Wie lernt man Python am besten?

Wenn Sie wissen, warum Sie Python lernen wollen, sei es für die Datenanalyse, die Webentwicklung oder die Automatisierung von Aufgaben, können Sie sich besser konzentrieren. Regelmäßiges Üben mit Python festigt Ihr Verständnis und verbessert Ihre Problemlösungsfähigkeiten. Beteiligen Sie sich an Programmier-Communities wie Stack Overflow oder r/learnpython auf Reddit, um Unterstützung und Einblicke zu erhalten. Arbeiten Sie an echten Projekten wie der Entwicklung kleiner Skripte oder Anwendungen. Coursera's Python for Everybody von der University of Michigan ist ein hervorragender Einstieg.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um Python auf Coursera zu lernen?

Python-Kurse auf Coursera sind für Lernende mit unterschiedlichem Erfahrungsstand zugänglich: Anfänger können mit Einführungskursen beginnen, die die Grundlagen von Python und Programmierkonzepten abdecken. Fortgeschrittene Lernende können ihre Fähigkeiten in spezifischen Anwendungen wie Webentwicklung oder Datenwissenschaft verbessern. Fortgeschrittene Programmierer können sich mit Themen wie der algorithmischen Programmierung und komplexen Datenstrukturen in Python auseinandersetzen. Testen Sie Ihre Python-Kenntnisse mit unserem Python Skill Assessment , um Ihre Fähigkeiten und Ihre Bereitschaft für fortgeschrittene Themen zu beurteilen.

Wie kann ich Python lernen, wenn ich keine Erfahrung im Programmieren habe?

Anfänger können mit Python-Einführungskursen beginnen, die speziell für Programmieranfänger konzipiert sind. In diesen Kursen werden oft grundlegende Konzepte wie Variablen, Kontrollstrukturen und grundlegende Syntax in einem strukturierten, schrittweisen Format vorgestellt. Interaktive Lektionen, praktische Übungen und angeleitete Projekte helfen dabei, das Gelernte zu festigen und Vertrauen aufzubauen. Wenn Sie sich für ein Format zum Selbststudium entscheiden, können Sie auch in einem angenehmen Tempo vorankommen.

Welche Zertifizierungen und Zeugnisse kann ich durch Python-Kurse auf Coursera erwerben?

Coursera bietet Lernenden, die Python-Kurse absolviert haben, mehrere Optionen für Nachweise: Berufsbezogene Zertifikate, die Ihre Python-Programmierkenntnisse bestätigen. Spezialisierungen, die in Bereichen wie künstliche Intelligenz , Cybersicherheit oder Big Data ins Detail gehen. Zertifikate, die von Branchenführern anerkannt werden und den Weg für den beruflichen Aufstieg ebnen können.

Welche Karrieremöglichkeiten gibt es mit Kenntnissen in der Python-Programmierung?

Python ist eine vielseitige Sprache, die die Tür zu zahlreichen Karrierewegen öffnet: Softwareentwickler , die mit Python Anwendungen und Softwarelösungen erstellen. Fachkraft für Datenanalyse , Ableitung von Erkenntnissen aus Datensätzen mit den Analysewerkzeugen von Python. Ingenieur für maschinelles Lernen , der mit Hilfe der Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen Modelle erstellt und trainiert. Webentwickler , der Websites mit den Web-Frameworks von Python entwickelt und pflegt. Automatisierungsingenieur , der Automatisierungsskripte implementiert, die Geschäftsprozesse rationalisieren.

Beliebte Python-Kurse – Python online lernen

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Abfragen mit OpenAI: Übersetzen von natürlichem Text in SQL

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Datenbanken, Daten importieren/exportieren, Pandas (Python-Paket), Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Schnelles Engineering, ChatGPT, Verarbeitung natürlicher Sprache, OpenAI, SQL

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Neuronale Netze und Deep Learning

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, NumPy, Computer Vision, Python Programming, Machine Learning, Supervised Learning

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Juniper Networks Junos Platform Automation and DevOps

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Packt

Building Recommender Systems with Machine Learning and AI

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Deep Learning, Python Programming, Scalability, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Dimensionality Reduction, Feature Engineering, Performance Tuning

Status: Kostenloser Testzeitraum

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Creatividad computacional

Kompetenzen, die Sie erwerben: Creativity, Generative AI, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computational Thinking, Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Python Programming, Algorithms, Music Theory

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Mastering Data Analysis with Pandas: Learning Path Part 3

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Manipulation, Data Integration, Python Programming, Data Transformation

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PySpark for Data Science

Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, Apache Spark, Unsupervised Learning, Data Pipelines, Apache Hadoop, Data Processing, Real Time Data, Big Data, Data Visualization, Distributed Computing, Natural Language Processing, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Feature Engineering, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, SQL, Data Transformation, Supervised Learning, Text Mining

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Washington

Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Datenwrangling, Technische Kommunikation, Forschung, Datenüberprüfung, Feature Technik, Datenverarbeitung, Statistische Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen

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Medical Insurance Premium Prediction with Machine Learning

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Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Random Forest Algorithm, Data Processing, Machine Learning Algorithms, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Regression Analysis, Feature Engineering, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Performance Measurement

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Graduate Admission Prediction with Pyspark ML

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Cleansing, PySpark, Data Processing, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Regression Analysis

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DeepLearning.AI

Erstellen Sie LLM-Apps mit LangChain.js

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