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Python zählt derzeit zu den beliebtesten und zugänglichsten Programmiersprachen. In diesem Python-Einsteigerkurs nehmen wir uns ausreichend Zeit, um die Grundkonzepte der Programmierung mit Python mithilfe einfacher Beispiele zu erarbeiten.
So erarbeiten Sie sich das erforderliche Grundwissen, das Sie später in Bereichen wie Datenanalyse, künstliche Intelligenz oder IT-Automatisierung einsetzen und vertiefen können.
Zudem erwerben Sie dadurch die Fähigkeit zur besseren Kommunikation in Projekten, bei denen es um Programmierung geht.
Bitte beachten Sie, dass dieser Kurs speziell für Anfänger und Programmier-Neulinge konzipiert ist! Falls Sie bereits Vorkenntnisse in anderen Programmiersprachen besitzen, empfehlen wir Ihnen unseren 3 tägigen Kurs Python für Programmierer – Grundlagen für den schnellen Umstieg.
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Kursinhalt
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- Programmiersprachen und -paradigmen: Einordnung von Python
- Variablen und Datentypen
- Operatoren und deren Anwendung
- Kontrollstrukturen (Verzweigungen und Schleifen)
- Built-In Funktionen
- Selbstgeschriebene Funktionen
- Best Practices
- Grundlagen Debugging
- Fehlerbehandlung
- Kommunikation mit REST-APIs
- Einführung in die Objektorientierung
Das ausführliche deutschsprachige digitale Unterlagenpaket, bestehend aus PDF und E-Book, ist im Kurspreis enthalten.
Premium Kursunterlagen
Zusätzlich zu dem digitalen Unterlagenpaket steht Ihnen auch das exklusive Premium Print Paket zur Verfügung:
- Hochwertige Farbausdrucke der ExperTeach Kursunterlagen
- Exklusiver Ordner in edlem Design
- Dokumententasche in Backpack-Form
- Eleganter LAMY Kugelschreiber
- Praktischer Notizblock
Das Premium Print Paket kann für CHF 225,- zzgl. MwSt. im Bestellprozess hinzugefügt werden (nur bei Präsenzteilnahme).
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Zielgruppe
-
Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Grundlagen der Programmierung erlernen möchten, um selbst aktiv zu programmieren, oder lediglich ein besseres Verständnis für bestehenden Code aufbauen möchten.
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Voraussetzungen
-
Teilnehmer benötigen für diesen Kurs keine Programmierkenntnisse. Eine Affinität zu logischen Fragestellungen und die Fähigkeit, sich zügig in neue technische Themenfelder einzuarbeiten, setzen wir voraus.
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Alternativen
-
Falls Sie bereits Vorkenntnisse in anderen Programmiersprachen besitzen, empfehlen wir Ihnen unseren Kurs Python für Programmierer – Grundlagen für den schnellen Umstieg.
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Ergänzende und aufbauende Kurse
-
Sie möchten noch mehr über Python lernen? Dann empfehlen wir Ihnen die folgenden weiterführenden Schulungen:
Python für Netzwerker – Praktische Anwendung im Netzwerk
Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning
Python für Fortgeschrittene – Objektorientierung, Tools und Best Practice -
Bitte beachten Sie auch unseren Gesamtüberblick zum Thema Python Schulung sowie die Blog-Artikel Warum Sie Python lernen sollten! und Log Files mit Python auswerten – Wie Sie Layer-2-Loops vermeiden können.
| 1 | Grundlagen der Programmierung |
| 1.1 | Was bedeutet programmieren? |
| 1.2 | Algorithmus |
| 1.2.1 | Darstellung von Algorithmen |
| 1.2.2 | Pseudocode |
| 1.3 | Einordnung von Programmiersprachen |
| 1.4 | Compiler |
| 1.5 | Interpreter |
| 1.6 | Grundelemente einer Programmiersprache |
| 2 | Das Python Projekt |
| 2.1 | Was ist Python? |
| 2.2 | Download, Installation und Lieferumfang |
| 2.3 | Python-Shell |
| 2.4 | IDLE |
| 3 | Zahlen, Zeichenfolgen und Zuweisungen |
| 3.1 | Zahlen |
| 3.2 | Zeichenfolgen |
| 3.3 | Zuweisungen |
| 3.3.1 | Verwendung von Variablen |
| 4 | Visual Studio Code und Jupyter |
| 4.1 | Was ist Visual Studio Code? |
| 4.1.1 | Visual Studio Code vs. Visual Studio |
| 4.1.2 | Installation |
| 4.1.3 | Die Oberfläche von VS Code |
| 4.1.4 | Die Oberfläche von VS Code - Activity Bar und Sidebar |
| 4.1.5 | Das Search Tool |
| 4.1.6 | Das Python-Extension Pack für VS Code |
| 4.1.7 | Neue Dateien in VS Code anlegen |
| 4.1.8 | Mit einzelnen Codedateien in Visual Studio Code arbeiten |
| 4.1.9 | Visual Studio Code einen Ordner hinzufügen |
| 4.1.10 | Debugging in Visual Studio Code |
| 4.2 | Jupyter Notebooks |
| 4.2.1 | Interaktive Code-Zellen |
| 4.2.2 | Exporte in andere Formate und Hilfen |
| 4.3 | Jupyter Notebooks im VSC |
| 5 | Built-in Funktionen |
| 5.1 | Funktionen |
| 5.2 | Eingebaute Funktionen |
| 5.3 | Anwendung Eingebauter Funktionen |
| 5.3.1 | Die Hilfe-Funktion |
| 6 | Verzweigungen/Bedingte Codeausführung |
| 6.1 | Grundlagen der Verzweigung |
| 6.2 | Komplexe Verzweigungen |
| 6.3 | Wahrheitswerte und Vergleiche |
| 6.4 | Verzweigung in Python: if |
| 7 | Namensräume und String- sowie Listenmethoden |
| 7.1 | Namensräume |
| 7.2 | String Details |
| 7.3 | Listen und Arrays |
| 7.3.1 | Liste |
| 7.3.2 | Liste |
| 7.3.3 | Weitere Methoden von Listen |
| 7.3.4 | Tupel |
| 7.3.5 | Sequenz |
| 7.3.6 | Slicing |
| 8 | Schleifen / Wiederholte Codeausführung |
| 8.1 | Schleifen |
| 8.1.1 | While |
| 8.1.2 | While-Schleife |
| 8.2 | For Schleife Konzept |
| 8.3 | Forschleife |
| 8.3.1 | Iterationen II |
| 8.3.2 | For-Details |
| 8.3.3 | Comprehensions |
| 9 | Routinen und Funktionen |
| 9.1 | Routine – Prozeduren und Funktionen |
| 9.2 | Funktionen II – Eigene Funktionen |
| 9.3 | Verschachtelung von Funktionen |
| 9.4 | Namensräume: Globale und lokale Variablen |
| 9.5 | Arten von Argumenten |
| 9.6 | Anonyme Funktionen |
| 10 | Fehlerbehandlung |
| 10.1 | Exceptions |
| 11 | Datentypen - Sammlungen |
| 11.1 | Sammlungen |
| 11.2 | Map |
| 11.3 | Eine Menge – Set |
| 11.4 | Dictionaries |
| 11.5 | Dictionaries – Methoden |
| 12 | Python – Pakete und Anwendungen |
| 12.1 | Die Standardbibliothek |
| 12.1.1 | Import |
| 12.1.2 | Das SYS – Modul |
| 12.1.3 | Das OS – Modul |
| 12.1.4 | Das Shutil – Modul |
| 12.1.5 | Import |
| 12.1.6 | Sockets |
| 12.1.7 | Regular Expressions |
| 12.2 | Pip und PyPI |
| 12.3 | Projektdokumentation |
| 12.3.1 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.3.2 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.3.3 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.4 | HTTP Abfragen in Python – requests |
| 12.5 | JSON |
| 12.6 | XML |
| 12.7 | Jupyter Notebooks |
| 12.8 | Wissenschaftliche Berechnungen in Python mit Numpy und Pandas |
| 12.9 | Datenvisualisierung in Python mit Matplotlib |
| 12.10 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten |
| 13 | Objektorientierte Programmierung |
| 13.1 | Grundprinzipien der OOP |
| 13.1.1 | Module und Systeme |
| 13.1.2 | Strukturelle Elemente objektorientierter Software |
| 13.1.3 | Beziehungen zwischen Objekten |
| 13.1.4 | Design Pattern (Entwurfsmuster) |
| 13.2 | Objektorientierung und Python |
| 13.2.1 | Basisbeispiel |
| 13.2.2 | Sichtbarkeiten |
| 13.2.3 | Destruktor |
| 13.2.4 | Statische Elemente |
| 13.2.5 | Mehrfachvererbung |
| 14 | Python – Cheatsheets |
| 14.1 | Methoden und Operatoren |
| 14.2 | Stringmethoden |
| 14.3 | Listenmethoden |
| 14.4 | Dictionaries |
| 14.5 | Schleifenkonstruktionen |
| 14.6 | Die Try – Except Konstruktion |
| 14.7 | Ein- und Ausgabemöglichkeiten |
| 14.8 | Modul-Importe |
| 14.9 | Editoren – Visual Studio Code – VSC |
-
Classroom Training
- Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!
-
Hybrid Training
- Hybrid Training bedeutet, dass zusätzliche Online-Teilnehmer an einem Präsenzkurs teilnehmen können. Die Dynamik eines realen Kurses bleibt erhalten, wovon besonders auch die Online-Teilnehmer profitieren. Als Online-Teilnehmer eines Hybrid-Kurses nutzen Sie eine Collaboration-Plattform wie WebEx Training Center oder Saba Meeting. Dazu wird nur ein PC mit Browser und Internet-Anschluss benötigt, ein Headset und idealerweise eine Webcam. Im Kursraum setzen wir speziell entwickelte und angepasste hochwertige Audio- und Videotechnik ein. Sie sorgt dafür, dass die Kommunikation zwischen allen Beteiligten angenehm und störungsfrei funktioniert.
-
Online Training
- Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
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Inhouse-Schulung
-
Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.-
Python zählt derzeit zu den beliebtesten und zugänglichsten Programmiersprachen. In diesem Python-Einsteigerkurs nehmen wir uns ausreichend Zeit, um die Grundkonzepte der Programmierung mit Python mithilfe einfacher Beispiele zu erarbeiten.
So erarbeiten Sie sich das erforderliche Grundwissen, das Sie später in Bereichen wie Datenanalyse, künstliche Intelligenz oder IT-Automatisierung einsetzen und vertiefen können.
Zudem erwerben Sie dadurch die Fähigkeit zur besseren Kommunikation in Projekten, bei denen es um Programmierung geht.
Bitte beachten Sie, dass dieser Kurs speziell für Anfänger und Programmier-Neulinge konzipiert ist! Falls Sie bereits Vorkenntnisse in anderen Programmiersprachen besitzen, empfehlen wir Ihnen unseren 3 tägigen Kurs Python für Programmierer – Grundlagen für den schnellen Umstieg.
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Kursinhalt
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- Programmiersprachen und -paradigmen: Einordnung von Python
- Variablen und Datentypen
- Operatoren und deren Anwendung
- Kontrollstrukturen (Verzweigungen und Schleifen)
- Built-In Funktionen
- Selbstgeschriebene Funktionen
- Best Practices
- Grundlagen Debugging
- Fehlerbehandlung
- Kommunikation mit REST-APIs
- Einführung in die Objektorientierung
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Zielgruppe
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Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Grundlagen der Programmierung erlernen möchten, um selbst aktiv zu programmieren, oder lediglich ein besseres Verständnis für bestehenden Code aufbauen möchten.
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Voraussetzungen
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Teilnehmer benötigen für diesen Kurs keine Programmierkenntnisse. Eine Affinität zu logischen Fragestellungen und die Fähigkeit, sich zügig in neue technische Themenfelder einzuarbeiten, setzen wir voraus.
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Alternativen
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Ergänzende und aufbauende Kurse
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Sie möchten noch mehr über Python lernen? Dann empfehlen wir Ihnen die folgenden weiterführenden Schulungen:
Python für Netzwerker – Praktische Anwendung im Netzwerk
Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning
Python für Fortgeschrittene – Objektorientierung, Tools und Best Practice -
Bitte beachten Sie auch unseren Gesamtüberblick zum Thema Python Schulung sowie die Blog-Artikel Warum Sie Python lernen sollten! und Log Files mit Python auswerten – Wie Sie Layer-2-Loops vermeiden können.
| 1 | Grundlagen der Programmierung |
| 1.1 | Was bedeutet programmieren? |
| 1.2 | Algorithmus |
| 1.2.1 | Darstellung von Algorithmen |
| 1.2.2 | Pseudocode |
| 1.3 | Einordnung von Programmiersprachen |
| 1.4 | Compiler |
| 1.5 | Interpreter |
| 1.6 | Grundelemente einer Programmiersprache |
| 2 | Das Python Projekt |
| 2.1 | Was ist Python? |
| 2.2 | Download, Installation und Lieferumfang |
| 2.3 | Python-Shell |
| 2.4 | IDLE |
| 3 | Zahlen, Zeichenfolgen und Zuweisungen |
| 3.1 | Zahlen |
| 3.2 | Zeichenfolgen |
| 3.3 | Zuweisungen |
| 3.3.1 | Verwendung von Variablen |
| 4 | Visual Studio Code und Jupyter |
| 4.1 | Was ist Visual Studio Code? |
| 4.1.1 | Visual Studio Code vs. Visual Studio |
| 4.1.2 | Installation |
| 4.1.3 | Die Oberfläche von VS Code |
| 4.1.4 | Die Oberfläche von VS Code - Activity Bar und Sidebar |
| 4.1.5 | Das Search Tool |
| 4.1.6 | Das Python-Extension Pack für VS Code |
| 4.1.7 | Neue Dateien in VS Code anlegen |
| 4.1.8 | Mit einzelnen Codedateien in Visual Studio Code arbeiten |
| 4.1.9 | Visual Studio Code einen Ordner hinzufügen |
| 4.1.10 | Debugging in Visual Studio Code |
| 4.2 | Jupyter Notebooks |
| 4.2.1 | Interaktive Code-Zellen |
| 4.2.2 | Exporte in andere Formate und Hilfen |
| 4.3 | Jupyter Notebooks im VSC |
| 5 | Built-in Funktionen |
| 5.1 | Funktionen |
| 5.2 | Eingebaute Funktionen |
| 5.3 | Anwendung Eingebauter Funktionen |
| 5.3.1 | Die Hilfe-Funktion |
| 6 | Verzweigungen/Bedingte Codeausführung |
| 6.1 | Grundlagen der Verzweigung |
| 6.2 | Komplexe Verzweigungen |
| 6.3 | Wahrheitswerte und Vergleiche |
| 6.4 | Verzweigung in Python: if |
| 7 | Namensräume und String- sowie Listenmethoden |
| 7.1 | Namensräume |
| 7.2 | String Details |
| 7.3 | Listen und Arrays |
| 7.3.1 | Liste |
| 7.3.2 | Liste |
| 7.3.3 | Weitere Methoden von Listen |
| 7.3.4 | Tupel |
| 7.3.5 | Sequenz |
| 7.3.6 | Slicing |
| 8 | Schleifen / Wiederholte Codeausführung |
| 8.1 | Schleifen |
| 8.1.1 | While |
| 8.1.2 | While-Schleife |
| 8.2 | For Schleife Konzept |
| 8.3 | Forschleife |
| 8.3.1 | Iterationen II |
| 8.3.2 | For-Details |
| 8.3.3 | Comprehensions |
| 9 | Routinen und Funktionen |
| 9.1 | Routine – Prozeduren und Funktionen |
| 9.2 | Funktionen II – Eigene Funktionen |
| 9.3 | Verschachtelung von Funktionen |
| 9.4 | Namensräume: Globale und lokale Variablen |
| 9.5 | Arten von Argumenten |
| 9.6 | Anonyme Funktionen |
| 10 | Fehlerbehandlung |
| 10.1 | Exceptions |
| 11 | Datentypen - Sammlungen |
| 11.1 | Sammlungen |
| 11.2 | Map |
| 11.3 | Eine Menge – Set |
| 11.4 | Dictionaries |
| 11.5 | Dictionaries – Methoden |
| 12 | Python – Pakete und Anwendungen |
| 12.1 | Die Standardbibliothek |
| 12.1.1 | Import |
| 12.1.2 | Das SYS – Modul |
| 12.1.3 | Das OS – Modul |
| 12.1.4 | Das Shutil – Modul |
| 12.1.5 | Import |
| 12.1.6 | Sockets |
| 12.1.7 | Regular Expressions |
| 12.2 | Pip und PyPI |
| 12.3 | Projektdokumentation |
| 12.3.1 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.3.2 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.3.3 | Dokumentation in Python – Sphinx |
| 12.4 | HTTP Abfragen in Python – requests |
| 12.5 | JSON |
| 12.6 | XML |
| 12.7 | Jupyter Notebooks |
| 12.8 | Wissenschaftliche Berechnungen in Python mit Numpy und Pandas |
| 12.9 | Datenvisualisierung in Python mit Matplotlib |
| 12.10 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten |
| 13 | Objektorientierte Programmierung |
| 13.1 | Grundprinzipien der OOP |
| 13.1.1 | Module und Systeme |
| 13.1.2 | Strukturelle Elemente objektorientierter Software |
| 13.1.3 | Beziehungen zwischen Objekten |
| 13.1.4 | Design Pattern (Entwurfsmuster) |
| 13.2 | Objektorientierung und Python |
| 13.2.1 | Basisbeispiel |
| 13.2.2 | Sichtbarkeiten |
| 13.2.3 | Destruktor |
| 13.2.4 | Statische Elemente |
| 13.2.5 | Mehrfachvererbung |
| 14 | Python – Cheatsheets |
| 14.1 | Methoden und Operatoren |
| 14.2 | Stringmethoden |
| 14.3 | Listenmethoden |
| 14.4 | Dictionaries |
| 14.5 | Schleifenkonstruktionen |
| 14.6 | Die Try – Except Konstruktion |
| 14.7 | Ein- und Ausgabemöglichkeiten |
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Classroom Training
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Hybrid Training
- Hybrid Training bedeutet, dass zusätzliche Online-Teilnehmer an einem Präsenzkurs teilnehmen können. Die Dynamik eines realen Kurses bleibt erhalten, wovon besonders auch die Online-Teilnehmer profitieren. Als Online-Teilnehmer eines Hybrid-Kurses nutzen Sie eine Collaboration-Plattform wie WebEx Training Center oder Saba Meeting. Dazu wird nur ein PC mit Browser und Internet-Anschluss benötigt, ein Headset und idealerweise eine Webcam. Im Kursraum setzen wir speziell entwickelte und angepasste hochwertige Audio- und Videotechnik ein. Sie sorgt dafür, dass die Kommunikation zwischen allen Beteiligten angenehm und störungsfrei funktioniert.
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Online Training
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Inhouse-Schulung
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Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
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Garantietermin
Classroom Training
Hybrid Training (Classroom + Online kombiniert)