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Kurs

Python für Fortgeschrittene

BasicSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 01/2026

Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie du mit Matplotlib Visualisierungen erstellst und DataFrames mit pandas bearbeitest.

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PythonProgramming

4 Std.

18 Videos

87 Übungen

7,400 XP

1.4M+

Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Verbessere deine Python-Kenntnisse

Das Erlernen von Python ist für alle angehenden Data-Science-Fachleute unerlässlich. Lerne, echte Daten mit den Funktionen von Matplotlib zu visualisieren und mache dich mit Datenstrukturen wie dem Dictionary und dem Pandas DataFrame vertraut. Dieser vierstündige Kurs für Fortgeschrittene hilft dir, deine vorhandenen Python-Kenntnisse auszubauen und neue Python-Anwendungen und -Funktionen kennenzulernen, die dein Repertoire erweitern und dir helfen, effizienter zu arbeiten.

Python Wörterbücher und Pandas verwenden lernen

Dictionaries bieten eine Alternative zu Python-Listen, während der DataFrame von Pandas die beliebteste Art ist, mit tabellarischen Daten zu arbeiten. Im zweiten Kapitel dieses Kurses erfährst du, wie du Datensätze erstellen und manipulieren kannst und wie du mit diesen Strukturen auf sie zugreifen kannst. Praktische Übungen während des Kurses werden dein Selbstvertrauen in jedem Bereich stärken.

Python Boolesche Logik und Python Schleifen erforschen

In der zweiten Hälfte des Kurses beschäftigst du dich mit Logik, Kontrollfluss, Filterung und Schleifen. Diese Funktionen steuern die Entscheidungsfindung in Python-Programmen und helfen dir, mehr Operationen mit deinen Daten durchzuführen, einschließlich wiederholter Anweisungen. Am Ende des Kurses wendest du all deine neuen Fähigkeiten an, indem du mit Hilfe von Hacker-Statistiken deine Gewinnchancen bei einer Wette berechnest.

Wenn du alle Kapitel abgeschlossen hast, bist du bereit, deine neuen Fähigkeiten in deinem Job, deiner neuen Karriere oder deinem persönlichen Projekt anzuwenden und dich auf fortgeschrittenere Python-Kenntnisse vorzubereiten.

Voraussetzungen

Introduction to Python

1

Matplotlib

Die Datenvisualisierung ist eine Schlüsselqualifikation für angehende Data Scientists. Mit Matplotlib ist es ganz einfach, aussagekräftige und aufschlussreiche Diagramme zu erstellen. In diesem Kapitel lernst du, wie du verschiedene Arten von Diagrammen erstellst und sie so anpasst, dass sie visuell ansprechend und interpretierbar sind.

Grundlegende Diagramme mit Matplotlib

Liniendiagramm (1)

Liniendiagramm (2): Interpretation

Liniendiagramm (3)

Streudiagramm (1)

Streudiagramm (2)

Histogramm erstellen (1)

Histogramm erstellen (2): Bins

Histogramm erstellen (3): Vergleiche

Das richtige Diagramm auswählen (1)

Das richtige Diagramm auswählen (2)

Beschriftungen

Teilstriche

Zusätzliche Anpassungen

Interpretation

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2

Dictionaries & pandas

Lerne den Datentyp Dictionary als Alternative zur Python-Liste und den pandas-DataFrame als De-facto-Standard für die Arbeit mit tabellarischen Daten in Python kennen. Du lernst in praktischen Übungen, wie du Datensätze erstellst und bearbeitest und wie du auf benötigte Informationen in diesen Datenstrukturen zugreifen kannst.

Dictionaries, Teil 1

Notwendigkeit für Dictionaries

Dictionary erstellen

Dictionary verwenden

Dictionaries, Teil 2

Dictionary bearbeiten (1)

Dictionary bearbeiten (2)

Verschachtelte Dictionaries

pandas, Teil 1

Vom Dictionary zum DataFrame (1)

Vom Dictionary zum DataFrame (2)

Von CSV zum DataFrame (1)

Von CSV zum DataFrame (2)

pandas, Teil 2

Eckige Klammern (1)

Eckige Klammern (2)

loc und iloc (1)

loc und iloc (2)

loc und iloc (3)

Kapitel starten

3

Logik, Kontrollfluss und Filterung

Die boolesche Logik ist die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Python-Programmen. Du erfährst, welche Vergleichsoperatoren es gibt, wie du sie mit booleschen Operatoren kombinierst und wie du die booleschen Ergebnisse in Kontrollstrukturen verwendest. Außerdem übst du das Filtern von Daten in pandas-DataFrames mithilfe von Logik.

Vergleichsoperatoren

Größer als und kleiner als

Arrays vergleichen

Boolesche Operatoren

and, or, not (1)

and, or, not (2)

Boolesche Operatoren mit NumPy

if, elif, else

else hinzufügen

Weitere Anpassungen mit elif

pandas-DataFrames filtern

Rechtsverkehr (1)

Rechtsverkehr (2)

Autos pro Kopf (1)

Autos pro Kopf (2)

Kapitel starten

4

Schleifen

Es gibt verschiedene Techniken, mit denen du Python-Code wiederholt ausführen kannst. While-Schleifen sind quasi wiederholte if-Anweisungen, wohingegen for-Schleifen über alle Arten von Datenstrukturen iterieren. In diesem Kapitel erfährst du mehr zu diesen Schleifen.

while-Schleife

while: Warmup

Einfache while-Schleife

Bedingungen hinzufügen

for-Schleife

Schleife für eine Liste

Indizes und Werte (1)

Indizes und Werte (2)

Schleife für eine Liste aus Listen

Schleifen-Datenstrukturen, Teil 1

Dictionary mit einer Schleife durchlaufen

NumPy-Array mit einer Schleife durchlaufen

Schleifen-Datenstrukturen, Teil 2

DataFrame mit einer Schleife durchlaufen (1)

DataFrame mit einer Schleife durchlaufen (2)

Spalte hinzufügen (1)

Spalte hinzufügen (2)

Kapitel starten

5

Fallstudie: Simulierte Statistiken

Im letzten Kapitel kannst du nun alles Gelernte aus dem Kurs anwenden. Mithilfe von simulierten Statistiken berechnest du deine Gewinnchancen bei einer Wette. Du nutzt Zufallszahlengeneratoren, Schleifen und Matplotlib, um dir einen Glücksspielvorteil zu verschaffen!

Zufallszahlen

Zufällige Gleitkommazahl

Den nächsten Schritt bestimmen

Zufällige Schrittfolge (Random Walk)

Die nächste Stufe

Wie weit nach unten kann es gehen?

Visualisierung der zufälligen Schrittfolge

Mehrere zufällige Schrittfolgen simulieren

Visualisierung aller zufälligen Schrittfolgen

Ungeschicklichkeit einbeziehen

Verteilung visuell darstellen

Gewinnchancen berechnen

Kapitel starten

Python für Fortgeschrittene

Kurs
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