Python lernen

Der Einstieg in die digitale Welt beginnt mit Code – intelligent, praxisnah, zukunftssicher

Python zählt heute zu den wichtigsten und vielseitigsten Programmiersprachen der digitalen Welt. Ob für Web-Anwendungen, Apps, Datenanalyse oder Künstliche Intelligenz – Python ist überall im Einsatz. Und der perfekte Startpunkt für den Umstieg in die Welt von Data Science und Künstlicher Intelligenz.

Warum Python das Rückgrat der modernen Datenwelt ist

Python kombiniert einfache Syntax mit enormer Leistungsfähigkeit – ideal für alle, die schnell produktiv werden möchten. In unserem Python-Onlinekurs lernen Sie die Grundlagen objektorientierter Programmierung sowie praxisnahe Anwendungen, die weit über klassische Softwareentwicklung hinausgehen: von Datenanalyse bis KI. Python ist dabei nicht nur Mittel zum Zweck, sondern Werkzeug, Denkweise und Einstiegspunkt zugleich.

Ob Webentwicklung, Datenbanken oder Machine Learning – Python bildet das Fundament vieler moderner Technologien. Dank einer riesigen Auswahl an Bibliotheken gelingt der Einstieg in datengetriebene Projekte mit Leichtigkeit. Der Kurs bietet nicht nur Programmierwissen, sondern öffnet Türen in zukunftsweisende Berufsfelder.

Key Facts

Objektorientierte Programmierung verstehen
Einstieg in Datenanalyse und Visualisierung
Python als Basis für KI und neuronale Netze
Praktische Anwendungen aus Industrie, Medizin und Forschung
Beliebte Tools & Bibliotheken im Überblick

Starten Sie mit Python – Ihr Einstieg in die Welt der Daten!

Du willst Daten verstehen, analysieren und visualisieren? Dann ist Python deine Sprache! Einfach zu lernen und in Wirtschaft, Wissenschaft und Technik unverzichtbar. Du arbeitest mit echten Datensätzen und entwickelst ein Gespür für strategisches Denken mit Daten. Lerne Python – praxisnah, verständlich und zukunftsorientiert!

In diesem Kurs lernen Sie:

Objektorientierte Programmierung mit Klassen, Objekten und Methoden
Den Umgang mit Tools wie Spyder und PySpark
Datenanalyse mit NumPy, pandas, scikit-learn
Visualisierungen mit matplotlib, seaborn und Co.
Webscraping, Zeitreihenanalyse und Explorative Datenanalyse

Nach dem Kurs können Sie:

Weitere Kursinhalte

Data Science & KI

Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.

BELIEBT

Neuronale Netze | Deep Learning

Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Neuronale Netze

BELIEBT

Big Data

Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
Data Mining Simulation
Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)
Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data

Details zu Big Data

NEU

Machine Learning & KI

Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen
Feature Engineering, Principle Component
Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
Für Machine Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Machine Learning & KI

NEU

Business Intelligence

Anwendungsbereiche und real cases

Die Stärke von Business Intelligenz (BI):

Datenbasierte Entscheidungsfindung
Visualisierung und Verständlichkeit
Zeitersparnis
Erkennen von Trends und Mustern
Integration verschiedener Datenquellen
Kosten und Prozessoptimierung
Wissensaufbau und Transparenz
Verbesserung von Kontrolle und Compliance

BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME

Details zu Business Intelligence

NEU

KI Anwendungen

Anwendungsbereiche und real case studies:

Data Mining
Artificial Intelligence (AI) und
eXplainable AI (XAI)

Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:

Datenzugriff
Datenmanipulation
Visualisierung und Analytik

Die Architektur der Informationsverarbeitung:

Erstellen eines personalisierten Chatbots
Lernende KI-Algorithmen
Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten-Frameworks

Details zu KI Anwendungen

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