In diesem Kurs richten Sie eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung ein, erlernen die grundlegende Python-Syntax und lernen, GitHub für eine nahtlose Zusammenarbeit zu nutzen. Am Ende des Moduls verfügen Sie über dieselben grundlegenden Fähigkeiten, die auch Profis in der Branche einsetzen, einschließlich modernster GenAI-Anwendungen. Machen Sie sich bereit, sich vom Programmieranfänger zum selbstbewussten Datenforscher zu entwickeln.

Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage: • die Rolle von Python in der Datenwissenschaft zu erläutern und zu erklären, wie sich GitHub in einen modernen Daten-Workflow einbinden lässt. • die Kernsyntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen von Python zu beschreiben. • Jupyter Notebooks als interaktive Entwicklungsumgebung einzurichten und darin zu navigieren. • grundlegende Workflows zur Versionskontrolle mithilfe von Git-Repositorys, Commits und Branches für Data-Science-Projekte zu implementieren; • kollaborative Git-Praktiken durch klare Commit-Meldungen und Verzweigungsstrategien anzuwenden; • die Fähigkeit unter Beweis zu stellen, eine Notebook-Umgebung einzurichten und erste Aufgaben zur Versionskontrolle im Rahmen eines Übungslabors durchzuführen.