Einführung in Python
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse mit Python in nur vier Stunden. Online-Kurs mit Python-Paketen.
Kurs Kostenlos Starten4 Stunden11 Videos47 Übungen5.842.505 LernendeLeistungsnachweis
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Kursbeschreibung
Eine Einführung in Python
Python hat sich zum Marktführer unter den Programmiersprachen entwickelt und ist die Sprache der Wahl für Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Die Nachfrage nach Datenkenntnissen steigt, weil Unternehmen verwertbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen wollen.Entdecke die Python-Grundlagen
Dies ist ein Python-Kurs für Anfänger und wir haben ihn für Menschen ohne Python-Erfahrung konzipiert. Es ist sogar geeignet, wenn du überhaupt keine Erfahrung im Programmieren hast. Du lernst die Grundlagen von Python kennen, um alltägliche Funktionen und Anwendungen zu verstehen. Du erfährst, wie du Python als Taschenrechner verwenden kannst, wie du Variablen und Typen verstehst und wie du Python-Listen erstellst. In der ersten Hälfte dieses Kurses wirst du auf die interaktive Nutzung von Python vorbereitet und lernst, wie du mit einer der beliebtesten Programmiersprachen der Welt Daten speichern, darauf zugreifen und sie manipulieren kannst.Erkunde Python-Funktionen und -Pakete
Die zweite Hälfte des Kurses beginnt mit einem Blick darauf, wie du Funktionen, Methoden und Pakete nutzen kannst, um Code zu verwenden, den andere Python-Entwickler geschrieben haben. Als Open-Source-Sprache verfügt Python über zahlreiche vorhandene Pakete und Bibliotheken, die du zur Lösung deiner Probleme nutzen kannst.Erste Schritte mit NumPy
NumPy ist ein wichtiges Python-Paket für die Datenwissenschaft. Zum Abschluss dieses Kurses lernst du, einige der beliebtesten Werkzeuge aus dem NumPy-Array zu verwenden und Daten in Python zu erforschen.Für Unternehmen
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Python Data Fundamentals
Gehe zu Track- 1
Grundlagen von Python
KostenlosEine Einführung in die grundlegenden Konzepte von Python. Du lernst interaktiv und mithilfe eines Skripts, wie du Python nutzen kannst. Du erstellst deine ersten Variablen und machst dich mit den grundlegenden Datentypen von Python vertraut.
- 2
Listen in Python
Du lernst, wie du Daten in Listen speicherst, auf sie zugreifst und sie bearbeitest – dies ist der erste Schritt, um mit großen Datenmengen effizient arbeiten zu können.
Listen in Python50 xpEine Liste erstellen100 xpListen mit verschiedenen Typen erstellen100 xpListe aus Listen100 xpListenelemente abrufen50 xpTeile und herrsche100 xpTeillisten erstellen100 xpElemente von Listen innerhalb einer Liste abrufen100 xpListen manipulieren50 xpListenelemente ersetzen100 xpListen erweitern100 xpListenelemente löschen100 xpFunktionsweise von Listen100 xp - 3
Funktionen und Pakete
Nun lernst du, wie du dir mithilfe von Funktionen, Methoden und Paketen Code zunutze machen kannst, der bereits von brillanten Python-Profis geschrieben wurde. Ziel ist es, die Menge an nötigem Code zu reduzieren, die du zum Lösen anspruchsvoller Probleme brauchst.
- 4
NumPy
NumPy ist ein grundlegendes Python-Paket für Data Science. In diesem Kapitel lernst du den Umgang mit den leistungsstarken Tools im NumPy-Array und beginnst mit der Datenexploration.
NumPy50 xpDein erstes NumPy-Array100 xpKörpergrößen der Baseballspieler100 xpNumPy-Nebenwirkungen50 xpElemente von NumPy-Arrays abrufen100 xp2D-NumPy-Arrays50 xpDein erstes 2D-NumPy-Array100 xpBaseballdaten im 2D-Format100 xpElemente von 2D-NumPy-Arrays abrufen100 xp2D-Arithmetik100 xpNumPy: Grundlegende Statistiken50 xpDurchschnitt versus Median100 xpAnalyse der Baseballdaten100 xp
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Hugo Bowne-Anderson
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