Курс із самостійним навчанням

Python – schnell und intensiv Programmieren lernen

Запропоновано Berry Boessenkool

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Du willst in kurzer Zeit die praktische, einfache und sehr vielseitig einsetzbare Programmiersprache Python erlernen? Dann ist dieser openHPI-Kurs genau das Richtige für dich! In hohem Tempo erlernst du die Grundlagen des Programmierens. Dein erworbenes Wissen wird durch praktische Programmieraufgaben vertieft, die automatisch ausgewertet werden. Der Kurs setzt mathematisches Wissen (10. Klasse) voraus.

Im Selbststudium ist keine Zertifizierung möglich, aber alle Lerninhalte sind mitsamt des automatischen Feedbacks verfügbar.

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Самостійне навчання з Жовтня 29, 2024
Мова: Deutsch
Beginner, Programming

Інформація про курс

Die Programmiersprache Python zeichnet sich aus durch eine klare Syntax und leicht für Menschen lesbaren Code. Sie wird gern eingesetzt, wenn schnell Prototypen für Desktop- oder Webanwendungen entwickelt werden sollen. Ganz besonders eignet sich Python etwa für die Analyse und Visualisierung von Daten, Programmierung von Spielen, Aufgaben wie Datenverarbeitung, Systemadministration usw. sowie für die Bereiche Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Sie ist bekannt für hohe Qualität und Robustheit; Fehler sind leicht zu finden und zu beheben.

Nach der Kursteilnahme kannst du:

  • Daten für die Programmierung einsetzen und für die Anwendung passende Objekttypen nutzen
  • Wiederverwendbare Codeblöcke für bestimmte Aufgaben („Funktionen“) schreiben
  • Code ausführen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind oder ihn wiederholen („Schleifen“)
  • Fehler abfangen und alternative Aktionen ausführen und
  • Baupläne für Objekte („Klassen“) schreiben, die Attribute und Methoden enthalten.

Zielgruppe und Vorkenntnisse:

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bisher keine oder nur wenig Erfahrung mit Python haben. Wenn du neu in das Thema Programmieren einsteigst, solltest du eine schnelle Auffassungsgabe mitbringen, da relativ viel Inhalt in vergleichsweise kurzer Zeit vermittelt wird. Der Kurs läuft jetzt im Selbststudium (die eigentliche Kursdurchführung mit Betreuung im Forum und Verbesserung der Aufgabenstellungen ist abgeschlossen) - du kannst dir also natürlich auch mehr Zeit für die Inhalte nehmen.
Ein grundlegendes Verständnis von Logik und Abstraktion ist benötigt, ebenso ein sicherer Umgang mit Rechner, Tastatur und Browser. Einige mathematische Konzepte (bis 10. Klasse) werden ohne weitere Erklärung im Kurs verwendet. Einige Begriffe aus der Informatik werden nur sehr knapp erläutert und erfordern zum vollen Verständnis ggf. eigene Recherche.
Für einen leichten Einstieg vorab empfehle ich den Python Junior Kurs.

Umfang:

Der Kurs ist in vier Wochenabschnitte aufgeteilt. Jede Woche enthält 3-6 Lektionen mit jeweils einem Video, Multiple Choice-Prüfungsaufgaben und automatisch ausgewerteten Programmieraufgaben. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Woche (in Stunden) wurde von den Teilnehmern in der Abschlussumfrage wie folgt eingeschätzt:

Histogramm Zeitaufwand, 16% 1-3 Stunden pro Woche, 35% 3-6, 38% 6-12, 11% mehr

Зміст курсу

  • Woche 1: Intro:

    Willlkommen, Syntax, Datentypen, Funktionen, Importieren, Zeichenketten
  • Woche 2: Objekte:

    Collections, Listen, Dictionaries
  • Woche 3: Schleifen:

    Bedingungen, for + while Schleifen, List/Dict Comprehension
  • Woche 4: Programmieren:

    Fehlermanagement, Klassen, Exkurs Unit Tests

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Слухачі

Поточний
Сьогодні
11 557
Кінець курсу
жовт. 29, 2024
11 126
Початок курсу
жовт. 02, 2024
9 076

Вимоги до сертифіката

  • Отримайте Відомість досягнень, набравши не менше 50% від максимальної кількості балів за всі оцінювані завдання.
  • Отримайте Підтвердження участі, виконавши не менше 50% матеріалу курсу.

Для отримання додаткової інформації див. інструкцію з отримання сертифіката.

Цей курс запропонований

Berry Boessenkool

Berry Boessenkool has been teaching R courses in various formats since 2012. He is a freelance R trainer and consultant and works part-time as a lecturer at HPI. His passion for programming was sparked in his studies of geoecology and the analysis of environmental data is still close to his heart.