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
University of Illinois Urbana-Champaign
Datenanalyse für die Buchhaltung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Makros, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Text Mining, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Spezialisierte Buchhaltung, SQL, Datenvisualisierungssoftware, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Tableau Software, Buchhaltungs- und Finanzsoftware, Jupyter, Analytics, Unüberwachtes Lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
564 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Tufts University
Hypothesentests mit Python und Excel
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Unternehmensanalytik, Statistische Analyse, Analytische Fähigkeiten, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Microsoft Excel, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Quantitative Forschung
4,2
Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
23 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Michigan
Programação para todos (Conceitos básicos de Python)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Programming Principles, Computer Programming, Python Programming, Algorithms, Debugging, Development Environment
4,9
Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
32 Bewertungen
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Illinois Urbana-Champaign
Internet der Dinge zum Anfassen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lokale Netzwerke, Verteiltes Rechnen, Weitverkehrsnetze, Eingebettete Systeme, Netzwerk Architektur, Netzwerk-Router, Netzwerkprotokolle, Telekommunikation, Sicherheit der Infrastruktur, Hardware für die Vernetzung, Cloud-Infrastruktur, Drahtlose Netzwerke, Netzwerk-Switches, Eingebettete Software, Aufkommende Technologien, Internet der Dinge, Virtuelles lokales Netzwerk (VLAN), Netzwerk-Infrastruktur, Allgemeine Vernetzung, Datenverarbeitung
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
587 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Neu
Universidades Anáhuac
Python de la A a la Z
Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Algorithms, File Management, Debugging
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
Praktisches Python für KI-Codierung 2
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Datenmanipulation, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, NumPy, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Entwicklungsumgebung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenvisualisierung, Seaborn, Objektorientierte Programmierung (OOP)
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
26 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Überwachtes maschinelles Lernen: Klassifizierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenmanipulation, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Unternehmensanalytik, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Statistische Modellierung, Daten bereinigen, Stichproben (Statistik), Feature Technik, Leistungsmetrik, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
411 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Algorithmen zum Suchen, Sortieren und Indizieren
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Datenstrukturen, Analyse, Big Data, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Computergestütztes Denken
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
494 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
KodeKloud
DevOps Mastery
Kompetenzen, die Sie erwerben: Jenkins, Terraform, Infrastructure as Code (IaC), Linux Administration, Kubernetes, Docker (Software), CI/CD, Version Control, Ansible, Continuous Integration, Microservices, Git (Version Control System), Devops Tools, GitHub, General Networking, Containerization, Systems Administration, IT Automation, Python Programming, Programming Principles
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
160 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
C Programming for Everybody
Kompetenzen, die Sie erwerben: C (Programming Language), C++ (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Programming Principles, Algorithms, Computer Programming, Software Design, Application Security, Other Programming Languages, Python Programming, System Programming, Java, Performance Tuning, Numerical Analysis, Unix, Computer Science, Debugging
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
162 Bewertungen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Python Debugging: A Systematic Approach
Kompetenzen, die Sie erwerben: Debugging, Large Language Modeling, Programming Principles, Computer Programming, Python Programming, Prompt Engineering, Data Manipulation, Software Documentation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Universidad de los Andes
Ciencia de datos
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Integration, Exploratory Data Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Predictive Modeling, Correlation Analysis, Data Visualization Software, Classification And Regression Tree (CART), Data Quality, Data Science, Jupyter, Data Analysis, Data Transformation, Data Cleansing, Business Analytics, Data Manipulation, Supervised Learning, Statistical Analysis, Regression Analysis, Applied Machine Learning
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
511 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate