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Kurs

Python Toolbox

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2025
Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie Iteratoren funktionieren und wie neue Listen aus vorhandenen Listen erstellt werden.
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PythonProgramming
4 Std.
12 Videos
46 Übungen
3,800 XP
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Kursbeschreibung

Im Kurs wirst du deine fortgeschrittenen Python-Kenntnisse weiter ausbauen. Zunächst schauen wir uns Iteratoren genauer an – Objekte, die du bereits im Zusammenhang mit for-Schleifen kennengelernt hast. Dann lernst du etwas über Listen-Abstraktionen, die für alle Datenfachleute und Entwickelnden, die mit Python arbeiten, ein äußerst nützliches Werkzeug sind. Am Ende des Kurses wendest du in einer Fallstudie alle Techniken an, die du in beiden vorherigen Teilen des Kurses gelernt hast.Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen Klick auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen. Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und im Assessment 70 % erreichen. Du Assessment gelangst du, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.

Voraussetzungen

Introduction to Functions in Python
1

Verwenden von Iteratoren in PythonLand

Du lernst alles über Iteratoren und Iterables (iterierbare Objekte), mit denen du bereits beim Schreiben von for-Schleifen gearbeitet hast. Du lernst einige praktische Funktionen kennen, mit denen du effektiv mit Iteratoren arbeiten kannst. Das Kapitel endet mit einem Anwendungsfall, der für die Welt der Data Science und den Umgang mit großen Datenmengen relevant ist – in diesem Fall mit Daten von Twitter, die du mithilfe von Iteratoren in Blöcken lädst.
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2

Listen-Abstraktionen und Generatoren

In diesem Kapitel baust du auf deinem Wissen über Iteratoren auf und lernst Listen-Abstraktionen kennen, mit denen du komplizierte Listen – und Listen von Listen – in einer einzigen Codezeile erstellen kannst! Listen-Abstraktionen können deinen Code drastisch vereinfachen und effizienter machen und werden zu einem wichtigen Bestandteil deiner Python-Toolbox. Dann lernst du etwas über Generatoren, die sehr hilfreich sind, wenn du mit großen Datenmengen arbeitest, die du nicht im Speicher ablegen willst, sondern die du stattdessen direkt generierst.
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3

Und jetzt alles zusammen!

In diesem Kapitel kannst du deine neu erworbenen Fähigkeiten anwenden, um aussagekräftige Informationen aus einem realen Datensatz – den Weltentwicklungsindikatoren der Weltbank – zu extrahieren. Du hast die Möglichkeit, deine eigenen Funktionen und Listen-Abstraktionen zu schreiben, während du mit Iteratoren und Generatoren arbeitest, um deine Python-Kenntnisse zu festigen.
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Python Toolbox
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