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

Duke University

Introduction to Flask framework

Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web Framework), Web Applications, Package and Software Management, Debugging, Program Development, Development Environment, Python Programming

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Michigan

Answering Interesting Questions with Data

Kompetenzen, die Sie erwerben: Relational Databases, Data Visualization Software, Web Scraping, Database Management, Scatter Plots, Data Manipulation, SQL, JSON, Application Programming Interface (API), Data Import/Export, Python Programming, Extensible Markup Language (XML), Hypertext Markup Language (HTML)

Status: Neu

University of Colorado Boulder

Deep Learning for Natural Language Processing

Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Natural Language Processing, Prompt Engineering, Artificial Neural Networks, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Network Model, Tensorflow, OpenAI, Network Architecture, Machine Learning Algorithms, Python Programming

Coursera Project Network

TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Application Deployment, Data Processing, Applied Machine Learning, Computer Vision, Deep Learning

Johns Hopkins University

Advanced Reproducibility in Cancer Informatics

Kompetenzen, die Sie erwerben: Code Review, GitHub, Git (Version Control System), Version Control, Docker (Software), Software Development Tools, Containerization, Bioinformatics, Health Informatics, Automation, Science and Research, Medical Science and Research, Technical Communication

Status: Kostenloser Testzeitraum

University of Colorado Boulder

Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Statistical Analysis, Data Science, Data Analysis, NumPy, Statistical Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Regression Analysis, Data Integration, Data Manipulation, Application Programming Interface (API)

Coursera Project Network

تعرَف على هياكل البيانات في بايثون من خلال التطبيق العملي

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Structures, Data Management, Programming Principles, Python Programming, Data Storage, Computer Programming, Scripting, Scripting Languages, File Management

Coursera Project Network

Machine/Deep Learning for Mining Quality Prediction-Enhanced

Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Data Analysis, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Machine Learning Algorithms, Data Visualization Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Statistical Methods

Duke University

Local LLMs with llamafile

Kompetenzen, die Sie erwerben: Real Time Data, Large Language Modeling, Application Deployment, Command-Line Interface, System Monitoring, Generative AI, Open Source Technology, Cross Platform Development, Application Programming Interface (API)

Status: Kostenloser Testzeitraum

Illinois Tech

Bayesian Computational Statistics

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Statistics, Data Analysis, Statistical Inference, Regression Analysis, Statistical Methods, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Programming, Statistical Software, R Programming, Markov Model, Probability, Simulations, Probability Distribution

Status: Kostenloser Testzeitraum

Universidad Austral

NLP System Architecture and Dev-Ops

Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Application Lifecycle Management, Systems Architecture, Application Development, Algorithms, Software Architecture, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Machine Learning Algorithms, Software Development Life Cycle, Machine Learning

Status: Neu

Status: Kostenloser Testzeitraum

Edureka

Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Deep Learning, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data-Driven Decision-Making, Matplotlib, Probability & Statistics, Image Analysis, Regression Analysis, Machine Learning, Plotly, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Analysis, Statistical Methods, Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Visualization (Computer Graphics), Artificial Intelligence

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