Python Fundamentals E-Learning Ausbildung

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Python ist eine High-Level-Programmiersprache, deren primäre Designziele die Lesbarkeit und Einfachheit des Codes sind. Python ist eine interpretierte Sprache und unterstützt objektorientierte, funktionale imperative und prozedurale Paradigmen. Diese Reihe von Skillsoft-Kursen behandelt die Grundlagen von Python und soll Sie beim Schreiben von Code, der dem Pythonic-Stil entspricht, auf den neuesten Stand bringen.

Kursinhalt

Python: The Basics

Course: 3 Hours, 28 Minutes

• Course Introduction
• An Overview of Python
• The Philosophy of Python
• Python 2 vs Python
• Installing Python 3 on Windows
• Installing Python 3 on Linux
• Python IDEs

Python: Classes and Modules

Course: 2 Hours, 55 Minutes

• Course Introduction
• Importing a Module at the REPL
• Defining a Function
• Python Scripts, Modules, and Programs
• Running a Module as a Script
• Command Line Arguments

Python: Iteration and Exceptions

Course: 3 Hours, 44 Minutes

• Course Introduction
• List Comprehensions
• Nested Comprehensions
• The zip() Function in Comprehensions
• Set Comprehensions
• Dictionary Comprehensions

Python: Web Application Development

Course: 2 Hours, 29 Minutes

• Course Introduction
• The Django Framework
• Setting up Django
• Creating a Django Project
• The Django Web Server
• Creating Django Apps
• Django Views and Templates
• Working with Data in Django
• Django Forms

Python: web2py and Test-driven Development

Course: 2 Hours, 19 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to web2py
• web2py Core
• web2py Views
• web2py Data Abstraction
• web2py Forms and Validation
• web2py Messaging
• web2py Authentication and Authorization

Python: Data Science Fundamentals

Course: 1 Hour, 42 Minutes

• Course Introduction
• Introduction to Anaconda
• Introduction to Jupyter/IPython
• Working with Jupyter/IPython
• Introduction to NumPy
• Working with NumPy Arrays
• Introduction to Pandas
• Data Manipulation with Pandas
• Data Visualization with Matplotlib
• Python and SciKit-learn
• Supervised Learning with SciKit-learn
• Geospatial Analysis using ArcGIS
• Text Analytics with NLTK
• Social Network Analysis using Networkx
• The BeautifulSoup Parser for Python
• Working with PySpark for Big Data