Designprinzipien für die Softwareentwicklung mit objektorientierter Programmierung

Python – Fokus Object-Oriented Programming

Kursbeschreibung

Mit dem Training Python – Fokus Object-Oriented Programming vertiefst Du Deine Python-Kenntnisse und bringst diese praxisbezogen aufs nächste Level. Du bekommst die wichtigsten Designprinzipien und Best Practices objektorientierter Programmierung an die Hand, damit Du Deine Softwareprojekte noch schneller und effizienter umsetzen kannst.

In diesem Training lernst Du

  • Funktionen und Listen in Python verarbeiten
  • Mit ausgewählten Klassen & Attributen der OOP arbeiten
  • Interaktives Zwischenprojekt zur Best-Practice-Handhabung von Arbeitsprozessen
  • Objektorientiertes Programmieren mit Fokus auf Klassen und Attributen
  • Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Codes nutzen
  • Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen
  • Zielgruppe

    Das fortgeschrittene Training richtet sich an alle, die bereits Erfahrung mit Python mitbringen und die Programmiersprache im professionellen Kontext effektiv einsetzen möchten.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden grundlegende Programmierkenntnisse in Python vorausgesetzt.
    Berufsbegleitend (6-8 Std./Woche)
    32 Stunden
    5 Kapitel+ 2 Praxisprojekte
    Fortgeschrittene
    Deutsch
    Teilnahmezertifikat

    Alle 1–2 Monate

    1.990,00 €
    inkl. MwSt.

    Kursbeschreibung

    Mit dem Training Python – Fokus Object-Oriented Programming vertiefst Du Deine Python-Kenntnisse und bringst diese praxisbezogen aufs nächste Level. Du bekommst die wichtigsten Designprinzipien und Best Practices objektorientierter Programmierung an die Hand, damit Du Deine Softwareprojekte noch schneller und effizienter umsetzen kannst.

    In diesem Training lernst Du

  • Funktionen und Listen in Python verarbeiten
  • Mit ausgewählten Klassen & Attributen der OOP arbeiten
  • Interaktives Zwischenprojekt zur Best-Practice-Handhabung von Arbeitsprozessen
  • Objektorientiertes Programmieren mit Fokus auf Klassen und Attributen
  • Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Codes nutzen
  • Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen
  • Zielgruppe

    Das fortgeschrittene Training richtet sich an alle, die bereits Erfahrung mit Python mitbringen und die Programmiersprache im professionellen Kontext effektiv einsetzen möchten.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden grundlegende Programmierkenntnisse in Python vorausgesetzt.
    Das erwartet Dich

    Kursüberblick

    Feature 1

    Von Data Literacy Kursen für Einsteiger ohne Vorkenntnisse bis Umschulungen in Data Science und KI für Fachexperten - wir decken alle Karrierelevel ab.

    Feature 2

    Learning by doing wird bei uns großgeschrieben - wir setzen zu 90 % auf interaktive Formate, reale Business Cases und Coding Challenges.

    Feature 3

    Wir garantieren Euren Lernerfolg - mit wöchentlichen Webinaren, Support per E-Mail, Telefon oder Forum und einem standardisiertem Off- und Onboarding. 

    Feature 1

    Von Data Literacy Kursen für Einsteiger ohne Vorkenntnisse bis Umschulungen in Data Science und KI für Fachexperten - wir decken alle Karrierelevel ab.

    Feature 2

    Learning by doing wird bei uns großgeschrieben - wir setzen zu 90 % auf interaktive Formate, reale Business Cases und Coding Challenges.

    Feature 3

    Wir garantieren Euren Lernerfolg - mit wöchentlichen Webinaren, Support per E-Mail, Telefon oder Forum und einem standardisiertem Off- und Onboarding. 

    Module

    Im ersten Kapitel betrachtest Du die Funktionsdefinition tiefergehend und lernst Standardwerte,
    Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen kannst Du danach noch besser als
    Werkzeuge für Deine Projekte nutzen. Du arbeitest mit den Begriffen List Comprehension und
    Dictionary Comprehension zur effizienten Erstellung von Listen und Dictionaries.
    Zum Abschluss des Kapitels erfährst Du, wie Du Deinen Code anhand von Layout und
    Struktur dem Industriestandard PEP8 anpasst.
    Im zweiten Kapitel lernst Du anhand einfacher Beispiele, was OOP ist,
    welche Programmprinzipien darauf aufbauen und welche Schlüsse Du daraus ableiten kannst.
    Im Hauptteil des Kapitels erforschst Du, wie Klassen und Attribute definiert sind und genutzt werden.
    Dabei untersuchst Du anhand von Beispielen Instanzmethoden sowie deren Nutzung und Definition
    mit Method Chaining. Du erfährst, was das self-Keyword ist, sowie Debugging von Klassendefinitionen
    zu unterscheiden. Abschließend testest Du Dein bisheriges Fachwissen in einem interaktiven
    Zwischenprojekt und wiederholst die Übungen aus dem Kapitel.
    Im dritten Kapitel erfährst Du, was Vererbungen und Kompositionen sind und
    wie Du diese Konzepte in Anwendungsfällen nutzt. Neben der einfachen
    Vererbung lernst Du auch weiterführende Methoden wie die Vererbungshierarchie
    und die multiple Vererbung kennen. Dabei übst Du tiefgehende Methoden zur Vererbung,
    die bei der Wiederverwendbarkeit von Daten von übergeordneten zu untergeordneten
    Klassen verwendet werden und dabei Datenverluste ausgleichen.
    Zum Abschluss bekommst Du die wichtigsten Best Practices für Unit-Tests von uns an die Hand,
    um Fehler in Deinem Code zu entdecken, bevor Deine Nutzer:innen sie finden.
    Im vierten Kapitel behandelst Du weiterführende Begriffe der objektorientierten
    Programmierung, die Dich im Arbeitsalltag begleiten werden. Du studierst,
    wie sich Programme und Module unterscheiden und welche Rolle __main__ dabei spielt.
    Dazu lernst Du, was Decorators sind und wie Du Property Decorators optimal nutzt.
    Du betrachtest statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und
    Klassenrepräsentationen mit __str_() und _repr_() zum Einsatz kommen können.
    Darauf aufbauend lernst Du Darstellungsmöglichkeiten des Operator Overloading
    sowie weitere wichtige Methoden aus der Python Standard Library kennen und
    wendest im Anschluss die gelernten Lerninhalte in einem
    unternehmensrelevanten Zwischenprojekt an.
    Im fünften Kapitel stellst Du Deine Kenntnisse in zwei größeren Projekten unter Beweis,
    die klassische Anwendungsfälle der objektorientierten Programmierung darstellen.
    Im ersten Projekt baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer beliebten Data Science-Bibliothek,
    die weitere Verwendungsmöglichkeiten für Machine Learning oder Daten- oder Textanalysen ermöglicht.
    Das zweite Projekt behandelt die Programmierung einer eigenen Blockchain,
    wo Du die zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernst.

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

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    Lernumgebung
    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. 

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    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.
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    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    Daten sind aus unserem (Berufs-)Leben nicht mehr wegzudenken. In fast allen Bereichen helfen Daten Dir dabei, Sachverhalte besser zu verstehen und Entscheidungen präziser treffen zu können. Daten-Skills sind der Schlüssel, um Daten auch richtig verwerten und interpretieren zu können. Auch wenn Du es vielleicht nicht merkst, arbeitest, interagierst und generierst Du jeden Tag Daten. Diese Daten werden für Unternehmen immer wichtiger und sind die Basis für Entscheidungen und Geschäftsmodelle. Mit Daten arbeiten zu können, sichert Deinen Job und kann Deiner Karriere.

    Wir empfehlen Dir die Weiterbildung in der berufsbegleitenden Variante, wenn Du Dich während der Regelarbeitszeit weiterbildest und dafür z. B. von Deinem Unternehmen eine bestimmte Zeit eingeräumt bekommst. Deshalb ist diese Variante auf sechs bis acht Stunden Lernzeit pro Woche ausgelegt.

    Unsere Teilzeit-Variante empfehlen wir, wenn Du Dir Deine Lernzeit komplett selbstständig einteilen kannst, z. B. im Fall einer Kurzarbeit oder einer Phase, in der Du die Weiterbildung schnellstmöglich abschließen möchtest oder musst. Hier empfehlen wir dennoch 12 Stunden pro Woche als Richtwert, um die Lerninhalte optimal aufnehmen und verarbeiten zu können.

    Durch unser Mentoring ermöglichen wir Dir das bestmögliche Lernerlebnis und unterstützen so Deinen nachhaltigen Lernerfolg. Damit Lerninhalte nicht schnell konsumiert und dann auch schnell wieder vergessen werden, setzen wir auf Mentoring durch Fachexpert:innen. Unsere Data Scientist:innen begleiten Dich während des Trainings und stellen somit sicher, dass Du die Lerninhalte verinnerlichst und auf Deinen Berufsalltag anwenden kannst. Das beinhaltet:

    • Ein unkompliziertes On- und Offboarding
    • Ein Kick-off-Webinar
    • Regelmäßiger Austausch im Lernforum
    • Unterstützung per E-Mail, Telefon und im Forum
    • Wir helfen Dir dabei inhaltliche Probleme selbst lösen zu lernen.
    • Ein Abschlussprojekt
    • Ein 1zu1-Feedbackgespräch inklusive persönlicher Evaluation Deines Lernerfolgs.

    Gerne helfen wir Dir bei dieser Entscheidung in einem persönlichen Gespräch, wo wir herausfinden, welche Weiterbildung am besten zu Dir und Deinen Karrierezielen passt. Buch gerne ein Beratungsgespräch bei uns.

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    BI Analyst – Focus Power BI
    Qualifizierung für die Jobrolle als Business Intelligence Analyst
    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    Teilzeit: 4 Monate
    Vollzeit: 8 Wochen

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