Programmierung und Multithreading
Einführung in Threads, Multithreading und multiprocessing in Python
Schreiben paralleler Programme zur Optimierung von Rechenaufgaben
Nutzung von asynchronen Programmen zur effizienten Ressourcenverteilung
7. Netzwerke und Web-Programmierung mit Python
Erstellen von server- und clientseitigen Anwendungen mit Sockets
Arbeiten mit Web-Frameworks (z. B. Flask, Django) zur Entwicklung von Webanwendungen
API-Entwicklung und Konsumierung von RESTful Services
8. Testen und Debuggen von Python-Anwendungen
Schreiben und Implementieren von Unit-Tests mit unittest und pytest
Test-Driven Development (TDD) und Best Practices für das Debugging
Automatisierte Tests und Continuous Integration in Python-Projekten
9. Datenanalyse und maschinelles Lernen mit Python
Einführung in Bibliotheken wie NumPy, pandas, und matplotlib zur Datenanalyse
Arbeiten mit maschinellen Lernbibliotheken wie scikit-learn
Verarbeitung großer Datensätze und Implementierung von Machine Learning-Algorithmen
10. Prüfungsvorbereitung
Vorbereitung auf die Python PCPP Certified Professional-Prüfung mit praxisorientierten Aufgaben und Übungen
Analyse und Lösung komplexer Programmieraufgaben
Tipps und Strategien für ein erfolgreiches Bestehen der Zertifizierungsprüfung