Universitäre Qualifikation
Die größte Fakultät für Informatik der Welt"
Präsentation
Dieses Programm wird Ihnen ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand geben, mit dem Sie eine Vielzahl von Herausforderungen in der Welt der Programmierung bewältigen können"
Die Softwareentwicklung in Python hat in der Programmierbranche große Anerkennung und Beliebtheit erlangt, da sie aufgrund verschiedener Merkmale für Entwickler und Unternehmen attraktiv ist. In diesem Zusammenhang ist Python für seine klare und lesbare Syntax bekannt, die es einfach macht, Code zu schreiben und zu pflegen. Darüber hinaus bietet es eine breite Palette von Bibliotheken und Frameworks, die gängige Aufgaben vereinfachen und den Entwicklungsprozess beschleunigen. Seine Vielseitigkeit ist entscheidend, da es von der Webentwicklung bis hin zur Datenanalyse und zum maschinellen Lernen eingesetzt wird.
So entstand dieser Universitätsexperte in Entwicklung in Python, eine akademische Weiterbildung, die ein komplettes Set von Modulen anbietet, um Informatikern ein gründliches Verständnis der Sprache zu vermitteln und fortgeschrittene Programmierkenntnisse zu entwickeln. Zunächst werden die Erstellung und Ausführung von Programmen in Python, die Konfiguration der Entwicklungsumgebung und die Verwendung integrierter Entwicklungstools (IDEs) behandelt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf fortgeschrittener Datenverarbeitung und Datentypen, indem Themen wie Bezeichnern, Schlüsselwörtern, Integern, Boolean und Fließkommazahlen behandelt werden. Darüber hinaus werden erweiterte String-Formatierung, Unicode- und UTF-8-Codierungen hervorgehoben, indem die Manipulation von Sammlungen wie Tupeln, Listen und Wörterbüchern sowie Iterations- und Kopiertechniken von Sammlungen detailliert analysiert wird.
Schließlich wird die objektorientierte Programmierung (OOP) in Python behandelt, die die Erstellung und Verwendung von Klassen und Objekten, Vererbung, Polymorphismus, Kapselung und Abstraktion umfasst. Es werden auch fortgeschrittene Themen wie abstrakte Klassen, benutzerdefinierte Ausnahmen, Aggregation, Komposition und Ausnahmebehandlung behandelt.
Auf diese Weise bietet TECH den Fachleuten ein vollständig anpassbares Online-Programm. Mit diesem Ansatz werden die Studenten eine größere Freiheit bei der Gestaltung ihrer Studienzeit erfahren, die es ihnen ermöglicht, ihre täglichen persönlichen und beruflichen Verpflichtungen miteinander zu vereinbaren. All dies geschieht durch die revolutionäre Relearning-Methode, die aus der kontinuierlichen Wiederholung von wichtigen Konzepten besteht, um die Assimilation des Inhalts zu optimieren.
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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.
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Sie werden sich mit den Grundlagen von Daten befassen und primitive Typen, Typkonvertierung und Objektreferenzmanagement erforschen, einschließlich fortgeschrittener Konzepte wie In-Memory-Referenzen und Gleichheit"
Lehrplan
Der Inhalt des Universitätsexperten wurde entwickelt, um den Studenten ein tiefes und vollständiges Eintauchen in die Welt der Python-Programmierung zu ermöglichen. Jedes Modul ist so strukturiert, dass es solide Kenntnisse und praktische Fertigkeiten vermittelt, die in der Softwareentwicklungsbranche sehr gefragt sind - von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Fähigkeiten. Dieser Univeritätsexperte deckt alles ab, von der Erstellung und Ausführung von Python-Programmen, der Konfiguration von Entwicklungsumgebungen und fortgeschrittener Datenverwaltung bis hin zu objektorientierter Programmierung (OOP) und effizientem Softwaredesign.
Eine einmalige Gelegenheit, die Sie nur bei TECH finden werden! Tauchen Sie ein in die Erstellung und effiziente Ausführung von Python-Programmen, die Konfiguration von Entwicklungsumgebungen und fortgeschrittene Datenverarbeitung"
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 Kopieren vs. Tiefes
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
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Universitätsexperte in Entwicklung in Python
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