Möchten Sie ein Experte in umfassender Python-Programmierung werden? Sie werden die Eleganz der Sprache mit der Leistungsfähigkeit der Modularität kombinieren und so die Entwicklung robuster und effizienter Anwendungen erleichtern"

Python-Programmierung ist die bevorzugte Wahl für Entwickler und Unternehmen. Python ist vor allem für seine klare und lesbare Syntax bekannt, die den Code leicht verständlich macht. Darüber hinaus ermöglicht ihre Vielseitigkeit die effiziente Integration verschiedener Programmierparadigmen, wie z. B. der objektorientierten Programmierung, und bietet somit einen ganzheitlichen und anpassungsfähigen Ansatz. Umfassende Programmierung zeichnet sich auch durch ihren modularen Ansatz aus, der die Wiederverwendung von Code und die langfristige Wartbarkeit von Projekten erleichtert. Die Kombination beider Aspekte ergibt also ein leistungsfähiges und zugängliches Instrument.

In diesem Zusammenhang hat TECHdiesen Universitätsexperten in Umfassende Programmierung in Python entwickelt, der einen umfangreichen Lehrplan umfasst, der darauf abzielt, Informatikern ein umfassendes Verständnis der Sprache zu vermitteln und fortgeschrittene Programmierkenntnisse zu entwickeln. Auf diese Weise werden die Erstellung und Ausführung von Programmen in Python sowie die Verwendung von integrierten Entwicklungswerkzeugen (IDEs) für die Ausführung von Scripts behandelt.

Der Lehrplan befasst sich auch mit der ganzheitlichen Entwicklung von Anwendungen in Python, so dass Fachleute sich auf das Design und die fortgeschrittene Modellierung von Anwendungen, effektives Testen und Debugging, Code-Optimierung, Bereitstellung und Wartung von Anwendungen spezialisieren. Darüber hinaus werden Aspekte der Anwendungsarchitektur 

und der Umgang mit Abhängigkeiten, Sicherheit und Authentifizierung behandelt.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Verwendung wichtiger Bibliotheken, Kontrollflusstechniken und spezifischer Funktionen für die Datenverarbeitung. Die Studenten lernen die besten Praktiken in den Bereichen Kodierung, Styling, Konventionen, Dokumentation, Testen und Debugging im Zusammenhang mit der Datenanalyse kennen. Schließlich werden Online-Ressourcen und Python-Gemeinschaften erörtert, die Zugang zu einem breiten Spektrum an Ressourcen bieten.

Aus diesem Grund bietet TECHden Studenten eine flexible und 100%ige Online-Fortbildung an, die auf der revolutionären Relearning-Methode basiert, die sich auf die Wiederholung grundlegender Konzepte konzentriert, um die Assimilierung der Inhalte zu verstärken.

Nutzen Sie alle Vorteile der umfassenden Python-Programmierung, die den Entwicklungsprozess vereinfacht und eine unvergleichliche Flexibilität und Leistungsfähigkeit bietet, um den sich ändernden Anforderungen der digitalen Welt gerecht zu werden"

Dieser Universitätsexperte in Umfassende Programmierung in Python enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in umfassende Programmierung 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

Sie werden die SOLID-Prinzipien und das modulare Design sowie die Verwendung von UML und Diagrammen beim Entwurf und der Modellierung von Anwendungen anwenden, und zwar mithilfe einer umfangreichen Bibliothek mit den innovativsten Multimedia-Ressourcen“

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 lernen den Umgang mit Objektreferenzen, Datensammlungen, logischen und arithmetischen Operationen sowie wichtige Konzepte wie Eingabe/Ausgabe, Funktionen, Strings und Fehlerbehandlung kennen"

Dank dieses 100%igen Online-Universitätsexperten werden Sie mit den notwendigen Werkzeugen ausgestattet, um reale Herausforderungen in der Welt der Softwareentwicklung und Datenanalyse mit Python zu meistern"

Dieser Universitätsexpertewurde entwickelt, um Fachleuten ein vollständiges Eintauchen in den Bereich der umfassenden Programmierung in Python zu ermöglichen. Von der Softwareerstellung bis hin zum fortgeschrittenen Datenmanagement deckt der Lehrplan alle wichtigen Aspekte der Weiterbildung hochkompetenter Entwickler ab. Daher werden die Inhalte nicht nur auf die klare und lesbare Syntax von Python eingehen, sondern auch auf fortgeschrittene Konzepte wie Objektreferenzmanagement, modulares Design und allgemeine Architekturmuster.

Von der Datenanalyse bis hin zur fortgeschrittenen Projektimplementierung vermittelt Ihnen dieser Lehrplan die wesentlichen Fähigkeiten, um in der dynamischen Programmierlandschaft erfolgreich zu sein"

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. Anwendungsentwicklung in Python

2.1. Python-Anwendungsarchitektur

2.1.1. Software-Entwicklung
2.1.2. Gemeinsame Architekturmuster
2.1.3. Bewertung der Bedürfnisse und Anforderungen

2.2. Entwurf und Modellierung von Anwendungen in Python

2.2.1. Verwendung von UML und Diagrammen
2.2.2. Datenmodellierung und Informationsfluss
2.2.3. SOLID-Grundsätze und modularer Aufbau

2.3. Verwaltung von Abhängigkeiten und Bibliotheken in Python

2.3.1. Paketverarbeitung mit Pip
2.3.2. Nutzung von virtuellen Umgebungen
2.3.3. Auflösung von Konflikten bei Abhängigkeiten

2.4. Entwurfsmuster in der Python-Entwicklung

2.4.1. Kreative, strukturelle und verhaltensbezogene Muster
2.4.2. Praktische Anwendung von Mustern
2.4.3. Refactoring und Muster

2.5. Testen und Debugging in Python-Anwendungen

2.5.1. Testing-Strategien (einheitlich, Integration)
2.5.2. Verwendung von Test-Frameworks
2.5.3. Debugging-Techniken und Tools

2.6. Sicherheit und Authentifizierung in Python

2.6.1. Sicherheit in Anwendungen
2.6.2. Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung
2.6.3. Verhinderung von Schwachstellen

2.7. Optimierung und Leistung von Python-Anwendungen

2.7.1. Leistungsanalyse
2.7.2. Techniken zur Code-Optimierung
2.7.3. Effizientes Ressourcen- und Datenmanagement

2.8. Bereitstellung und Verteilung von Python-Anwendungen

2.8.1. Strategien für die Bereitstellung
2.8.2. Einsatz von Containern und Orchestrierern
2.8.3. Verteilung und kontinuierliche Aktualisierung

2.9. Instandhaltung und Upgrades in Python

2.9.1. Verwaltung des Software-Lebenszyklus
2.9.2. Instandhaltungs- und Refactoring-Strategien
2.9.3. System-Upgrades und -Migration

2.10. Dokumentation und Support in Python

2.10.1. Erstellen einer effektiven Dokumentation
2.10.2. Werkzeuge für die Dokumentation
2.10.3. Strategien für den Support und die Kommunikation mit den Benutzern

Modul 3. Datenverarbeitung und Big Data mit Python

3.1. Verwendung von Python für Daten

3.1.1. Python in der Datenwissenschaft und Analytik
3.1.2. Wichtige Datenbibliotheken
3.1.3. Anwendungen und Beispiele

3.2. Konfiguration der Python-Entwicklungsumgebung

3.2.1. Python-Installation und Werkzeuge
3.2.2. Konfiguration von virtuellen Umgebungen
3.2.3. Integrierte Entwicklungswerkzeuge (IDE)

3.3. Variablen, Datentypen und Operatoren in Python

3.3.1. Variablen und primitive Datentypen
3.3.2. Datenstrukturen
3.3.3. Arithmetische und logische Operatoren

3.4. Flusskontrolle: Konditionalitäten und Schleifen

3.4.1. Konditionale Kontrollstrukturen (if, else, elif)
3.4.2. Schleifen (for, while) und  Flusskontrolle
3.4.3. Listen-Abstraktion und generative Ausdrücke

3.5. Funktionen und Modularität mit Python

3.5.1. Verwendung von Funktionen
3.5.2. Parameter, Argumente und Rückgabewerte
3.5.3. Modularität und Wiederverwendung von Code

3.6. Fehler- und Ausnahmebehandlung mit Python

3.6.1. Fehler und Ausnahmen
3.6.2. Ausnahmebehandlung mit  try-except
3.6.3. Erstellen von benutzerdefinierten Ausnahmen

3.7. IPython-Werkzeug

3.7.1. IPython-Werkzeug
3.7.2. Verwendung von IPython für die Datenanalyse
3.7.3. Unterschiede zum Standard-Python-Interpreter

3.8. Jupyter Notebooks

3.8.1. Jupyter Notebooks
3.8.2. Verwendung von Notebooks für die Datenanalyse
3.8.3. Veröffentlichung von Jupyter Notebooks

3.9. Bewährte Praktiken der Python-Programmierung

3.9.1. Stil und Konventionen (PEP 8)
3.9.2. Dokumentation und Anmerkungen
3.9.3. Test- und Fehlerbehebungsstrategien

3.10. Python-Ressourcen und Communities

3.10.1. Online-Ressourcen und Dokumentation
3.10.2. Gemeinschaften und Foren
3.10.3. Lernen und Aktualisieren in Python

Mit dem Schwerpunkt auf besten Praktiken und modernen Methoden wird das Programm Sie dazu bringen, Ihre Fähigkeiten zur effektiven Entwicklung, Optimierung und Wartung von Anwendungen zu kultivieren"