Kursname: Python Programmieren - Python Programmieren mit datengetriebenen Python Algorithmen
In diesem Kurs lernen Teilnehmende, wie sie Python gezielt für datengetriebene Analysen und algorithmische Anwendungen einsetzen. Der Kurs kombiniert praxisorientierte Programmierübungen mit der Entwicklung intelligenter Algorithmen und richtet sich an alle, die mit Python Daten verarbeiten, analysieren und daraus automatisierte Entscheidungen ableiten möchten.
Zielgruppe
- IT-Fachkräfte, Data Analysts, Data Scientists und angehende Entwickler:innen.
- Auch geeignet für Einsteiger:innen mit Grundverständnis von Programmierlogik oder Mathematik.
Kursniveau
- Von Anfänger bis Fortgeschrittene.
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
- Grundkenntnisse in Python oder Programmierlogik empfohlen.
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- *Modul 1: Python-Programmierung und Datenverarbeitung**
Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der Datenverarbeitung mit Python. Die Teilnehmenden lernen, Daten aus verschiedenen Quellen zu laden, zu transformieren und für die Analyse vorzubereiten.
Praxisbeispiel: Aufbereitung eines realen Datensatzes zur Umsatzanalyse.
- Einführung in Python für Datenanwendungen
- Arbeiten mit Pandas und NumPy
- Datenimport (CSV, Excel, APIs)
- Datenbereinigung und Transformation
- Statistische Grundoperationen mit Python
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- *Modul 2: Algorithmen und datengetriebene Logik in Python**
Hier steht die algorithmische Entwicklung im Vordergrund: Wie lassen sich Datenprozesse strukturieren, Entscheidungslogiken umsetzen und einfache Modelle programmieren?
Praxisbeispiel: Erstellung eines Python-Skripts zur Prognose von Verkaufszahlen.
- Algorithmische Grundlagen (Sortieren, Suchen, Schleifenoptimierung)
- Logische Entscheidungsstrukturen und Bedingungen
- Nutzung von Funktionen und modularer Code-Struktur
- Datengetriebene Entscheidungen mit Python
- Einführung in einfache Machine-Learning-Konzepte (Regressionsanalyse, Clustering)
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- *Modul 3: Fortgeschrittene Python-Techniken und Performanceoptimierung**
In diesem Abschnitt lernen Teilnehmende, wie sie Python-Code effizienter gestalten, Algorithmen verbessern und mit größeren Datenmengen performant arbeiten können.
Praxisbeispiel: Implementierung eines Algorithmus zur Erkennung von Anomalien in Daten.
- Arbeiten mit komplexen Datenstrukturen
- Code-Optimierung und Performance-Tuning
- Nutzung von Bibliotheken wie SciPy und scikit-learn
- Fehlerbehandlung und Logging
- Projektarbeit: Entwicklung eines eigenen datengetriebenen Algorithmus
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- *Ähnliche Kurse**
- Python for Data Science
- Advanced Programming Techniques with Python
- Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein & Qualifizierungschancengesetz (QCG). Teilnahme für Privatpersonen und Unternehmen möglich. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.