Entdecken Sie in diesem projektorientierten Kurs für moderne Software-Programmierer das wahre Potenzial von Python als Werkzeug für fortgeschrittene Datenanalyse und maschinelles Lernen. Bauen Sie eine praktische und analytische Grundlage auf, die in der realen Softwareentwicklung verwurzelt ist, und stärken Sie Ihre Karriere in den Bereichen Software-Programmierung, KI und Full-Stack-Entwicklung, indem Sie das Datenökosystem von Python beherrschen.

Grundlagen der Full-Stack-Softwareentwicklung
  • Richten Sie professionelle Entwicklungsumgebungen mit Git und Shell-Tools ein
  • Lernen Sie Versionskontrolle, HTML/CSS-Grundlagen und die Grundlagen des Frontend-Layouts
  • Wenden Sie agile Workflows und GitHub-Zusammenarbeit in Codierungsprojekten an
  • Verstehen Sie modulare Softwareentwicklung für skalierbare Anwendungen
  • Verbinden Sie Backend-Logik mit Frontend-Interaktivität
Python-Programmierung für Datenanalyse
  • Arbeiten Sie mit NumPy und Pandas, um strukturierte Daten zu bearbeiten
  • Führen Sie explorative Datenanalysen (EDA) an realen Datensätzen durch
  • Reinigen, sortieren, filtern und transformieren Sie Daten effizient mit Python
  • Visualisieren Sie Trends und Muster mit Matplotlib und Seaborn
  • Strukturieren Sie Datenflüsse innerhalb einer Full-Stack-Entwicklungsprojekt-Pipeline
Maschinelles Lernen mit Python
  • Verstehen Sie die Theorie des maschinellen Lernens: Regression, Klassifizierung, Clustering
  • Implementieren Sie Modelle mit Scikit-learn und bewerten Sie Leistungsmetriken
  • Verwenden Sie Train-Test-Splits, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning
  • Automatisieren Sie Vorhersagen und integrieren Sie sie in einfache webbasierte Tools
  • Erstellen Sie intelligente Funktionen innerhalb von Software-Programmier-Workflows
Fortgeschrittene Tools und Workflow-Optimierung
  • Verwenden Sie Jupyter Notebooks für Dokumentation und Reproduzierbarkeit
  • Wenden Sie Versionierung auf Modelle und Daten mit Git an
  • Erstellen Sie Dashboards mit Streamlit oder Plotly für interaktive Analysen
  • Stellen Sie Machine-Learning-APIs in Backend-Diensten bereit
  • Bereiten Sie interviewfähige Notebooks für Software-Programmierer-Rollen vor
Abschlussprojekt und berufliche Weiterentwicklung
  • Erstellen und präsentieren Sie ein ML-basiertes Abschlussprojekt unter Verwendung realer Datensätze
  • Integrieren Sie Docker- und AWS-Tools für die Produktionsbereitstellung
  • Fertigstellen und veröffentlichen Sie ein Data-Science-Portfolio auf GitHub
  • Nehmen Sie an simulierten Vorstellungsgesprächen mit Schwerpunkt auf Data Science und Python teil
  • Demonstrieren Sie Softwareentwicklung auf Branchenniveau in den Bereichen Analytik und ML