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 FastAPI framework

Kompetenzen, die Sie erwerben: Restful API, Application Programming Interface (API), Application Deployment, Software Documentation, Web Applications, JSON, Application Development, Server Side, Program Development, Test Tools, Python Programming, Data Validation

Status: Kostenloser Testzeitraum

IBM

AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Statistical Hypothesis Testing, Dashboard, Data Analysis, Data Science, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Jupyter, Matplotlib, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Statistical Inference, Statistics, Data Manipulation

Status: Neu

Status: Kostenloser Testzeitraum

Edureka

Applied Data Analytics

Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Data Analysis Expressions (DAX), Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Matplotlib, Data Visualization Software, Web Scraping, Probability Distribution, Predictive Modeling, Seaborn, Statistical Visualization, SQL, Plotly, Interactive Data Visualization, Statistical Inference, Pandas (Python Package), Database Management, Data Analysis, Data Presentation, Databases

Status: Neu

Coursera Instructor Network

Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, ChatGPT, OpenAI, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Application Development, Data Store, Data Storage Technologies

Universidad de los Andes

Análisis estático lineal y no lineal de estructuras

Kompetenzen, die Sie erwerben: Structural Analysis, Engineering Analysis, Civil Engineering, Finite Element Methods, Numerical Analysis, Program Development, Linear Algebra, Simulation and Simulation Software, Python Programming

Status: Kostenloser Testzeitraum

Northeastern University

Information Systems Foundations

Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Software Visualization, Object Oriented Design, Object Oriented Programming (OOP), Engineering Software, Web Applications, Software Development Life Cycle, Risk Management, Web Development, Software Design, Data Modeling, Software Engineering, Unified Modeling Language, Business Architecture, Python Programming, Business Process Modeling, Application Development, Computer Programming, Development Environment, Software Installation

Coursera Project Network

Offene KI für Einsteiger: Programmatic Prompting

Kompetenzen, die Sie erwerben: JSON, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Generative KI, Web-Anwendungen, ChatGPT, OpenAI

Coursera Project Network

Cervical Cancer Risk Prediction Using Machine Learning

Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Analysis, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Matplotlib, Data Import/Export, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Data Visualization Software, NumPy, Data Manipulation, Machine Learning

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