Python Firmenschulung Intensiv

Entwicklerinnen und Entwickler, die bereits Kenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen haben, können in diesem fünf Tage umfassenden Intensivprogramm wertvolle Fähigkeiten erwerben, um Python effizient im beruflichen Umfeld zu nutzen. Der "Python Firmenschulung Intensiv"-Kurs ist ideal, um praxisnah die Kernkonzepte von Python zu erlernen, die sich in zahlreichen Anwendungsbereichen als nützlich erweisen. Teilnehmer profitieren von der Vermittlung eines tiefgreifenden Verständnisses im Umgang mit Dateien, Datenbanken sowie verbreiteten Bibliotheken für Datenverarbeitung und Analyse.

Der Kurs bietet eine strukturierte Herangehensweise und umfassende Praxisübungen, die es ermöglichen, gängige Python-Idiome kennenzulernen und Best Practices sicher anzuwenden. Diese Schulung richtet sich besonders an Teams, die Planen, Python unmittelbar in laufenden oder neuen Projekten einzusetzen. Durch kompakte Lerneinheiten gewinnen Teilnehmende die Fähigkeit, Python durch zahlreiche praxisnahe Beispiele effektiv in ihrem Arbeitsalltag zu integrieren.

Schwerpunktmäßig werden Sprachmechaniken, die Arbeit mit häufig genutzten Datentypen und Bibliotheken sowie Methoden für die effiziente Verarbeitung und Analyse von Daten behandelt. Ein gründlicher Einblick in objektorientiertes Programmieren und die Nutzung von Datenbanken unterstützt die Anwendung in komplexeren Projekten. Praktische Anwendungen mit NumPy und pandas für wissenschaftliches Arbeiten veranschaulichen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Python und fördern die Anwendung des Erlernten in realen Szenarien.

Steigern Sie Ihre Kompetenz und machen Sie den nächsten Schritt in Ihrer beruflichen Entwicklung.

Tag 1 – Einstieg und Programmstruktur

Einführung in Python und typische Einsatzgebiete

Installation, Interpreter, virtuelle Umgebungen

Ausführen von Skripten, interaktive Nutzung

Erste Programme: Ein- und Ausgabe

Syntax, Einrückung, Kommentare

Variablen, Objekte, Mutabilität, Datentypen

Listen, Tupel und Dictionaries: Erstellung, Zugriff, Methoden

Kontrollstrukturen: Verzweigungen mit if, elif, else; Schleifen mit while und for, Einsatz von break, continue, else und pass;

Funktionen: Definition und Aufruf, lokale und globale Variablen, Parameterarten wie Positionsparameter, Schlüsselwortparameter

Tag 2 – Datentypen und Sprachmechanik

Datentypen und Klassen: Unterschiede und Zusammenhänge

Strings und Stringfunktionen wie split, join, replace, strip

Sortierung mit sort und sorted

Slicing bei Strings, Listen und Tupeln

Iteratoren und iterierbare Objekte

Mengen: Verwendung von set und frozenset

Typkonvertierung: zum Beispiel int zu str, dict zu list und umgekehrt

Referenzierung und Nebenwirkungen durch In-Place-Operationen

Verwendung von copy() und deepcopy() bei komplexen Objekten

Tag 3 – Dateien, CSV, JSON und Modularisierung

Arbeiten mit Dateien: Lesen und Schreiben von Text- und Binärdateien

Pfadoperationen mit os und pathlib

Umgang mit Zeichencodierungen

CSV-Dateien lesen und schreiben mit dem Modul csv

JSON-Daten laden und speichern mit dem Modul json

Fehlerbehandlung mit try und except

Modularisierung: Wiederverwendbarer Code durch Funktionen und Module, sinnvolle Projektstruktur, Einsatz von **main** und Paketstrukturen, Verwendung virtueller Umgebungen

Dekoratoren (Decorators): Funktionen erweitern ohne sie zu verändern

Lambda-Funktionen, map(), filter() und reduce() – funktionale Programmierung in Python

Iteratoren, Listenabstraktion, Mengenabstraktion und Generatoren verständlich erklärt

Verwendung von *args und **kwargs in Funktionsdefinitionen und Funktionsaufrufen

Seiteneffekte und Nebeneffekte in Python-Funktionen erkennen und vermeiden

Unterschiede und Einsatzgebiete von Iteratoren und Generatoren

Kontextmanager in Python: with-Statement, Ressourcenverwaltung und eigene Context Manager

Effiziente Datenverarbeitung mit itertools: Kombinationen, Permutationen, Gruppierung

Sortieren in Python mit sort() und sorted()

Benutzerdefinierte Sortierlogik mit key-Funktionen und lambda-Ausdrücken

Tag 4 – Objektorientierung und Datenbanken

Einführung in Klassen und Objekte in Python

Konstruktoren, Attribute, Instanz- und Klassenmethoden

Vererbung und Mehrfachvererbung

Zugriffsschutz über Namenskonventionen

Verwendung von Properties und Magic Methods

Zugriff auf Datenbanken mit sqlite3

Grundlegende SQL-Operationen: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

Import von Daten aus CSV- und JSON-Dateien in die Datenbank

Kurzer Überblick über ORMs wie SQLAlchemy (optional)

Tag 5 – Wissenschaftliches Arbeiten mit Python

Einführung in NumPy: Arrays, Vektoroperationen, Slicing

Arbeiten mit pandas: Series, DataFrames, Import von CSV-Dateien, Datenaufbereitung

Filtern, Gruppieren und Aggregieren von Daten

Datenvisualisierung mit matplotlib

Projektbeispiel: Datenanalyse-Workflow mit pandas und Visualisierung

Kurzer Überblick über Jupyter Notebooks und deren Einsatz in der Datenanalyse

Abschluss, Fragen, Ausblick auf weiterführende Themen wie Webentwicklung oder Machine Learning