Python ist für seine Anpassungsfähigkeit bekannt und wird in Anwendungen von der Webentwicklung bis zur künstlichen Intelligenz eingesetzt. Worauf warten Sie, um sich einzuschreiben?" 

Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die unter Informatikern weit verbreitet ist, weil sie über eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks verfügt, die gängige Aufgaben vereinfachen und es Entwicklern ermöglichen, sich auf die Logik ihrer Anwendungen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit technischen Details zu verschwenden. Ein weiterer großer Vorteil ist ihre Vielseitigkeit, da sie in einer Vielzahl von Umgebungen eingesetzt werden kann, von der Webentwicklung bis hin zur Datenanalyse und zum maschinellen Lernen. 

So entstand dieser Private Masterstudiengang in Entwicklung in Python, ein Programm, das den fortgeschrittenen Umgang mit Daten und Typen in Python abdeckt und Bezeichner, Stichwörter, integrale und boolesche Typen sowie die fortgeschrittene Formatierung von Strings und Kodierungen erforscht. Darüber hinaus werden Sammlungen wie Tupel, Listen und Wörterbücher sowie Iterationstechniken und Lambda-Funktionen untersucht, um eine solide Grundlage für die Grundlagen der Sprache zu schaffen. 

Darüber hinaus werden die Studenten sich mit der Entwicklung von Python-Anwendungen befassen, indem der Schwerpunkt auf Best Practices und modernen Methoden liegt. Von der Anwendungsarchitektur bis zur Bereitstellung und Wartung werden Aspekte wie fortgeschrittener Entwurf und Modellierung, Abhängigkeitsmanagement, Entwurfsmuster, Testing und Debugging, Leistungsoptimierung, Bereitstellung und Verteilungsstrategien behandelt. 

Ebenso wird sich der Informatiker mit der Entwicklung von Web- und mobilen Anwendungen mit Python befassen und dabei Frameworks, wie Django und Flask sowie die Entwicklung von APIs und Webdiensten behandeln. Darüber hinaus wird der Schwerpunkt auf Schnittstellendesign und Benutzererfahrung (UI/UX) liegen, von der Verwendung von Designtools bis zur Verbesserung der Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit. Schließlich werden Datenmanagement und -analyse unter Verwendung von Python und Tools wie NumPy, Pandas und Matplotlib behandelt. 

Daher bietet dieser Abschluss eine einzigartige Gelegenheit durch einen vollständig online verfügbaren und anpassbaren Studiengang. Auf diese Weise können Berufstätige ihre Arbeitszeit freier gestalten und ihre täglichen beruflichen und privaten Verpflichtungen besser miteinander in Einklang bringen.

Eine umfassende und spezialisierte Fortbildung in Entwicklung in Python, die Sie auf die realen Herausforderungen in der Welt der Software-Entwicklung vorbereitet"   

Dieser Privater masterstudiengang in Entwicklung in Python enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Entwicklung in Python vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt theoretische und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

In diesem privaten Masterstudiengang, der zu 100% online angeboten wird, vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in den Bereichen Frontend- und Backend-Design, Datenbankmanagement und Veröffentlichungsstrategien in App-Stores"   

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Sie werden alles von den Grundlagen wie Variablen und Datentypen bis hin zu fortgeschrittenen Datenvisualisierungstechniken und Strategien zur Leistungs- und Speicheroptimierung behandeln. Schreiben Sie sich jetzt ein!"

Sie werden sich mit objektorientierter Programmierung (OOP) sowie mit Themen wie Klassen, Vererbung, Polymorphismus, Erstellung abstrakter Klassen und benutzerdefinierten Ausnahmen befassen"

Der Lehrplan wurde sorgfältig erstellt, um den Studenten eine umfassende Erfahrung zu vermitteln. Von einem tiefen Eintauchen in die Syntax und die fortgeschrittenen Funktionen von Python bis hin zur Spezialisierung in objektorientierter Programmierung (OOP), dem Design von Web- und mobilen Anwendungen und der fachkundigen Datenverarbeitung mit Bibliotheken wie NumPy und Pandas wird jedes Modul sorgfältig strukturiert sein, um solide Kenntnisse und praktische Fähigkeiten zu vermitteln. Darüber hinaus werden wichtige Themen wie das Design der Benutzeroberfläche und die Benutzererfahrung (UI/UX), fortgeschrittene Datenverarbeitung sowie Leistungs- und Speicheroptimierung erforscht. 

Sie werden nicht nur Python vollständig beherrschen, sondern auch darauf vorbereitet sein, dynamische, branchenbezogene technologische Herausforderungen selbstbewusst anzugehen"  

Modul 1. Programmierung in Python

1.1. Erstellen und Ausführen von Python-Programmen

1.1.1. Konfiguration der Entwicklungsumgebung
1.1.2. Ausführung von Scripts in Python
1.1.3. Integrierte Entwicklungswerkzeuge (IDEs)

1.2. Daten in Python

1.2.1. Primitive Typen (int, float, str)
1.2.2. Casting und Konvertierung von Datentypen in Python
1.2.3. Unveränderlichkeit und Datenspeicherung in Python

1.3. Referenzen auf Objekte in Python

1.3.1. Referenzen im Speicher
1.3.2. Identität vs. Gleichheit
1.3.3. Referenzenmanagement und Abfallsammlung

1.4. Datenerhebung in Python

1.4.1. Allgemeine Listen und Operationen
1.4.2. Tupel und ihre Unveränderlichkeit
1.4.3. Wörterbücher und Datenzugriff

1.5. Logische Operationen in Python

1.5.1. Boolesche Operatoren
1.5.2. Bedingte Ausdrücke
1.5.3. Short-Circuit Evaluation

1.6. Arithmetische Operatoren in Python

1.6.1. Arithmetische Operationen in Python
1.6.2. Divisionsoperatoren
1.6.3. Vorrangigkeit und Assoziativität

1.7. Python-Eingang/Ausgang

1.7.1. Lesen von Daten aus der Standardeingabe
1.7.2. Schreiben von Daten auf die Standardausgabe
1.7.3. Dateiverwaltung

1.8. Erstellen und Aufrufen von Funktionen in Python

1.8.1. Syntax der Funktionen
1.8.2. Parameter und Argumente
1.8.3. Rückgabewerte und anonyme Funktionen

1.9. Verwendung von Strings in Python

1.9.1. Bearbeitung und Formatierung von Strings
1.9.2. Gemeinsame String-Methoden
1.9.3. Interpolation und F-Strings

1.10. Fehler- und Ausnahmebehandlung in Python

1.10.1. Häufige Arten von Ausnahmen
1.10.2. Try-Except-Blöcke
1.10.3. Erstellen von benutzerdefinierten Ausnahmen

Modul 2. Fortgeschrittene Daten und Flusskontrolle mit Python

2.1. Bezeichner und Schlüsselwörter in Python

2.1.1. Regeln für Variablennamen
2.1.2. Reservierte Wörter in Python 
2.1.3. Konventionen der Nomenklatur

2.2. Ganzzahlige und boolesche Typen in Python

2.2.1. Ganzzahlen (Integers)
2.2.2. Boolean-spezifische Operationen
2.2.3. Umrechnungen und Darstellungen

2.3. Fließkommazahlen und komplexe Zahlen in Python

2.3.1. Genauigkeit und Darstellung
2.3.2. Fließkommaoperationen
2.3.3. Verwendung von komplexen Zahlen in Berechnungen

2.4. String-Formatierung und Kodierungen in Python

2.4.1. Erweiterte Formatierungsmethoden
2.4.2. Unicode und UTF-8 Kodierungen
2.4.3. Arbeiten mit Sonderzeichen

2.5. Sammlungen: Tupel, Listen und Wörterbücher in Python

2.5.1. Vergleich und Kontrast zwischen den Typen
2.5.2. Typspezifische Methoden
2.5.3. Effizienz und Auswahl des geeigneten Typs

2.6. Sets und Frozen Sets in Python

2.6.1. Erstellung und Operationen in Sets
2.6.2. Frozen Sets
2.6.3. Praktische Anwendungen und Leistung

2.7. Iterieren und Kopieren von Sammlungen in Python

2.7.1. for-Schleifen und Listen-Abstraktion
2.7.2. Oberflächliches vs. Tiefes Kopieren 
2.7.3. Iteratoren und Generatoren

2.8. Nutzung von Lambda-Funktionen in Python

2.8.1. Syntax und Erstellung von Lambda-Funktionen
2.8.2. Anwendungen in Filtern und Karten
2.8.3. Beschränkungen und bewährte Verfahren

2.9. Kontrollstrukturen: Konditionale Bedingungen und Schleifen in Python

2.9.1. if-else- und elif-Strukturen
2.9.2. while- und for-Schleifen 
2.9.3. Ablaufsteuerung mit  break, continue und else

2.10. Fortgeschrittene Python-Funktionen und -Methoden

2.10.1. Rekursive Funktionen
2.10.2. Funktionen höherer Ordnung
2.10.3. Funktionsdekoratoren

Modul 3. Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python

3.1. Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python

3.1.1. Klassen und Objekte
3.1.2. Funktionsdekoratoren
3.1.3. Objektorientierte Programmierung (OOP) in Python

3.2. Erstellen von Klassen und Objekten in Python

3.2.1. OOP-Klassen in Python
3.2.2. Instanziierung und Initialisierungsmethoden
3.2.3. Attribute und Methoden

3.3. Attribute und Methoden in Python

3.3.1. Instanz-Attribute vs. Klasse
3.3.2. Instanz-, Klassen- und statische Methoden
3.3.3. Verkapselung und Verheimlichung von Informationen

3.4. Vererbung und Polymorphismus in Python

3.4.1. Einfach- und Mehrfachvererbung
3.4.2. Überschreiben und Methodenerweiterung
3.4.3. Polymorphismus und Duck Typing

3.5. Eigenschaften und Zugriff auf Attribute in Python

3.5.1. Getters und Setters
3.5.2. Dekorateur @property
3.5.3. Zugangskontrolle und Validierung

3.6. Benutzerdefinierte Klassen und Sammlungen in Python

3.6.1. Erstellung von Sammlungsarten
3.6.2. Spezielle Methoden (__len__, __getitem_,)
3.6.3. Kundenspezifische Iteratoren

3.7. Aggregation und Komposition von Klassen in Python

3.7.1. Beziehungen zwischen Klassen
3.7.2. Aggregation vs. Komposition
3.7.3. Verwaltung des Lebenszyklus von Objekten

3.8. Verwendung von Dekoratoren in Python-Klassen

3.8.1. Dekoratoren für Methoden
3.8.2. Klassen-Dekoratoren
3.8.3. Anwendungen und Anwendungsfälle

3.9. Abstrakte Klassen und Methoden in Python

3.9.1. Abstrakte Klassen
3.9.2. Abstrakte Methoden und Implementierung
3.9.3. Verwendung von ABC (Abstract Base Class)

3.10. Ausnahmen und Fehlerbehandlung in OOP in Python

3.10.1. Benutzerdefinierte Ausnahmen in Klassen
3.10.2. Behandlung von Ausnahmen in Methoden
3.10.3. Bewährte Praktiken bei Ausnahmen und OOP

Modul 4. Anwendungsentwicklung in Python

4.1. Python-Anwendungsarchitektur

4.1.1. Software-Entwicklung
4.1.2. Gemeinsame Architekturmuster
4.1.3. Bewertung der Bedürfnisse und Anforderungen

4.2. Entwurf und Modellierung von Anwendungen in Python

4.2.1. Verwendung von UML und Diagrammen
4.2.2. Datenmodellierung und Informationsfluss
4.2.3. SOLID-Grundsätze und modularer Aufbau

4.3. Verwaltung von Abhängigkeiten und Bibliotheken in Python

4.3.1. Paketverarbeitung mit Pip
4.3.2. Nutzung von virtuellen Umgebungen
4.3.3. Auflösung von Konflikten bei Abhängigkeiten

4.4. Entwurfsmuster in der Python-Entwicklung

4.4.1. Kreative, strukturelle und verhaltensbezogene Muster
4.4.2. Praktische Anwendung von Mustern
4.4.3. Refactoring und Muster

4.5. Testen und Debugging in Python-Anwendungen

4.5.1. Testing-Strategien (einheitlich, Integration)
4.5.2. Verwendung von Test-Frameworks
4.5.3. Debugging-Techniken und Tools

4.6. Sicherheit und Authentifizierung in Python

4.6.1. Sicherheit in Anwendungen
4.6.2. Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung
4.6.3. Verhinderung von Schwachstellen

4.7. Optimierung und Leistung von Python-Anwendungen

4.7.1. Leistungsanalyse
4.7.2. Techniken zur Code-Optimierung
4.7.3. Effizientes Ressourcen- und Datenmanagement

4.8. Bereitstellung und Verteilung von Python-Anwendungen

4.8.1. Strategien für die Bereitstellung
4.8.2. Einsatz von Containern und Orchestrierern
4.8.3. Verteilung und kontinuierliche Aktualisierung

4.9. Instandhaltung und Upgrades in Python

4.9.1. Verwaltung des Software-Lebenszyklus
4.9.2. Instandhaltungs- und Refactoring-Strategien
4.9.3. System-Upgrades und -Migration

4.10. Dokumentation und Support in Python

4.10.1. Erstellen einer effektiven Dokumentation
4.10.2. Werkzeuge für die Dokumentation
4.10.3. Strategien für den Support und die Kommunikation mit den Benutzern

Modul 5. Web- und mobile Entwicklung mit Python

5.1. Web-Entwicklung mit Python

5.1.1. Struktur und Bestandteile einer Website
5.1.2. Technologien in der Web-Entwicklung
5.1.3. Trends in der Web-Entwicklung

5.2. Beliebte Web-Frameworks mit Python

5.2.1. Django, Flask und andere Optionen 
5.2.2. Vergleich und Auswahl von Frameworks
5.2.3. Integration mit Frontend

5.3. Frontend-Entwicklung: HTML, CSS und JavaScript mit Python

5.3.1. HTML und CSS
5.3.2. JavaScript und DOM-Manipulation
5.3.3. Frameworks und Frontend-Bibliotheken 

5.4. Backend und Datenbanken mit Python

5.4.1. Backend-Entwicklung mit Python
5.4.2. Relationale und nichtrelationale Datenbankverwaltung
5.4.3.  Backend-Frontend-Integration

5.5. APIs und Webdienste mit Python

5.5.1. Entwurf von RESTful-APIs
5.5.2. Umsetzung und Dokumentation von APIs
5.5.3. Verbrauch und Sicherheit in APIs

5.6. Mobile Entwicklung mit Python

5.6.1. Mobile Entwicklungsplattformen (nativ, hybrid)
5.6.2. Entwicklungswerkzeuge und -umgebungen
5.6.3. Anpassung von Anwendungen für mobile Geräte

5.7. Mobile Entwicklungsplattformen mit Python

5.7.1. Android und IOS
5.7.2. Frameworks für die übergreifende Entwicklung
5.7.3. Tests und Deployment auf mobilen Geräten

5.8. Design und UX in mobilen Anwendungen mit Python

5.8.1. Gestaltung der mobilen Schnittstelle
5.8.2. Benutzerfreundlichkeit und Benutzererfahrung mit Python
5.8.3. Prototyping- und Entwurfswerkzeuge

5.9. Mobile Tests und Fehlersuche mit Python

5.9.1. Strategien für das Testing in mobilen Geräte
5.9.2. Werkzeuge zur Fehlersuche und Überwachung
5.9.3. Testautomatisierung

5.10. Veröffentlichung in Anwendungsshops mit Python

5.10.1. Veröffentlichungsprozess im App Store und bei Google Play
5.10.2. Konformitäts- und Anwendungsrichtlinien
5.10.3. Marketing- und Werbestrategien

Modul 6. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung mit Python

6.1. Design von Benutzeroberflächen mit Python

6.1.1. UI-Design mit Python
6.1.2. Benutzer-Computer-Interaktion mit Python
6.1.3. Benutzerzentriertes Design mit Python

6.2. UI/UX-Designwerkzeuge mit Python

6.2.1. Software für Design und Prototyping
6.2.2. Kollaborative Werkzeuge und Feedback
6.2.3. Integration des Designs in den Entwicklungsprozess

6.3. Responsive und Adaptive Design mit Python

6.3.1. Responsive-Design-Techniken
6.3.2. Anpassung an verschiedene Geräte und Bildschirme
6.3.3. Testing und Qualitätssicherung

6.4. Animationen und Übergänge mit Python

6.4.1. Erstellen effektiver Animationen mit Python
6.4.2. Werkzeuge und Bibliotheken für die Animation
6.4.3. Auswirkungen auf UX und Leistung

6.5. Barrierefreiheit und Benutzerfreundlichkeit mit Python

6.5.1. Barrierefreiheit im Internet
6.5.2. Bewertungsinstrumente und -techniken
6.5.3. Anwendung bewährter Praktiken

6.6. Prototyping und Wireframes mit Python

6.3.1. Erstellung von Wireframes und Mockups
6.3.2. Werkzeuge für das Rapid Prototyping
6.3.3. Tests zur Benutzerfreundlichkeit und Feedback

6.7. Tests zur Benutzerfreundlichkeit mit Python

6.7.1. Methoden und Techniken der Prüfung der Benutzerfreundlichkeit 
6.7.2. Ergebnisorientierte Analyse und Verbesserung
6.7.3. Tools zur Prüfung der Benutzerfreundlichkeit

6.8. Analyse des Benutzerverhaltens mit Python

6.8.1. Analyseverfahren  und  Tracking
6.8.2. Datenauswertung und Metriken
6.8.3. Datengestützte kontinuierliche Verbesserung

6.9. Feedback-basierte Erweiterungen mit Python

6.9.1. Verwaltung und Analyse von Feedback
6.9.2. Feedback-Zyklen und Kontinuierliche Verbesserung
6.9.3. Strategien zur Umsetzung wirksamer Veränderungen

6.10. Zukünftige Trends in UI/UX mit Python

6.10.1. Innovationen und neue Trends
6.10.2. Auswirkungen der neuen Technologien auf UI/UX
6.10.3. Vorbereitungen für die Zukunft des Designs

Modul 7. Datenverarbeitung und Big Data mit Python

7.1. Verwendung von Python für Daten

7.1.1. Python in der Datenwissenschaft und Analytik
7.1.2. Wichtige Datenbibliotheken
7.1.3. Anwendungen und Beispiele

7.2. Konfiguration der Python-Entwicklungsumgebung

7.2.1. Python-Installation und Werkzeuge
7.2.2. Konfiguration von virtuellen Umgebungen
7.2.3. Integrierte Entwicklungswerkzeuge (IDE)

7.3. Variablen, Datentypen und Operatoren in Python

7.3.1. Variablen und primitive Datentypen
7.3.2. Datenstrukturen
7.3.3. Arithmetische und logische Operatoren

7.4. Flusskontrolle: Konditionalitäten und Schleifen

7.4.1. Konditionale Kontrollstrukturen (if, else, elif)
7.4.2. Schleifen (for, while) und  Flusskontrolle
7.4.3. Listen-Abstraktion und generative Ausdrücke

7.5. Funktionen und Modularität mit Python

7.5.1. Verwendung von Funktionen
7.5.2. Parameter, Argumente und Rückgabewerte
7.5.3. Modularität und Wiederverwendung von Code

7.6. Fehler- und Ausnahmebehandlung mit Python

7.6.1. Fehler und Ausnahmen
7.6.2. Ausnahmebehandlung mit  try-except
7.6.3. Erstellen von benutzerdefinierten Ausnahmen

7.7. IPython-Werkzeug

7.7.1. IPython-Werkzeug
7.7.2. Verwendung von IPython für die Datenanalyse
7.7.3. Unterschiede zum Standard-Python-Interpreter

7.8. Jupyter Notebooks

7.8.1. Jupyter Notebooks
7.8.2. Verwendung von Notebooks für die Datenanalyse
7.8.3. Veröffentlichung von Jupyter Notebooks 

7.9. Bewährte Praktiken der Python-Programmierung

7.9.1. Stil und Konventionen (PEP 8)
7.9.2. Dokumentation und Anmerkungen
7.9.3. Test- und Fehlerbehebungsstrategien

7.10. Python-Ressourcen und Communities

7.10.1. Online-Ressourcen und Dokumentation
7.10.2. Gemeinschaften und Foren
7.10.3. Lernen und Aktualisieren in Python

Modul 8. Datenstrukturen und Funktionen in Python

8.1. Gruppen in Python

8.1.1. Operationen und Methoden
8.1.2. Unterschiede und praktische Anwendung
8.1.3. Iteration und Verständnis

8.2. Wörterbücher und ihre Verwendung in Python

8.2.1. Erstellung und Handhabung von Wörterbüchern
8.2.2. Datenzugriff und -verwaltung
8.2.3. Muster und fortgeschrittene Techniken

8.3. Listen-Abstraktion und Wörterbücher in Python

8.3.1. Syntax und Beispiele
8.3.2. Effizienz und Lesbarkeit
8.3.3. Praktische Anwendungen

8.4. Funktionen für Daten in Python

8.4.1. Erstellung von Funktionen
8.4.2. Geltungsbereich und Namensraum
8.4.3. Anonyme Funktionen und Lambda

8.5. Funktionsargumente und Rückgabewerte in Python

8.5.1. Positionale und benannte Argumente
8.5.2. Mehrere Rückgabewerte
8.5.3. Variable Argumente und Schlüsselwörter

8.6. Lambda-Funktionen und Funktionen höherer Ordnung in Python

8.6.1. Verwendung von Lambda-Funktionen 
8.6.2. Map-, Filter- und Reduce- Funktionen
8.6.3. Datenverarbeitungsanwendungen

8.7. Handhabung von Python-Dateien

8.7.1. Lesen und Schreiben von Dateien
8.7.2. Handhabung von Binär- und Textdateien
8.7.3. Bewährte Praktiken und Ausnahmebehandlung

8.8. Lesen und Schreiben von Text- und Binärdateien in Python

8.8.1. Dateiformate und Kodierung
8.8.2. Umgang mit großen Dateien
8.8.3. Serialisierung und Deserialisierung (JSON, pickle) 

8.9. Kontexte und Dateioperationen

8.9.1. Verwendung des Kontextmanagers (with)
8.9.2. Techniken der Dateiverarbeitung
8.9.3. Sicherheit und Fehlerbehandlung

8.10. Python-Modellierungsbibliotheken

8.10.1. Scikit-learn
8.10.2. TensorFlow
8.10.3. PyTorch

Modul 9. Datenverwaltung in Python mit NumPy und Pandas

9.1. Erstellen und Manipulieren von Arrays in NumPy

9.1.1. NumPy
9.1.2. Grundlegende Operationen mit Arrays
9.1.3. Manipulation und Transformation von Arrays

9.2. Vektorisierte Operationen mit Arrays

9.2.1. Vektorisierung
9.2.2. Universelle Funktionen (ufunc)
9.2.3. Effizienz und Leistung

9.3. Indizierung und Segmentierung in NumPy

9.3.1. Zugang zu Elementen und Slicing
9.3.2. Erweiterte und boolesche Indizierung
9.3.3. Neuordnung und Auswahl

9.4. Pandas-Serien und DataFrames

9.4.1. Pandas
9.4.2. Datenstrukturen in Pandas
9.4.3. Handhabung von DataFrames  

9.5. Indizierung und Auswahl in Pandas

9.5.1. Zugang zu Daten in Serien und DataFrames
9.5.2. Auswahl- und Filtermethoden
9.5.3. Einsatz von loc und iloc

9.6. Operationen mit Pandas

9.6.1. Arithmetische Operationen und Ausrichtung
9.6.2. Aggregations- und Statistikfunktionen
9.6.3. Transformationen und Anwendung von Funktionen

9.7. Handhabung unvollständiger Daten in Pandas

9.7.1. Erkennung und Behandlung von Nullwerten
9.7.2. Ausfüllen und Löschen von unvollständigen Daten
9.7.3. Strategien für den Umgang mit unvollständigen Daten

9.8. Funktionen und Anwendungen in Pandas

9.8.1. Verkettung und Zusammenführung von Daten
9.8.2. Gruppierung und Aggregation (groupby)
9.8.3. Pivot Tables und Crosstabs

9.9. Visualisierung mit Matplotlib

9.9.1. Matplotlib
9.9.2. Erstellung und Anpassung von Diagrammen
9.9.3. Integration mit Pandas

9.10. Anpassung von Diagrammen in Matplotlib

9.10.1. Stile und Konfigurationen
9.10.2. Fortgeschrittene Diagramme (scatter, bar usw.)
9.10.3. Erstellung komplexer Visualisierungen

Modul 10. Fortgeschrittene Techniken und praktische Anwendungen in NumPy und Pandas

10.1. Laden von Daten aus verschiedenen Quellen

10.1.1. Import aus CSV, Excel und Datenbanken
10.1.2. Lesen von Daten aus APIs und dem Internet
10.1.3. Strategien zur Verwaltung großer Datenmengen

10.2. Datenspeicherung in Python

10.2.1. Export in verschiedene Formate
10.2.2. Effizienz der Speicherung
10.2.3. Datensicherheit und Datenschutz

10.3. Datenbereinigungsstrategien in Python

10.3.1. Identifizierung und Korrektur von Inkonsistenzen
10.3.2. Normalisierung und Umwandlung von Daten
10.3.3. Automatisierung von Bereinigungsprozessen

10.4. Erweiterte Datentransformation in Pandas

10.4.1. Handhabung und Transformationstechniken
10.4.2. Kombinieren und Umstrukturieren von DataFrames
10.4.3. Verwendung regulärer Ausdrücke in Pandas

10.5. Kombination von DataFrames in Pandas

10.5.1. Merge, Join  und Verkettung
10.5.2. Konflikt- und Schlüsselmanagement
10.5.3. Effiziente Kombinationsstrategien

10.6. Erweiterte Transformation und Pivotierung von Daten in Pandas

10.6.1. Pivot und Melt
10.6.2. Reshape-Techniken und Transponieren
10.6.3. Anwendungen in der Datenanalyse

10.7. Zeitreihen in Pandas

10.7.1. Zeit- und Datumsverwaltung
10.7.2. Resampling und Window Functions
10.7.3. Analyse von Trends und Saisonalität

10.8. Erweiterte Indexverwaltung in Pandas

10.8.1. Mehrstufige und hierarchische Indizes
10.8.2. Fortgeschrittene Auswahl und Manipulation
10.8.3. Optimierung von Abfragen

10.9. Strategien zur Leistungsoptimierung

10.9.1. Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Effizienz
10.9.2. Verwendung von Cython und Numba
10.9.3. Parallelisierung und verteilte Verarbeitung

10.10. Praktische Projekte zur Datenmanipulation

10.10.1. Entwicklung von Anwendungsbeispielen aus der Praxis
10.10.2. Integration von Python-Techniken
10.10.3. Strategien zur Lösung komplexer Datenproblem

Dieses innovative Programm passt sich an Sie an, um Sie mit den neuesten Trends und Technologien auf dem Laufenden zu halten und sicherzustellen, dass Sie an der Spitze der Innovation in der Softwareentwicklung stehen"