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

Erkunden Sie den Python-Kurskatalog

Status: Kostenloser Testzeitraum
Codio
Python Object Basics: Functions, Recursion, and Objects
Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Programming Principles, Computer Programming, Scripting Languages, Python Programming, Scripting
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
65 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Codio
Select Topics in Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Version Control, Text Mining, GitHub, Large Language Modeling, Django (Web Framework), Package and Software Management, Platform As A Service (PaaS), Plot (Graphics), Application Deployment, Object-Relational Mapping, Natural Language Processing, Data Visualization Software, Data Visualization, Jupyter, Development Environment, Data Processing, Virtual Environment, Data Transformation, Dependency Analysis
4
Bewertung, 4 von 5 Sternen
22 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Anpassen statistischer Modelle an Daten mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, Statistische Inferenz, Prädiktive Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Jupyter, Statistisches Programmieren
4,4
Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
702 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Matplotlib, Python-Programmierung, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenverarbeitung, Mathematische Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
3,5
Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
113 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
DeepLearning.AI
Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Statistische Hypothesentests, Infinitesimalrechnung, Bayessche Statistik, Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Inferenz, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Deskriptive Statistik, Mathematische Modellierung, Angewandte Mathematik, Stichproben (Statistik), Datenmanipulation, Numerische Analyse, Jupyter, Wahrscheinlichkeitsverteilung
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
2730 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux, Cloud-Technik, Skripting, Befehlszeilen-Schnittstelle, MySQL, JSON, AWS SageMaker, Linux Verwaltung, Git (Versionskontrolle-System), Versionskontrolle, Linux-Befehle, Datenmanipulation, Bash (Skriptsprache), Pandas (Python-Paket), Web Scraping, Shell-Skript, Software-Entwicklungstools, Microservices, Jupyter, SQL
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
430 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Coursera Project Network
Linear Regression with Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning, Predictive Modeling
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
428 Bewertungen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Generative KI-gestützte Anwendungen mit Python erstellen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, HTML und CSS, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Anwendungsentwicklung, IBM Cloud, Web-Anwendungen, OpenAI, Web-Entwicklung, Verarbeitung natürlicher Sprache
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
170 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Universidad Austral
Estructuras de datos en Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Structures, Python Programming, JSON, File Management, Scripting, Scripting Languages, Data Import/Export, Debugging
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
416 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Coursera Project Network
Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Correlation Analysis, Matplotlib, Seaborn, Data Cleansing, Data Visualization, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Manipulation, NumPy, Statistical Analysis
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
435 Bewertungen
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Kostenloser Testzeitraum
Johns Hopkins University
Genomische Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Modellierung, Datenmanagement, Unix-Befehle, Unix, Datenstrukturen, Befehlszeilen-Schnittstelle, Linux-Befehle, Statistische Methoden, Datenverarbeitung, Bioinformatik, Biostatistik, Datenanalyse-Software, Computergestütztes Denken, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Molekularbiologie, Jupyter
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
6627 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
LearnQuest
Python Scripting für DevOps
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenstrukturen, Docker (Software), Skripting, Testautomatisierung, Paket- und Software-Management, Pandas (Python-Paket), NumPy, Befehlszeilen-Schnittstelle, Objektorientierte Programmierung (OOP), Unified Modeling Language, Software-Tests, Grundsätze der Programmierung, Containerisierung, Plot (Grafiken), Datenmodellierung, CI/CD, Einheitstest, Computer Programmierung, Entwicklungstests
4
Bewertung, 4 von 5 Sternen
201 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate