EDUCBA

Spezialisierung „Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography“

EDUCBA

Spezialisierung „Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography“

Build Web Apps, ML Models & Encrypt Data.

Create web systems, ML tools, and cryptographic apps using Python.

EDUCBA

Dozent: EDUCBA

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Fragen Sie Coursera

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 75 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 75 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Construct and deploy dynamic Python-based web applications using GUI tools, CGI scripting, and XML-RPC.

  • Apply linear regression and sentiment analysis techniques using Python for data-driven insights.

  • Implement and evaluate cryptographic algorithms including Caesar, RSA, and hashing for secure systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Key Management
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Cryptography
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Cryptographic Protocols
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Public Key Cryptography Standards (PKCS)
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Web Development
  • Kategorie: Apache
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Event-Driven Programming
  • Kategorie: Encryption
  • Kategorie: Secure Coding

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Web Applications
  • Kategorie: Classification Algorithms

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Build interactive GUI applications with wxPython, including text editors, event handling, and database integration.

  • Develop network-aware applications using Python networking modules, asyncio, and the Twisted framework.

  • Parse and extract web data using Tidy, Python HTML parsing libraries, Beautiful Soup, and CGI programming.

  • Deploy Python web applications by configuring Apache, publishing dynamic content, and implementing RSS and XML-RPC services.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Event-Driven Programming
Kategorie: Apache
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: User Interface (UI)
Kategorie: Scripting
Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)
Kategorie: Databases
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Web Servers
Kategorie: UI Components
Kategorie: Data Persistence
Kategorie: Web Applications
Kategorie: Server Side
Kategorie: Database Application
Kategorie: Application Frameworks
Kategorie: Web Frameworks
Kategorie: Network Protocols
Kategorie: Servers
Kategorie: Web Development

Was Sie lernen werden

  • Analyze and clean malformed HTML, parse web content with Python, and build CGI-based web applications.

  • Construct server-side applications using PSP, implement XML-RPC services, and validate code with doctest and unittest.

  • Evaluate application performance using profiling tools and diagnose CGI execution and server configuration issues.

  • Demonstrate Python integration with Java and .NET, analyze memory management, and package applications with distutils.

Linear Regression & Supervised Learning in Python

Linear Regression & Supervised Learning in Python

KURS 3, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Identify the key components of a supervised learning project and the Python libraries required for linear regression.

  • Interpret data distributions, variable relationships, and outliers using univariate and bivariate exploratory data analysis.

  • Construct a simple linear regression model in Python by analyzing relationships between independent and dependent variables.

  • Evaluate regression model predictions using standard performance metrics and compare results with actual outcomes.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Python Case Study - Sentiment Analysis

Python Case Study - Sentiment Analysis

KURS 4, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Identify the key concepts, Python tools, libraries, and machine learning algorithms used for sentiment analysis and text classification.

  • Construct a sentiment analysis pipeline by cleaning text data, training models, and evaluating performance using standard metrics.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Model Training
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Computer Programming Tools
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Development Environment
Python Case Study - Cryptography

Python Case Study - Cryptography

KURS 5, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implement classical encryption and decryption techniques including Caesar transposition affine substitution Vernam and Vigenère ciphers in Python.

  • Analyze cryptographic systems by applying brute force methods and evaluating cipher strengths and vulnerabilities.

  • Differentiate encoding, hashing, symmetric encryption, and public-key cryptography using practical Python examples.

  • Construct RSA key pairs and build secure encryption and decryption workflows using Python and cryptographic libraries.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cryptography
Kategorie: Encryption
Kategorie: Brute-force attacks
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Key Management
Kategorie: Public Key Cryptography Standards (PKCS)
Kategorie: Cryptographic Protocols
Kategorie: Public Key Infrastructure
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Scripting

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

EDUCBA
EDUCBA
1.708 Kurse393.606 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„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.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen