By the end of this course, learners will be able to configure Jupyter and IPython environments, create professional data visualizations with Matplotlib, enhance graphs with NumPy, and apply advanced scientific plotting techniques. They will also master IPython functionalities such as widgets, magic commands, kernels, and unit testing while optimizing Python performance with profiling tools, memory mapping, and conversions. Finally, learners will accelerate Python with Numba and Cython, implement parallel and distributed computing, and explore next-generation visualization with Seaborn, D3.js, and Julia.
Jupyter & Python: Visualize, Optimize & Accelerate
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2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Configure Jupyter/IPython and create advanced visualizations with Matplotlib & Seaborn.
Optimize Python performance with profiling, memory mapping, Numba, and Cython.
Implement parallel/distributed computing and integrate next-gen visualization tools.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Scientific Visualization
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: Interactive Data Visualization
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Performance Tuning
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Oktober 2025
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23 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
This module introduces learners to Jupyter and IPython environments, focusing on setup, configuration, and basic operations. Students will gain confidence in using notebooks for code execution, documentation, and fundamental computations.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Aufgaben
This module covers the foundations of data visualization using Matplotlib and NumPy. Learners will explore different chart types and understand how to enhance them for meaningful insights.
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17 Videos4 Aufgaben
This module emphasizes advanced plotting skills, including annotations, multi-axis visualizations, and scientific plotting features. Learners will be able to design professional-quality graphs for analytical and presentation purposes.
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13 Videos4 Aufgaben
This module explores advanced IPython features including HTML/JavaScript rendering, magic commands, and kernel management. Learners will also discover automated testing for reliable and reproducible workflows.
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13 Videos4 Aufgaben
This module introduces optimization methods, interactive widgets, and profiling techniques. Learners will improve code efficiency and handle large datasets effectively using NumPy and real-time interactions.
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18 Videos4 Aufgaben
This module focuses on high-performance computing with Numba, Cython, and parallel computing strategies. Learners will also explore advanced visualizations and Julia integration for next-generation numerical computing.
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26 Videos4 Aufgaben
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Status: Kostenloser Testzeitraum
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Felipe M.
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„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.
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
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