Eine Einführung in die grundlegenden Konzepte von Python. Du lernst interaktiv und mithilfe eines Skripts, wie du Python nutzen kannst. Du erstellst deine ersten Variablen und machst dich mit den grundlegenden Datentypen von Python vertraut.

Hallo Python!

Dein erster Python-Code

Python als Taschenrechner

Variablen und Typen

Variablenzuweisung

Berechnungen mit Variablen

Andere Variablentypen

Operationen mit anderen Typen

Grundlagen von Python

Chapter 1

Du lernst, wie du Daten in Listen speicherst, auf sie zugreifst und sie bearbeitest – dies ist der erste Schritt, um mit großen Datenmengen effizient arbeiten zu können.

Listen in Python

Eine Liste erstellen

Listen mit verschiedenen Typen erstellen

Liste aus Listen

Listenelemente abrufen

Teile und herrsche

Teillisten erstellen

Elemente von Listen innerhalb einer Liste abrufen

Listen manipulieren

Listenelemente ersetzen

Listen erweitern

Listenelemente löschen

Funktionsweise von Listen

Chapter 2

Nun lernst du, wie du dir mithilfe von Funktionen, Methoden und Paketen Code zunutze machen kannst, der bereits von brillanten Python-Profis geschrieben wurde. Ziel ist es, die Menge an nötigem Code zu reduzieren, die du zum Lösen anspruchsvoller Probleme brauchst.

Funktionen

Bekannte Funktionen

Hilfe!

Mehrere Argumente

Methoden

Methoden für Zeichenketten

Methoden für Listen

Methoden für Listen (2)

Pakete

Paket importieren

Selektiver Import

Unterschiedliche Arten des Imports

Funktionen und Pakete

Chapter 3

NumPy ist ein grundlegendes Python-Paket für Data Science. In diesem Kapitel lernst du den Umgang mit den leistungsstarken Tools im NumPy-Array und beginnst mit der Datenexploration.

NumPy

Dein erstes NumPy-Array

Körpergrößen der Baseballspieler

NumPy-Nebenwirkungen

Elemente von NumPy-Arrays abrufen

2D-NumPy-Arrays

Dein erstes 2D-NumPy-Array

Baseballdaten im 2D-Format

Elemente von 2D-NumPy-Arrays abrufen

2D-Arithmetik

NumPy: Grundlegende Statistiken

Durchschnitt versus Median

Analyse der Baseballdaten

Chapter 4 MLB (baseball)

FIFA (soccer)

Python ist eine universell einsetzbare Programmiersprache, die für Data Science immer beliebter wird. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Python, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Im Gegensatz zu anderen Python-Tutorials konzentriert sich dieser Kurs speziell auf Python für Data Science. In unserem Einführungskurs zu Python lernst du, wie du Daten speichern und bearbeiten kannst und welche nützlichen Data-Science-Tools dir bei deinen eigenen Datenanalysen helfen. Starte jetzt den Python-Onlinekurs von DataCamp!

<h2>Eine Einführung in Python</h2> 
Python hat sich zum Marktführer unter den Programmiersprachen entwickelt und ist die Sprache der Wahl für Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Die Nachfrage nach Datenkenntnissen steigt, weil Unternehmen verwertbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen wollen.
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<h2>Entdecke die Python-Grundlagen</h2> 
Dies ist ein Python-Kurs für Anfänger und wir haben ihn für Menschen ohne Python-Erfahrung konzipiert. Es ist sogar geeignet, wenn du überhaupt keine Erfahrung im Programmieren hast. Du lernst die Grundlagen von Python kennen, um alltägliche Funktionen und Anwendungen zu verstehen. Du erfährst, wie du Python als Taschenrechner verwenden kannst, wie du Variablen und Typen verstehst und wie du Python-Listen erstellst. In der ersten Hälfte dieses Kurses wirst du auf die interaktive Nutzung von Python vorbereitet und lernst, wie du mit einer der beliebtesten Programmiersprachen der Welt Daten speichern, darauf zugreifen und sie manipulieren kannst.
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<h2>Erkunde Python-Funktionen und -Pakete</h2> 
Die zweite Hälfte des Kurses beginnt mit einem Blick darauf, wie du Funktionen, Methoden und Pakete nutzen kannst, um Code zu verwenden, den andere Python-Entwickler geschrieben haben. Als Open-Source-Sprache verfügt Python über zahlreiche vorhandene Pakete und Bibliotheken, die du zur Lösung deiner Probleme nutzen kannst.
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<h2>Erste Schritte mit NumPy</h2> 
NumPy ist ein wichtiges Python-Paket für die Datenwissenschaft. Zum Abschluss dieses Kurses lernst du, einige der beliebtesten Werkzeuge aus dem NumPy-Array zu verwenden und Daten in Python zu erforschen.

Entdecken Sie in diesem vierstündigen Kurs, wie Sie Python für Data Science nutzen können.

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