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Ergebnisse für „Python"
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Praxisnaher Python-Einstieg mit eigenen Skripten, objektorientierter Programmierung und Datenbankintegration über SQL – ideal für Quer- und Wiedereinsteigende.
Python-Weiterbildung mit Schwerpunkt auf API-Entwicklung und Datenbankanbindung: von den Sprachgrundlagen über objektorientierte Programmierung bis zur SQL-gestützten Datenintegration in eigene Anwendungen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Weiterbildung zur Datenvorverarbeitung mit Python für Integrationsentwickler:innen – von der technischen Aufbereitung eingehender Daten bis zur Einbindung in ETL- und Integrationsabläufe.
Python-Grundlagen und objektorientierte Programmierung mit Algorithmen, Datenstrukturen, Bash und Git für den Einstieg in datenorientierte Programmierberufe.
Solide Python-Grundlagen mit Datenbankanbindung: von Variablen und Kontrollstrukturen über objektorientierte Programmierung bis zu SQL, Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung.
Fortgeschrittene Python-Entwicklung für umfangreichere Softwareprojekte: vertiefte Objektorientierung, Funktionen höherer Ordnung, modulare Architektur und komplexe SQL-Abfragen.
Python3-Weiterbildung mit Fokus auf Microservice-Architekturen: objektorientierte Programmierung für modulare Services und die Anbindung relationaler Datenbanken per SQL für stabile, skalierbare Anwendungen.
Python3-Weiterbildung zur Performance-Optimierung: effiziente Datenstrukturen, NumPy, Profiling und Debugging, um Laufzeit und Ressourcenverbrauch eigener Anwendungen gezielt zu verbessern.
Data Analytics: Python, Visualizations and Insights führt den Weg von Rohdaten über pandas-Aufbereitung und matplotlib-Visualisierung bis zu klaren, geschäftsorientierten Erkenntnissen.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
Objektorientierte Programmierung, Python-Datenverarbeitung, SQL-Datenbankintegration und Datenmodellierung: praxisnahe Datenbereitstellung für moderne Softwareanwendungen.
Python-Einstieg von der Syntax bis zum ersten eigenen Programm: Datenstrukturen, objektorientierte Grundlagen und SQL-Integration für den praktischen Projekteinstieg.
Vertiefungskurs für nebenläufige Programmierung in Python 3: Multithreading, Asyncio und concurrent.futures gezielt einsetzen, um Anwendungen spürbar zu beschleunigen.
Data Science mit Fokus Python: Machine-Learning-Grundlagen, Supervised Learning, PySpark für Big Data und objektorientierte Programmierung für Data Scientists.
Umfassende Python-Entwicklerausbildung: Versionskontrolle mit Git, Bash-Scripting, algorithmische Problemlösung, objektorientierte Programmierung und SQL.
Modulare Python-Skripte für Backend-Aufgaben entwickeln: von Variablen und Kontrollstrukturen über Standardbibliothek und Dateiverarbeitung bis zu dokumentierten, testbaren Automatisierungswerkzeugen.
Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Vertiefender Python-Kurs für performante, datenintensive Anwendungen: komplexe SQL-Abfragen, geeignete Bibliotheken und skalierbarer, objektorientierter Code.
Python3 als moderne, stabile Programmiergrundlage verstehen: objektorientierte Strukturen für wartbare Projekte und SQL-Integration für datenintensive Anwendungen.
Praxis-Toolkit für Python3: Pandas und NumPy für Datenanalyse, objektorientierte Strukturen mit Vererbung und Polymorphismus sowie sauberes Fehlermanagement und Design Patterns.
Bash-Shell-Automatisierung und Git-Versionskontrolle als Fundament für Python-Programmierung – für alle, die wie professionelle Entwickler:innen arbeiten möchten.
Mentorenbegleiteter Selbstlernkurs: Rohdaten mit Python und pandas aufbereiten, objektorientiert programmieren und erste Vorhersagemodelle im Supervised Learning entwickeln.
Grundlagen der agilen Softwareentwicklung mit Python: Datenmodellierung, objektorientierte Programmierung und iteratives, praxisnahes Vorgehen.
Klassische KI- und Machine-Learning-Modelle mit Python – von der Musteranalyse bis zur Einbettung datenbasierter Maßnahmen in bereichsübergreifende Abläufe.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn und Python – gezielte Vorbereitung auf die Rolle des Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen.
OOP-Vertiefung für Python-Programmierer/innen kombiniert mit Versionskontrolle in Git und Datenbankintegration mit SQL für professionelle Softwareprojekte.
Prompting-Techniken, Python-Programmierung und Datenbanken verbunden: KI-Modelle gezielt ansprechen, Ergebnisse in Python weiterverarbeiten und verantwortungsvoll einsetzen.
Python-Grundlagen kombiniert mit objektorientierter Programmierung, strukturierter Datenmodellierung und Versionsverwaltung mit Git für die Teamarbeit.
Python-Grundlagen mit theoretischem Schwerpunkt: Konzepte werden systematisch an Beispielen erklärt, ergänzt um objektorientierte Programmierung und relationale Datenbanken.
Python praxisnah mit aktuellem Technologie-Stack lernen: Grundlagen, Datenbankanbindung mit SQL-Joins und Aggregationen sowie objektorientierte Programmierung für skalierbare Lösungen.
Python direkt an eigenen Projekten lernen: objektorientierte Programmierung, Automatisierung, interaktive Skripte und Datenbankanbindung in praxisnahen Übungsprojekten.
Python3 zukunftsorientiert lernen: relationale Datenbanken effizient anbinden, mit aktuellen Sprachentwicklungen Schritt halten und skalierbare Architekturen mit OOP entwerfen.
Aufbaukurs für Personen mit Programmiererfahrung: objektorientierte Programmierung, Datenmodellierung, Versionskontrolle mit Git und professionelle Software-Engineering-Praktiken, umgesetzt in Python.
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