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Was Sie lernen werden

  • Mit Python Tools erstellen und Probleme lösen

  • Verschlüsseln und Extrahieren von versteckten Botschaften in Bildern mithilfe von Steganografie

  • Auf Live-Daten aus dem Internet zugreifen und diese analysieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Open-Source-Technologie
  • Kategorie: Web-Scraping
  • Kategorie: Skripting
  • Kategorie: Validierung von Daten
  • Kategorie: Analyse räumlicher Daten
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Dateiübertragungsprotokoll (FTP)
  • Kategorie: Sammlung und Analyse von Informationen
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Paket- und Softwareverwaltung
  • Kategorie: Korrelationsanalyse
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Restful API
  • Kategorie: Geografische Informationssysteme
  • Kategorie: JSON

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5 Aufgaben

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Abschnitt installieren wir Python 3.3, nutzen pip zur Verwaltung von Abhängigkeiten und schreiben Skripte für die automatisierte Datenverarbeitung. Zu den zentralen Themen gehören die Rolle von Python bei der Automatisierung und der Problemlösung im Zusammenhang mit Spionageaufgaben.

Das ist alles enthalten

2 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Gewinnung von Informationsdaten aus dem Internet mithilfe von Python, wobei der Schwerpunkt auf HTTP, FTP und der JSON-Auswertung liegt und wir zur Organisation und Analyse grundlegende Datenstrukturen nutzen.

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1 Video12 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Bildverarbeitung mit Pillow und stellen Steganografie-Techniken zum Verstecken von Daten in Bildern vor.

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1 Video12 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Geokodierung, der Haversine-Formel und der Rasterkodierung, um geografische Daten für effiziente standortbezogene Anwendungen zu analysieren und zu komprimieren.

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In diesem Abschnitt befassen wir uns mit fortgeschrittenen statistischen Methoden, darunter Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und Korrelation. Wir wenden Python-Techniken zur Datenanalyse und -validierung an.

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