Python Schulungen und Inhouse-Seminare

Schulung: Python Basiswissen - (S1226)

Programmierer mit Grundkenntnissen der Python-Sprachelemente: Interaktiver Interpreter, Module, Packages, numerische Datentypen, Strings, Operatoren, Listen, Tupeln und Dictionaries. Etwas Erfahrung mit einer anderen objektorientierten Programmiersprache wie C# oder Java ist vorteilhaft.

Sie kennen den Weg, um mit Python unter Einbehaltung der neuesten Standards der Code-Qualität (Dokumentation, UnitTests, Objektorientierung und XML) zu entwickeln. Sie haben eine im Laufe des Seminars getestete Bibliothek von Utilities, die Sie sofort erweitern und miteinander kombinieren oder auch als Ansatzpunkt für komplexere Projekte nutzen können. Sie verstehen das Konzept der Python-Klassen von einem höheren Standpunkt aus und können dadurch knappen und leicht pflegbaren Python-Code schreiben.

• Organisation von Python-Code bei umfangreichen Projekten
• list, tuple, dict (Zusammenfassung aus "Python-Einführung")
• list, tuple dict, set (advanced features):
• Funktionsparameter
• Typumwandlungen der Grunddatentypen
• Verschachtelte Collections
• Dateien, Objektserialisierung und Objektbanken
• Python-Klassen (Python-Typen)
• Exceptions
• Das Dokumentationssystem von Python
• Python UnitTests (eine kurze Einführung)
• Graphische Benutzeroberfläche (GUI) (eine kurze Einführung)
• SQL-Datenbankanbindung mit Python (kurze Beispiele)
• Threads (eine kurze Einführung)

Schulung: Python als Skriptsprache - (S351)

Programmierer mit etwas Erfahrung in Shell-Skripting oder nicht-objektorientierten Programmiersprachen, die auf Python entwickeln wollen.

Nach diesem Seminar kennen Sie die elementaren Mechanismen der Programmiersprache Python wie Strings, Listen, Schleifen, Funktionen und den Zugriff auf Dateien. Sie können mit Modulen, Paketen und Klassen umgehen, Klasseninstanzen von vorhandenen Klassen erstellen und ihre Objektmethoden aufrufen. Sie können Python als objektorientierte Alternative zu Shell und Perl einsetzen.

• Ein erstes Programm
• Eine kurze "Tour de Python"
• Zeichenketten (Strings)
• Listen und Tupeln ("Arrays")
• Dictionaries ("Hashtables")
• Bedingungen, Schleifen
• Funktionen
• Module und Packages
• I/O: Dateien
• Einführung in die  Ausnahmebehandlung mit Exceptions
• Benutzung der Standard-Moduldokumentation
• Die Python-Standardbibliothek: Ein Überblick
• Plattformübergreifendes Python-Skripting

Schulung: Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung - (S2046)

Zielgruppe

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, welche einen  Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an  Data Science Projekten mitzuarbeiten oder ein besseres Verständnis für  Python Code zu erhalten. Die Teilnehmer benötigen keine Erfahrung mit  Python, sollten aber schon grundlegende Erfahrung mit einer  Programmiersprache gehabt haben, um das Grundkonzept einer  Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von  grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median,  Perzentil, lineare Regression).

Seminar-Ziel

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science  anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um  weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind bekannt,  um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie  haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning  und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie  arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um  das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand eines  durchgehenden Datenbeispiels werden die wichtigsten Bibliotheken  besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

Inhalte

• Datenstrukturen in Python
• Einführung in das Data Science Paket pandas
• Grundlegende Statistiken mit pandas
• Daten einlesen
• 
  
• Data handling mit Pandas
• Visualisierung mit matplotlib und pandas
• Control Flows
• Algorithmen im Data Science (theoretischer Überblick)
• Algorithmen im Data Science (in der Praxis)
• Finaler use case zur Wiederholung des Gelernten

Schulung: Python - Komplett - (S1465)

Zielgruppe

Programmierer mit Grundkenntnissen der Python-Sprachelemente: Interaktiver Interpreter, Module, Packages, numerische Datentypen, Strings, Operatoren, Listen, Tupeln und Dictionaries. Etwas Erfahrung mit einer anderen objektorientierten Programmiersprache wie C# oder Java ist vorteilhaft.

Seminar-Ziel

Sie erstellen nun leicht wartbare Programme in Python. Denn Sie verstehen das Konzept der Python-Klassen. Relationale und objekt-orientierte Datenbanken in Verbindung mit Python können problemlos eingesetzt werden. Die getesteten Beispiel sind als Grundlage 
für eigene Entwicklungen geeignet. Sie wissen nun, dass Sie die beste Programmiersprache beherrschen.

Inhalte

• Organisation von Python-Code bei umfangreichen Projekten
• list, tuple, dict (Zusammenfassung aus "Python-Einführung"
• list, tuple dict, set (advanced features):
• Funktionsparameter
• Typumwandlungen der Grunddatentypen
• Verschachtelte Collections
• Dateien, Objektserialisierung und Objektbanken
• Python-Klassen (Python-Typen)
• Exceptions
• Das Dokumentationssystem von Python
• Python UnitTests (eine kurze Einführung)
• Graphische Benutzeroberfläche (GUI) (eine kurze Einführung)
• SQL-Datenbankanbindung mit Python (kurze Beispiele)
• Threads (eine kurze Einführung)
  
  

Schulung: Data Science mit Python - Einführung in Python - (S1961)

Zielgruppe

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, welche einen Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an Data Science Projekten mitzuarbeiten oder ein besseres Verständnis für Python Code zu erhalten. Die Teilnehmer benötigen keine Erfahrung mit Python, sollten aber schon grundlegende Erfahrung mit einer Programmiersprache gehabt haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil, lineare Regression).

Seminar-Ziel

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand eines durchgehenden Datenbeispiels werden die wichtigsten Bibliotheken besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

Inhalte

• Einführung
• Datenstrukturen in Python
• Einführung in das Data Science Paket pandas
• Grundlegende Statistiken mit pandas
• Daten einlesen
• Data handling mit Pandas
• Visualisierung mit matplotlib und pandas
• Control Flows
• Algorithmen im Data Science (theoretischer Überblick)
• Algorithmen im Data Science (in der Praxis)
• Finaler use case zur Wiederholung des Gelernten

Schulung: Software-Dokumentation mit Sphinx - (S1292)

Zielgruppe

Teilnehmen können Entwickler, die eine gute Dokumentation als Qualitätsmerkmal für Software begreifen und eine bequeme Möglichkeit suchen, eine hochwertige Dokumentation zu erstellen. Außerdem eignet sich die Schulung für Qualitätsmanager, IT-Verantwortliche,
Projektleiter und andere Autoren, die ein plattformübergreifendes System zur  Erstellung von Dokumentationen suchen, das einfach zu bedienen ist und diverse, qualitativ hochwertige Ausgabeformate bereitstellt.

Seminar-Ziel

Sie sind nach dem Seminar in der Lage, Dokumentationen mit Sphinx zu erstellen und versionskontrolliert in mehreren Ausgabeformaten online und offline zu publizieren. Sie können die Dokumentation von Software ebenso wie die Software selbst in einem Versionskontrollsystem pflegen. Sie wissen, wie Sie Sphinx Ihren Bedürfnissen anpassen und wo Sie bei komplexen Fragestellungen und Problemen Hilfe finden können. 

Inhalte

• Installation der Software (Sphinx und Git)
• Einrichtung und Konfiguration eines Dokumentationsprojekts mit Hilfe von sphinx-quickstart
• Gliederung und Organisation der Dokumentation
• ReStructured-Text-Markup
• Erzeugung verschiedener Ausgabeformate (HTML, PDF, HTML-Help, QTHelp, EPUB)
• Konfigurationsmöglichkeiten für die HTML- und PDF-Ausgabe
• Wichtige Sphinx-Befehle
• HTML-Theming
• Automatische API-Dokumentation
• Testen von Codebeispielen mit Doctests
• Versionierung mit Git
• Informationsquellen im Internet
  
  

Schulung: XML mit Python - (S1227)

Zielgruppe

Entwickler mit XML-Kenntnissen, die mit XML-Dokumenten arbeiten und gute Python-Kenntnisse besitzen.

Seminar-Ziel

In diesem Seminar lernen Sie, wie man XML-Daten in Python erzeugt, verarbeitet und auswertet. Sie lernen die Unterschiede DOM und SAX sowie ihren Alternativen kennen und können dann mittels ElementTree, xml.dom, xml.sax und lxml Daten validieren, abfragen und speichern.

Inhalte

• Rekapitulation XML
• Einlesen von XML-Dateien mit dem Python-SAX-Parser
• Erzeugen und Einlesen von XML-Dateien mit dem Python-DOM-Parser
• Mischung von SAX und DOM
• Alternative: Die Python-XML-Schnittstelle ElementTree
• Erzeugen, Einlesen und Manipulieren von XML-Dateien mit lxml

Qualitätsmanagement Schulung
Refactoring Schulung
Relationales Datenbankdesign Schulung
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