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Python Basics

Praxisnaher Einstieg für das Programmieren mit Python

Abschlusszertifikat
Anfänger:innen
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
1.990,00
Kursbeschreibung

Mit dem Training Python Basics bekommst Du die wichtigsten Grundlagen für die Programmierung mit Python und eine Guideline an die Hand, um die eigenen Arbeitsprozesse durch das Einlesen, Verarbeiten und Speichern von lokalen Daten mit ausgewählten Bibliotheken zu automatisieren.

In diesem Training lernst Du
Datentypen
Kontrollstrukturen
Funktionen und Methoden
  • die Programmiersprache Python erlernen und anwenden
  • ausgewählte Bibliotheken zum Einlesen, Verarbeiten und
    Speichern von lokalen Daten nutzen
  • Abschlussprojekt zur Automatisierung von Arbeitsprozessen

Zielgruppe

Der Einsteigerkurs richtet sich an alle, die die Programmiersprache Python erlernen möchten. Python ist als Allzwecksprache vielseitig, bspw. in der Datenanalyse und der Softwareentwicklung und im Web Development einsetzbar. Die Weiterbildung bildet die ideale Ausgangsgrundlage, um einen Einstieg in diese Themen zu finden. Auch für Quereinsteiger:innen ohne Programmiererfahrung ist das Training geeignet.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Module

1
Datentypen
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In diesem Kapitel bewegen sich die Teilnehmenden zum ersten Mal in einer Programmierumgebung, unserem Data Lab, und führen erste Befehle aus.

  • Daten als Zahlen oder Text in Python repräsentieren
  • Daten in Variablen und Listen speichern
  • Listen erschaffen, auslesen und verändern
  • Fehlermeldungen lesen und produktiv nutzen

2
Datenmanipulation
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In diesem Kapitel erlernen die Teilnehmenden Basisfertigkeiten der Programmierung.

  • Bedingungen (if-else-Logik)
  • Python-Standardfunktionen wie len() oder sum() nutzen
  • Methoden von Text- und Listendatentypen, z.B. str.format() oder list.append()
  • Wahrheitswerte als bool darstellen und mit Vergleichsoperatoren definieren
  • zweistündiges Miniprojekt mit Autodaten zur Festigung der Lerninhalte

3
Flow Control
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Im dritten Kapitel runden die Teilnehmenden ihre Programmierfähigkeiten in Python ab und erlernen fortgeschrittene Techniken. Außerdem werden die einzelnen Programmierelemente wie Bedingungen, Schleifen und Funktionen in Programmen kombiniert.

  • for-Schleifen schreiben und mit Bedingungen verknüpfen
  • Funktionen selbst schreiben und die Funktionsweise überprüfen
  • Python-Module importieren
  • Daten als einfachen Text einlesen und wieder exportieren
  • einstündiges Miniprojekt mit Telefondaten zur Festigung der Lerninhalte

4
Vertiefung der Konzepte und Abschlussprojekt
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In diesem Kapitel werden die Inhalte von Kapitel 1-3 wiederholt und um die aufgelisteten Aspekte erweitert. Dies dient als Vorbereitung auf das Abschlussprojekt am Ende des Kapitels.

  • Sets
  • List comprehension
  • Komplexe Datenstrukturen
  • Numpy Arrays
  • vierstündiges Abschlussprojekt zur Arbeitsplatzautomatisierung
FAQ
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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH
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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
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