Fortgeschrittenes Python für die Datenanalyse: Erstellen & Optimieren

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Fortgeschrittenes Python für die Datenanalyse: Erstellen & Optimieren

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python für Datenwissenschaft: Echte Projekte & Analytik“

Dozent: EDUCBA

Bei enthalten

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6 Module

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1 Woche zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Implementierung von Client-Server-Anwendungen, Chatbots und Datenbank-Integration.
Optimierung der Datenanalyse mit NumPy Arrays, Matrizen und Vektoren.
Erstellen Sie skalierbare Python-Lösungen mit fortgeschrittenen Techniken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Server Side
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Computer Networking
Kategorie: Data Analysis Expressions (DAX)
Kategorie: Application Development

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Integrated Development Environments

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Oktober 2025

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, fortgeschrittene Python-Techniken anzuwenden, Client-Server-Vernetzung zu implementieren, Chatbot-Anwendungen zu entwickeln, Datenbanken zu integrieren und die Datenanalyse mit NumPy zu optimieren. In praktischen Lektionen werden Sie Datensätze analysieren, effiziente Programme entwerfen, Socket-basierte Anwendungen erstellen und SQL-Abfragen in Python ausführen. Dieser Kurs soll die Brücke zwischen fortgeschrittenen Python-Kenntnissen und professionellen Anwendungen zur Datenanalyse schlagen. Sie werden praktische Erfahrungen mit PyCharm sammeln, Echtzeitkommunikation durch Vernetzung erforschen und die Datenbankintegration zur Verwaltung von Kundendaten beherrschen. Der Kurs legt außerdem den Schwerpunkt auf Hochleistungsberechnungen mit NumPy, von der Erstellung von Arrays bis hin zu Matrix-Operationen und vektorisierten Berechnungen. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein gemischter Ansatz zu Python, der Entwicklungsumgebungen, Vernetzung, Chatbot-Erstellung, Datenbankintegration und fortgeschrittene Datenanalyse in einem Komplettpaket vereint. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über die technischen Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um skalierbare, praxisnahe Python-Lösungen für datengesteuerte Projekte zu entwickeln.

Dieses Modul führt die Lernenden in die Entwicklungsumgebung von Python ein und konzentriert sich dabei auf Pakete, Module und die Verteilung von Anaconda. Die Lernenden lernen auch die Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) PyCharm kennen und beherrschen ihre Installation, Konfiguration und Verwendung für die effiziente Ausführung von Python-Programmen.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 44 Minuten

Einführung in Pakete und Module 4 Minuten
Konzept der Anaconda-Verteilung 4 Minuten
Installation von PyCharm 10 Minuten
Ausführen von Programmen in PyCharm 5 Minuten
Methoden der Liste 11 Minuten
Erlernen der Bolzenstruktur 10 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 50 Minuten

Arbeiten mit Paketen und Integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) 10 Minuten
Fortgeschrittene Python-Grundlagen 10 Minuten
Benotet - Grundlagen der Python-Entwicklungsumgebung 30 Minuten

In diesem Modul werden die Grundlagen der Client-Server-Architektur behandelt, wobei der Schwerpunkt auf Nachrichtenkommunikationsprotokollen und Serveradressierung liegt. Die Lernenden werden auch die Socket-Programmierung in Python implementieren, um zuverlässige Netzwerk-Anwendungen zu erstellen.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Aufgaben

7 Videos Insgesamt 51 Minuten

Aspekt der Vernetzung von Kunden und Servern 7 Minuten
Nachrichtenkommunikation von Kunde und Server 6 Minuten
Server IP vom Kunden zum Server 6 Minuten
Programmierungsaspekt der Vernetzung 7 Minuten
Schreiben des Codes für Kunde und Server 11 Minuten
Socket-Programmierung für Server 5 Minuten
Python-Paket für Multithreading 8 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 50 Minuten

Grundlagen der Client-Server-Vernetzung 10 Minuten
Implementierung der Socket-Programmierung 10 Minuten
Benotet - Python für Vernetzung und Kommunikation 30 Minuten

Dieses Modul führt in die Entwicklung von Chatbots und in die Grundlagen der Echtzeitkommunikation ein. Die Lernenden erstellen clientseitige Socket-Komponenten und integrieren sie in Chatbot-Server, um funktionale Chat-Anwendungen zu erstellen.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 36 Minuten

Arbeiten mit Chatbot 8 Minuten
Senden und Empfangen von Daten 6 Minuten
Arbeiten am Chatbot-Server 3 Minuten
Client-Socket erstellen und importieren 10 Minuten
Nachricht für Kunden erstellen 8 Minuten
Lernen, wie man eine Chat-App erstellt 1 Minute

3 Aufgaben Insgesamt 50 Minuten

Grundlagen der Chatbot-Programmierung 10 Minuten
Client-seitige Socket-Entwicklung 10 Minuten
Benotet - Erstellung von Chat-Anwendungen mit Python 30 Minuten

Dieses Modul konzentriert sich auf die Integration von Datenbanken in Python-Anwendungen. Die Lernenden erstellen und ändern Tabellen, führen Abfragen aus und aktualisieren Chat-Anwendungen, um Kundendaten effektiv mit SQLite zu verwalten.

Das ist alles enthalten

10 Videos4 Aufgaben

10 Videos Insgesamt 86 Minuten

PyCharm-Datenbanken und SQLite 8 Minuten
Befehle zum Erstellen einer Tabelle 9 Minuten
Einfügen von Werten in eine Tabelle 6 Minuten
Verbindung zwischen Datenbank und Python Code 9 Minuten
Abfrage aus der Datenbank 10 Minuten
Änderungen in der Chat-App vornehmen 8 Minuten
Entschlüsselung der Kundeninformationen 5 Minuten
Indizierung des Elements "Kunde 11 Minuten
Verbindung vom Kunden unter Adresse 9 Minuten
Hinzufügen von E-Mail und Kundenname 11 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 60 Minuten

Verwendung von Datenbanken in PyCharm 10 Minuten
Abfragen und Ändern von Daten 10 Minuten
Verwaltung von Kundendaten in Anwendungen 10 Minuten
Benotet - Datenbank-Integration mit Python 30 Minuten

Dieses Modul legt den Schwerpunkt auf praktische Techniken der Datenanalyse in Python, einschließlich der Handhabung von Datensätzen, Temperaturkonvertierungen und der Verwendung von Comprehensions. Die Lernenden werden auch die Grundlagen von NumPy für effiziente numerische Berechnungen erkunden.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Aufgaben

7 Videos Insgesamt 52 Minuten

Analysieren der Datensätze 9 Minuten
Code für die Umrechnung von Temperaturen 5 Minuten
Umrechnung der Temperatur unter Verwendung des Listenverständnisses 10 Minuten
Einführung in NumPy 8 Minuten
Größe der Liste 7 Minuten
Vom ND-Array verbrauchter Speicher 7 Minuten
Python-Liste und NumPy-Arrays 6 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 50 Minuten

Praktische Datenanalyse mit Python 10 Minuten
Einführung in NumPy für die Datenanalyse 10 Minuten
Benotet - Datenverarbeitung und -analyse in Python 30 Minuten

Dieses Modul vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse über NumPy, einschließlich mehrdimensionaler Arrays, Slicing, Umformung und mathematischer Operationen. Die Lernenden werden Matrixmanipulationen und Vergleichsoperationen für eine effektive Datenanalyse implementieren.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Aufgaben

11 Videos Insgesamt 90 Minuten

NumPy-Arrays erstellen 11 Minuten
Unterschiedlich dimensionales Array in NumPy 11 Minuten
Form eines Arrays 8 Minuten
Schneiden von 11 Minuten
Schneiden fortsetzen 5 Minuten
Arrays von Einsen und Nullen 9 Minuten
NumPy Beispiel 7 Minuten
NumPy Beispiel Weiter 6 Minuten
Verwendung von Skalierern mit NumPy-Arrays 8 Minuten
Matrix Multiplikation 8 Minuten
Vergleich Operationen 6 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 60 Minuten

Arrays erstellen und umgestalten 10 Minuten
Praktische Array-Anwendungen 10 Minuten
Matrix- und Vergleichsoperationen 10 Minuten
Graded - Fortgeschrittene NumPy Operationen 30 Minuten

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Felipe M.

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Jennifer J.

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

Larry W.

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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zum Antragsformular.