Mit diesem umfassenden TECH-Programm werden Sie die modernsten integrierten Entwicklungswerkzeuge, die das Schreiben von Code erleichtern, beherrschen"

Unternehmen erkennen zunehmend, wie wichtig es ist, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. In diesem Sinne ist die Datenverarbeitung und Big Data mit Python ein wertvolles Werkzeug für die Analyse von Daten und die Gewinnung aussagekräftiger Informationen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen. Darüber hinaus helfen diese Instrumente den Institutionen, Ineffizienzen in ihren Abläufen zu erkennen, was zu einer Optimierung und Einsparung von Ressourcen führt. Dementsprechend zeigen diese Ressourcen Muster, Trends und Beziehungen auf, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind. Dies kann Innovationen und Entdeckungen in einer Vielzahl von Bereichen fördern, von der Medizin bis zur wissenschaftlichen Forschung.

TECH ist sich der Bedeutung dieses Themas bewusst und bietet ein innovatives Programm an, das sich mit der Konfiguration der Entwicklungsumgebung mit Python befasst. Der Lehrplan vertieft die Flusskontrolle unter Berücksichtigung der bedingten Kontrollstrukturen. Gleichzeitig wird der Lehrplan die Funktionen und die Modularität dieser Programmiersprache auf der Grundlage von Parametern, Argumenten und Rückgabewerten analysieren. Im Rahmen der Fortbildung werden den Studenten auch die wichtigsten Ressourcen für die Datenanalyse zur Verfügung gestellt, darunter IPython-Tools und Jupyter Notebooks. Das Lehrmaterial wird die Studenten auch dazu ermutigen, innovative Vorschläge zu machen, um sich in einer IT-Branche zu behaupten, die viele Möglichkeiten bietet.

Den Studenten steht für dieses Studium eine 100%ige Online-Plattform und verschiedene Multimedia-Ressourcen (wie interaktive Zusammenfassungen, Fallstudien, Infografiken usw.) zur Verfügung. Darüber hinaus wird die Relearning-Methodik von TECH die Entwicklung von Kompetenzen und die Beherrschung komplexer Konzepte auf eine schnellere, effizientere und flexiblere Weise fördern. All dies mit einem Abschluss, der keinem starren Zeitplan unterliegt, so dass jeder Student selbst entscheiden kann, wann und wo er sich auf diesen Universitätskurs konzentrieren möchte.

Dank der revolutionären Relearning-Methode werden Sie das gesamte Wissen auf optimale Weise integrieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen"

Dieser Universitätskurs in Datenverarbeitung und Big Data mit 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

Sie werden sich mit den Jupyter-Notebooks beschäftigen, um Daten interaktiv zu laden, zu bereinigen, zu erforschen und zu analysieren"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten 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 die effektivsten Test- und Debugging-Strategien anwenden, um sicherzustellen, dass die Anwendungen korrekt und fehlerfrei funktionieren"

Dank der didaktischen Hilfsmittel von TECH, darunter erklärende Videos und interaktive Zusammenfassungen, werden Sie Ihre Ziele erreichen"

Dieses Programm vermittelt den Studenten fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenverarbeitung und -analyse mit Python. Die Fortbildung reicht von der Verwendung dieser Programmiersprache in der Analysewissenschaft bis hin zur Konfiguration der Entwicklungsumgebung für virtuelle Umgebungen. Zusätzlich werden im Kurs Aspekte wie Operatoren, Bubbles und List Comprehensions eingehend behandelt. Die didaktischen Inhalte werden auch Ressourcen für die Datenanalyse bereitstellen, darunter IPython und Jupyter Notebooks. Die Studenten werden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse erwerben, um effizient mit Informationen in Python zu arbeiten und reale Herausforderungen in der Welt von Big Data zu bewältigen.

Ein Universitätskurs, der Ihren beruflichen Horizont erweitert, so dass Sie sich unter den Besten im IT-Sektor behaupten können"

Modul 1. Datenverarbeitung und Big Data mit Python

1.1. Verwendung von Python für Daten

1.1.1. Python in der Datenwissenschaft und Analytik
1.1.2. Wichtige Datenbibliotheken
1.1.3. Anwendungen und Beispiele

1.2. Konfiguration der Python-Entwicklungsumgebung

1.2.1. Python-Installation und Werkzeuge
1.2.2. Konfiguration von virtuellen Umgebungen
1.2.3. Integrierte Entwicklungswerkzeuge (IDE)

1.3. Variablen, Datentypen und Operatoren in Python

1.3.1. Variablen und primitive Datentypen
1.3.2. Datenstrukturen
1.3.3. Arithmetische und logische Operatoren

1.4. Flusskontrolle: Konditionalitäten und Schleifen

1.4.1. Konditionale Kontrollstrukturen (if, else, elif)
1.4.2. Schleifen (for, while) und  Flusskontrolle
1.4.3. Listen-Abstraktion und generative Ausdrücke

1.5. Funktionen und Modularität mit Python

1.5.1. Verwendung von Funktionen
1.5.2. Parameter, Argumente und Rückgabewerte
1.5.3. Modularität und Wiederverwendung von Code

1.6. Fehler- und Ausnahmebehandlung mit Python

1.6.1. Fehler und Ausnahmen
1.6.2. Ausnahmebehandlung mit  try-except
1.6.3. Erstellen von benutzerdefinierten Ausnahmen

1.7. IPython-Werkzeug

1.7.1. IPython-Werkzeug
1.7.2. Verwendung von IPython für die Datenanalyse
1.7.3. Unterschiede zum Standard-Python-Interpreter

1.8. Jupyter Notebooks

1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. Verwendung von Notebooks für die Datenanalyse
1.8.3. Veröffentlichung von Jupyter Notebooks

1.9. Bewährte Praktiken der Python-Programmierung

1.9.1. Stil und Konventionen (PEP 8)
1.9.2. Dokumentation und Anmerkungen
1.9.3. Test- und Fehlerbehebungsstrategien

1.10. Python-Ressourcen und Communities

1.10.1. Online-Ressourcen und Dokumentation
1.10.2. Gemeinschaften und Foren
1.10.3. Lernen und Aktualisieren in Python

Ein Hochschulabschluss ohne festen Stundenplan und mit einem vom ersten Tag an verfügbaren Lehrplan. Bestimmen Sie Ihr eigenes Lerntempo!”