Spezialisierung Python Scripting für DevOps

Lernen Sie, Software mit Python zu entwickeln und einzusetzen. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen die Grundlagen der Programmierung, einschließlich der Kenntnisse und Fähigkeiten, die für eine Karriere in den Bereichen Software Engineering, Informationstechnologie und Data Science erforderlich sind.

Dozent: Aspen Olmsted

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.1

(182 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

at 10 hours a week

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Software-Tests
Kategorie: Paket- und Software-Management
Kategorie: Testautomatisierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Skripting
Kategorie: Einheitstest
Kategorie: NumPy
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Im ersten Kurs lernen Sie einige Konzepte der prozeduralen Programmierung kennen: Benutzereingabe, Konsolenausgabe, Variablendeklaration und -zuweisung, Entscheidungsverzweigung und Iteration.

Der zweite Kurs führt Sie in fortgeschrittene String-Operationen und Datumsangaben, Modellierung von Klassen, Entwicklung von Klassen und Sammlungen ein. Im dritten Kurs lernen Sie etwas über Dateien, Vererbung und externe Bibliotheken.

Und im letzten Kurs werden wir uns mit verschiedenen Automatisierungskonzepten in DevOps mit Python beschäftigen.

Praktisches Lernprojekt

In der Python Scripting for DevOps Specialization ermöglichen Ihnen die praktischen Übungen in jedem Kurs die Anwendung des in den Vorlesungen vermittelten Materials in einfachen Computerprogrammen, die den Stoff der Lektion vertiefen. Diese Übungen sind browserbasiert und erfordern keine Installation einer lokalen Umgebung.

Einführung in Python Scripting für DevOps

KURS 117 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle

Kategorie: Entwicklungsumgebung

Kategorie: Skripting

Kategorie: Computerprogrammierung

Kategorie: Grundsätze der Programmierung

Kategorie: Fehlersuche

Kategorie: Microsoft Visual Studio

Kategorie: Python-Programmierung

Python Scripting: Daten, Klassen und Sammlungen

KURS 214 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Skripting

Kategorie: Datenmodellierung

Kategorie: Computerprogrammierung

Kategorie: Software Entwurf

Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

Kategorie: Datenstrukturen

Kategorie: Software-Ingenieur

Kategorie: Unified Modeling Language

Kategorie: Python-Programmierung

Python Scripting: Dateien, Vererbung und Datenbanken

KURS 312 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenbanken

Kategorie: Objektorientierter Entwurf

Kategorie: Dateiverwaltung

Kategorie: Numpy

Kategorie: Daten importieren/exportieren

Kategorie: Datenbank-Anwendung

Kategorie: Skripting

Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

Kategorie: Plot (Grafiken)

Kategorie: Fehlersuche

Kategorie: Computer-Programmierwerkzeuge

Kategorie: Skriptsprachen

Kategorie: Python-Programmierung

DevOps und Build-Automatisierung mit Python

KURS 413 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web Scraping

Kategorie: Containerisierung

Kategorie: Skripting

Kategorie: Entwicklungstests

Kategorie: Software-Tests

Kategorie: Testautomatisierung

Kategorie: Integrationstests

Kategorie: DevOps

Kategorie: Docker (Software)

Kategorie: Einheitstest

Kategorie: Paket- und Software-Management

Kategorie: CI/CD

Kategorie: Python-Programmierung

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Dozent

Aspen Olmsted

LearnQuest

14 Kurse79.717 Lernende

von

LearnQuest

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Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

Um alle vier Kurse der Spezialisierung zu absolvieren, werden Sie 4-6 Stunden pro Woche für 16 Wochen aufwenden.

Computerkenntnisse werden empfohlen, aber es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Diese Spezialisierung beginnt mit den Grundlagen.

Ja, da jeder Kurs auf dem vorherigen Kurs aufbaut, empfehlen wir Ihnen, die Kurse der Reihe nach zu belegen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich einschreiben und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können, oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil einer Specialization ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Specialization angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie eine finanzielle Unterstützung beantragen.