Python für Data Science
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Python für Data Science
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeKöln 17. Feb 2026 bis 20. Feb 2026 |
computer Online: Zoom 17. Feb 2026 bis 20. Feb 2026 |
placeKöln 26. Mai 2026 bis 29. Mai 2026 |
computer Online: Zoom 26. Mai 2026 bis 29. Mai 2026 |
placeKöln 14. Sep 2026 bis 17. Sep 2026 |
computer Online: Zoom 14. Sep 2026 bis 17. Sep 2026 |
placeKöln 2. Nov 2026 bis 5. Nov 2026 |
computer Online: Zoom 2. Nov 2026 bis 5. Nov 2026 |
Beschreibung
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar kennen die Teilnehmer:innen die grundlegenden Konzepte von Python. Sie können Daten mit Schleifen und Funktionen auswerten und sind damit gut vorbereitet auf spezialisierte wissenschaftliche Python-Bibliotheken zur Analyse von Arrays und gelabelten Daten sowie zur Visualisierung von Daten.Inhalt
- Über Python
- Installation und Editoren
- Coding Style
- Variablen und Ausdrücke
-
Datentypen und eingebaute Funktionen
- Integers, Floats, komplexe und boolesche Zahlen
- Listen, Tupel und Sets
- Dictionaries
- Strings
- Dateien
- None
-
Kontrollflüsse
- Boolesche Werte und Ausdrücke
- if-elif-else-Anweisung
- Schleifen
- Exceptions
- Kontextmanagement mit 'with'
-
Funktionen
- Parameter
- Var…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Seminar kennen die Teilnehmer:innen die grundlegenden Konzepte von Python. Sie können Daten mit Schleifen und Funktionen auswerten und sind damit gut vorbereitet auf spezialisierte wissenschaftliche Python-Bibliotheken zur Analyse von Arrays und gelabelten Daten sowie zur Visualisierung von Daten.Inhalt
- Über Python
- Installation und Editoren
- Coding Style
- Variablen und Ausdrücke
- Datentypen und eingebaute Funktionen
- Integers, Floats, komplexe und boolesche Zahlen
- Listen, Tupel und Sets
- Dictionaries
- Strings
- Dateien
- None
- Kontrollflüsse
- Boolesche Werte und Ausdrücke
- if-elif-else-Anweisung
- Schleifen
- Exceptions
- Kontextmanagement mit 'with'
- Funktionen
- Parameter
- Variablen
- Dekoratoren
- Module und Bibliotheken
- Objektorientierung
- Klassen
- Variablen
- Methoden
- Vererbung
- Private Variablen und Methoden
- @property-Dekorator
- Namensräume
- Datentypen als Objekte
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