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

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Colorado Boulder

Supervised Text Classification for Marketing Analytics

Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Marketing Analytics, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Tensorflow, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Marketing, Natural Language Processing, Google Cloud Platform, Artificial Neural Networks, Text Mining, Performance Metric

University of London

모두를 위한 머신 러닝

Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Machine Learning, Computer Vision, Data Literacy, Data Processing

Coursera Project Network

CNNs with TensorFlow: Basics of Machine Learning

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Applied Machine Learning, Python Programming

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Pennsylvania

Deep Learning Essentials

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Data Processing, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Artificial Intelligence

Coursera Project Network

Interpretable Machine Learning Applications: Part 4

Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Analysis, Google Cloud Platform, Jupyter, Decision Tree Learning, Data Processing, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Statistical Visualization

Status: Kostenloser Testzeitraum

مطوّر الواجهة الخلفية من Meta

Kompetenzen, die Sie erwerben: Restful API, Version Control, Django (Web Framework), Full-Stack Web Development, MySQL, GitHub, Unit Testing, Database Management Systems, Front-End Web Development, Git (Version Control System), Application Programming Interface (API), Database Design, API Design, Responsive Web Design, HTML and CSS, Pseudocode, Data Structures, Web Applications, Object Oriented Programming (OOP), Debugging

Coursera Project Network

Build an expense tracker app in Django

Kompetenzen, die Sie erwerben: Django (Web Framework), Web Applications, Expense Management, Application Development, Database Application, Data Visualization, Business Process Automation, Data Management, Data Modeling, Data Security, Application Deployment, GitHub

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Pennsylvania

Machine Learning Essentials

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Statistical Inference, Predictive Modeling, Probability & Statistics

Status: Kostenloser Testzeitraum

L&T EduTech

VLSI chip design with CPS for Industrial Applications

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embedded Systems, Embedded Software, Electronic Systems, PIC Microcontrollers, Computer Systems, Internet Of Things, Automation, Vibrations, System Programming, Control Systems, C (Programming Language), Programmable Logic Controllers, Hardware Architecture, Peripheral Devices, Electronics, Wireless Networks, Medical Equipment and Technology, Electric Power Systems, Civil Engineering, Structural Engineering

Microsoft

Generative KI für Datenwissenschaft

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Informationen zum Datenschutz, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Daten-Synthese, Marketing, Werbung, Anomalie-Erkennung, Operative Effizienz, Bereitstellung von Anwendungen, Feature Technik

Status: Kostenloser Testzeitraum

Duke University

Explainable Machine Learning (XAI)

Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Image Analysis, Machine Learning, Visualization (Computer Graphics), Deep Learning, Predictive Analytics, Artificial Neural Networks

Packt

Streaming Big Data with Spark Streaming, Scala, and Spark 3!

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Kafka, Apache Spark, Scala Programming, Real Time Data, Apache Hadoop, Apache Cassandra, Applied Machine Learning, Big Data, Data Processing, Application Deployment, Distributed Computing, Development Environment

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