Python Basics Training
BA-3054-A-11.672,27 € (netto)
Seminar Beschreibung
Im Zuge der Digitalisierung lassen sich viele Prozesse der Büroarbeit automatisieren, das entlastet somit die Mitarbeiter und steigert gleichzeitig die Produktivität. Oft sind grundlegende Programmierkenntnisse bereits ausreichend, um den Arbeitsalltag durch die automatische Verarbeitung von Prozessen zu erleichtern. Unser Kooperstaionspartner StackFuel hat ein Training entwickelt, in dem die Grundlagen der Programmierung mit Python gelegt werden und Ihnen somit ein Werkzeug für die Automatisierung der eigenen Arbeitsprozesse an die Hand gibt.
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Termine
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Lerninhalte
KAPITEL 1: DATENTYPEN
In diesem Kapitel bewegen sich die Teilnehmenden zum ersten
Mal in einer Programmierumgebung, unserem Data Lab, und
führen erste Befehle aus.
- Daten als Zahlen oder Text in Python repräsentieren
- Daten in Variablen und Listen speichern
- Listen erschaffen, auslesen und verändern
- Fehlermeldungen lesen und produktiv nutzen
KAPITEL 2: Datenmanipulation
In diesem Kapitel erlernen die Teilnehmenden Basisfertigkeiten
der Programmierung.
- Bedingungen (if-else-Logik)
- Python-Standardfunktionen wie len() oder sum() nutzen
- Methoden von Text- und Listendatentypen, z.B. str.format()oder list.append()
- Wahrheitswerte als bool darstellen und mit Vergleichsoperatoren definieren
- zweistündiges Miniprojekt mit Autodaten zur Festigung der Lerninhalte
KAPITEL 3: FLOW CONTROL
Im dritten Kapitel runden die Teilnehmenden ihre Programmierfähigkeiten
in Python ab und erlernen fortgeschrittene Techniken. Außerdem werden
die einzelnen Programmierelemente wie Bedingungen, Schleifen und
Funktionen in Programmen kombiniert.
- for-Schleifen schreiben und mit Bedingungen verknüpfen
- Funktionen selbst schreiben und die Funktionsweise überprüfen
- Python-Module importieren
- Daten als einfachen Text einlesen und wieder exportieren
- einstündiges Miniprojekt mit Telefondaten zur Festigung der Lerninhalte
KAPITEL 4: VERTIEFUNG DER KONZEPTE UND ABSCHLUSSPROJEKT
In diesem Kapitel werden die Inhalte von Kapitel 1-3 wiederholt und um die
aufgelisteten Aspekte erweitert. Dies dient als Vorbereitung auf das
Abschlussprojekt am Ende des Kapitels.
- Sets
- List comprehension
- Komplexe Datenstrukturen
- NumPy Arrays
- vierstündiges Abschlussprojekt zur Arbeitsplatzautomatisierung
Voraussetzungen
Methode
Zielgruppe
Kursdetails zu den Zeiten
4 Module + 2 Mini-Projekte + 1 Abschlussprojekt
Durch wöchentliche Freischaltung von neuen Inhalten sowie Support und Mentoring durch die Data Science Mentor:innen wird der Trainingserfolg sichergestellt.
Dieses Training wird auch in Englisch angeboten. Flyer
Ihre Vorteile
- Praxisnahe Lernumgebung
- Moderner Technologie Stack
- Browserbasiert
- Innovatives Data Lab
Abschlussart
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