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Dieser Workshop hat bereits stattgefunden. Eine Liste aller kommenden Workshops finden Sie hier.
In diesem Workshop
lernen Sie mithilfe von Jupyter Notebooks die Besonderheiten der Python-Syntax kennen
verwenden Sie die wichtigsten Datentypen und Standardbibliotheken aus Python und üben an vielen Beispielen, diese zur effektiven und zugleich eleganten Problemlösung einzusetzen
lernen Sie Pythons selection & iteration Statements (if-else, Schleifen und ähnliche Konstrukte) anhand ihrer Definitionen und Beispiele kennen. Zudem widmen Sie sich dem wichtigen Konzept der Funktionen
erfahren Sie wie Fehlerhandling in Python erfolgt
erhalten Sie einen Einstieg in den nicht nur für Data Scientists wichtigen Python Scientific Stack mit den Tools Numpy und Pandas
geht es zum Schluss auch um den Aspekt der Performance-Optimierung.
Entwickelnde mit Kenntnissen in anderen Programmiersprachen, aber auch (angehende) Data Scientists. Der Workshop verschafft Ihnen eine solide Grundlage für Bereiche wie Data Science, Modellierungen, Algorithmen, Prozessanalysen oder Rapid Prototyping.
Kenntnisse in einer anderen Programmiersprache
Für die Durchführung der Remote-Workshops wird Zoom über einen DSGVO-konformen On-Premise-Connector verwendet. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen. Alle Informationen zu den Vor-Ort-Workshops erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung per E-Mail.
Warum Python?
Beispiele und Use Cases
Grundlegende Datentypen
Python-Operatoren
Ein genauer Blick auf Python-Strings
Variablen
Bedingungen - if...else
Daten-Container - die wichtigsten Merkmale von Listen
Schleifen und Iterationen
Weitere Daten-Container: Tuples, Dictionaries, Sets
Nützliche Funktionen für Daten-Container
Standardmodule
String-Formatierung
List Comprehensions – mehr als syntaktischer Zucker
Slicing in Python
Funktionen in Python
Wie werden Funktionen definiert?
Geltungsbereich von Variablen
Optionale und Default-Parameter
Beispiele
Argumente mit Keywords
Function Annotations
Exkurs: anonyme Funktionen
Exception Handling
Wie man Exceptions interpretiert
Grundlagen und Best Practices
Das assert-Statement
Gängige Exceptions
Nützliche Python-Module
Exkurs: Numpy, Pandas und Performanceoptimierung
Die Lerninhalte und das vermittelte Mindset, Probleme „pythonic“ zu lösen, liefern Ihnen ein festes Fundament, um lesbaren und nachhaltigen Python-Code zu schreiben.
Die Kursunterlagen sind in englischer Sprache, die Schulung selbst wird auf Deutsch durchgeführt und bietet viel Raum für Diskussion und Austausch.
Workshopunterlagen
Teilnahmebescheinigung
Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher informiert.
Die Teilnehmerzahl ist auf max. 15 Personen begrenzt.
Ali El-Khechen hat Mathematik und BWL studiert. Er programmiert seit über zehn Jahren in Python. Sein Schwerpunkt sind die Implementierung von Risikomodellen sowie Datenanalysen und Performanceoptimierungen in Python.
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Telefonisch erreichbar: Mo – Fr | 09:00 – 17:00 Uhr