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Python Basics

Praxisnaher Einstieg für das Programmieren mit Python

Abschlusszertifikat
Anfänger:innen
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
1.990
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.

Erfahre mehr über unser Training
Einführung in BI und Data Analytics

Module

1
Data Types
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In diesem Kapitel bewegst Du Dich zum ersten Mal in unserer Programmierumgebung – dem Data Lab – und führst erste Code-Befehle aus. Dabei lernst Du einleitend, was Daten oder Texte in Python repräsentieren. Anhand eines Regelwerks, erfährst Du wie Daten in Variablen erzeugt, zugewiesen und erprobt werden. Im Anschluss behandelst Du die Auslesung gängiger Fehlermeldungen und übst, wie Du sie produktiv im Arbeitsalltag nutzt. Du lernst außerdem grundlegende Python-Standardfunktionen wie z. B. type() oder str() kennen und nutzt diese in Anwendungsbeispielen. Nachdem Du das if-Statement kennengelernt hast und damit den Ablauf Deines Codes an Bedingungen knüpfen kannst, schließt Du das Kapitel mit dem ersten Teil eines zweistündigen Miniprojekts ab: Du programmierst ein User Interface, das flexibel auf die Eingaben der User:innen reagiert.

2
Flow Control
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Im zweiten Kapitel erarbeitest Du zwei essenzielle Vorgänge, um Deinen Codes noch flexibler zu machen: Du lernst Listen und for-Schleifen kennen. Listen erlauben mehr Flexibilität im Speichern von Daten und sind Voraussetzung für fortgeschrittenes Programmieren. Du lernst sie zu erstellen, auszulesen und zielgerichtet zu verändern. Mit Listen erweiterst Du die Funktionalität Deiner User Interface aus dem ersten Kapitel und schließt damit das erste Miniprojekt ab. Im Anschluss arbeitest Du mit for-Schleifen, mit denen Du Deinen Code automatisch mehrmals ausführen kannst und erreichst so die nächste Stufe des Programmierens.

3
Functions, Modules and Methods
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Im dritten Kapitel rundest Du Deine Programmierfähigkeiten in Python ab und erlernst fortgeschrittene Techniken. Dazu gehören Funktionen und Methoden. Du lernst, selbstständig Funktionen zu definieren und so Deinen Code besser zu strukturieren. Außerdem kombinierst Du die einzelnen Programmierelemente wie Bedingungen, Schleifen und Funktionen in Programmen. Du erarbeitest anhand unterschiedlicher Methoden, wie Du in richtiger Schreibweise Python-Module importierst und dabei Funktionalität im Ganzen sicherstellst. Verknüpfend daran lernst Du, wie Du Daten als einfachen Test einliest und exportierst. Mithilfe eines einstündigen Miniprojekts mit Telefondaten festigst Du die gelernten Inhalte des Kapitels.

4
Python Applications
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Im vierten Kapitel werden die Inhalte von Kapitel 1-3 wiederholt und mit weiterführenden Inhalten abgerundet. Du erfährst, was Dictionaries sind, und wie sie Deinen Code noch effizienter machen. Du machst dabei Bekanntschaft mit komplexen Datenstrukturen, die Du für Dein Abschlussprojekt brauchst. In einem vierstündigen Praxisprojekt zur Erstellung einer komplexen User Interface zur automatisierten Verarbeitung von Kundenanfragen musst Du sämtliche Inhalte der bisherigen Kapitel zusammenführen.

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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