Wie lernt man Python am besten?

Wenn Sie wissen, warum Sie Python lernen wollen, sei es für die Datenanalyse, die Webentwicklung oder die Automatisierung von Aufgaben, können Sie sich besser konzentrieren. Regelmäßiges Üben mit Python festigt Ihr Verständnis und verbessert Ihre Problemlösungsfähigkeiten. Beteiligen Sie sich an Programmier-Communities wie Stack Overflow oder r/learnpython auf Reddit, um Unterstützung und Einblicke zu erhalten. Arbeiten Sie an echten Projekten wie der Entwicklung kleiner Skripte oder Anwendungen. Coursera's Python for Everybody von der University of Michigan ist ein hervorragender Einstieg.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um Python auf Coursera zu lernen?

Python-Kurse auf Coursera sind für Lernende mit unterschiedlichem Erfahrungsstand zugänglich: Anfänger können mit Einführungskursen beginnen, die die Grundlagen von Python und Programmierkonzepten abdecken. Fortgeschrittene Lernende können ihre Fähigkeiten in spezifischen Anwendungen wie Webentwicklung oder Datenwissenschaft verbessern. Fortgeschrittene Programmierer können sich mit Themen wie der algorithmischen Programmierung und komplexen Datenstrukturen in Python auseinandersetzen. Testen Sie Ihre Python-Kenntnisse mit unserem Python Skill Assessment , um Ihre Fähigkeiten und Ihre Bereitschaft für fortgeschrittene Themen zu beurteilen.

Wie kann ich Python lernen, wenn ich keine Erfahrung im Programmieren habe?

Anfänger können mit Python-Einführungskursen beginnen, die speziell für Programmieranfänger konzipiert sind. In diesen Kursen werden oft grundlegende Konzepte wie Variablen, Kontrollstrukturen und grundlegende Syntax in einem strukturierten, schrittweisen Format vorgestellt. Interaktive Lektionen, praktische Übungen und angeleitete Projekte helfen dabei, das Gelernte zu festigen und Vertrauen aufzubauen. Wenn Sie sich für ein Format zum Selbststudium entscheiden, können Sie auch in einem angenehmen Tempo vorankommen.

Welche Zertifizierungen und Zeugnisse kann ich durch Python-Kurse auf Coursera erwerben?

Coursera bietet Lernenden, die Python-Kurse absolviert haben, mehrere Optionen für Nachweise: Berufsbezogene Zertifikate, die Ihre Python-Programmierkenntnisse bestätigen. Spezialisierungen, die in Bereichen wie künstliche Intelligenz , Cybersicherheit oder Big Data ins Detail gehen. Zertifikate, die von Branchenführern anerkannt werden und den Weg für den beruflichen Aufstieg ebnen können.

Welche Karrieremöglichkeiten gibt es mit Kenntnissen in der Python-Programmierung?

Python ist eine vielseitige Sprache, die die Tür zu zahlreichen Karrierewegen öffnet: Softwareentwickler , die mit Python Anwendungen und Softwarelösungen erstellen. Fachkraft für Datenanalyse , Ableitung von Erkenntnissen aus Datensätzen mit den Analysewerkzeugen von Python. Ingenieur für maschinelles Lernen , der mit Hilfe der Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen Modelle erstellt und trainiert. Webentwickler , der Websites mit den Web-Frameworks von Python entwickelt und pflegt. Automatisierungsingenieur , der Automatisierungsskripte implementiert, die Geschäftsprozesse rationalisieren.

Beliebte Python-Kurse – Python online lernen

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University of Pittsburgh
Master of Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben:
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Abschluss · 1–4 Jahre
University of Michigan
Master of Applied Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Storytelling, Database Design, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Experimentation, PySpark, Interactive Data Visualization, Pandas (Python Package), Network Analysis, Deep Learning, Applied Machine Learning, Cloud Services, Natural Language Processing, JSON, Data Mining, Qualitative Research, Statistical Visualization, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting
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Abschluss · 1–4 Jahre
Universidad de los Andes
Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®
Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Maintainability, Test Automation, Software Testing, Version Control, Test Driven Development (TDD), Git (Version Control System), Software Architecture, Continuous Integration, Software Design, Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Regression Testing, Software Design Patterns, Web Content Accessibility Guidelines, Agile Software Development, Quality Assurance, Angular, Unified Modeling Language
Credits angeboten
MasterTrack · 6–12 Monate
Universidad de los Andes
Metodologías ágiles de desarrollo de software Certificado MasterTrack®
Kompetenzen, die Sie erwerben: Test Automation, Android Jetpack, User Story, Software Testing, Kotlin, Agile Software Development, Team Building, Security Requirements Analysis, Continuous Integration, Cloud Applications, Infrastructure As A Service (IaaS), Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Software Engineering, Sprint Retrospectives, Application Security, Software Architecture, Web Content Accessibility Guidelines, Platform As A Service (PaaS)
Credits angeboten
MasterTrack · 6–12 Monate
Universidad de los Andes
Maestría en Ingeniería de Software
Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Process Analysis, Maintainability, Test Automation, Angular, Android Jetpack, Risk Mitigation, Cloud-Native Computing, Dashboard, Design Thinking, Site Reliability Engineering, API Design, Video Game Development, Internet Of Things, Sprint Planning, User Experience Design, Microservices, Machine Learning, Security Requirements Analysis, Cloud Applications
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Abschluss · 1–4 Jahre
Universidad de los Andes
Maestría en Inteligencia Artificial
Kompetenzen, die Sie erwerben: Real-Time Operating Systems, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Computer Vision, Reinforcement Learning, Cloud-Native Computing, Natural Language Processing, Containerization, Deep Learning, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, CI/CD, Probability & Statistics, Control Systems, Data Ethics, Application Deployment, Epidemiology, Education Software and Technology
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Abschluss · 1–4 Jahre
Universidad de los Andes
Maestría en Inteligencia Analítica de Datos
Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design
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Abschluss · 1–4 Jahre
Imperial College London
Master of Science in Machine Learning and Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Student Support and Services, PySpark, Data Pipelines, Linear Algebra, Ggplot2, Dimensionality Reduction, Student Services, Data Processing, Big Data, Agentic systems, Graphing, A/B Testing, Unstructured Data, Deep Learning, Bayesian Statistics, Applied Machine Learning
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Abschluss · 1–4 Jahre
Northeastern University
Master of Science in Information Systems
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Abschluss · 1–4 Jahre
Northeastern University
Master of Science in Data Analytics Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben:
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Abschluss · 1–4 Jahre
University of Leeds
Master of Science in Data Science (Statistics)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Network Analysis, Planning, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Data Visualization Software, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Decision Tree Learning, R Programming, Probability, Bayesian Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis
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Abschluss · 1–4 Jahre
University of Colorado Boulder
Master of Science in Data Science
Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Design, User Story, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, New Product Development, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Failure Analysis, Delegation Skills, Unsupervised Learning, Sampling (Statistics), Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Statistical Modeling, Goal Setting, Proposal Writing, Generative AI
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Abschluss · 1–4 Jahre