Kursname: Python - Python Techniken für komplexe Python Modelle

In diesem Kurs lernen Teilnehmende fortgeschrittene Python-Techniken, um komplexe, datengetriebene Modelle zu entwickeln und zu optimieren. Der Fokus liegt auf der professionellen Nutzung von Python für datenwissenschaftliche, mathematische und algorithmische Anwendungen. Dabei werden praxisrelevante Methoden vermittelt, um skalierbare und performante Modelle für reale Szenarien zu erstellen.

Zielgruppe

  • Data Scientists, Entwickler:innen, Analyst:innen und technisch interessierte Fachkräfte.
  • Ideal für alle, die mit Python datenbasierte Anwendungen, Simulationen oder Machine-Learning-Modelle entwickeln möchten.

Kursniveau

  • Fortgeschritten.

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse

  • Solide Grundkenntnisse in Python erforderlich (z. B. ,,Python Grundlagen" oder ,,Python for Data Science").

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  • *Modul 1: Fortgeschrittene Python-Programmiertechniken**

In diesem Modul werden leistungsfähige Programmiermuster und effiziente Code-Strukturen vermittelt, die Grundlage für komplexe Modelle bilden.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Optimierungsalgorithmus mit Python.

  • Fortgeschrittene Funktionen und Lambda-Ausdrücke
  • Iteratoren, Generatoren und List Comprehensions
  • Arbeiten mit Modulen, Packages und Imports
  • Speicher- und Laufzeiteffizienz (Profiling & Optimierung)
  • Funktionales und objektorientiertes Programmierdesign

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  • *Modul 2: Datenverarbeitung und algorithmische Modellierung**

Hier lernen Teilnehmende, wie sie große Datenmengen vorbereiten, analysieren und für Modelle nutzbar machen. Es werden algorithmische Strukturen und numerische Methoden mit Python umgesetzt.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines linearen Regressionsmodells zur Vorhersage von Markttrends.

  • Datenanalyse mit Pandas und NumPy
  • Mathematische Modellierung mit SciPy
  • Lineare Algebra und Statistik in Python
  • Algorithmenentwurf und Komplexitätsanalyse
  • Einführung in Machine-Learning-Konzepte

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  • *Modul 3: Strukturierte Modellarchitekturen und Skalierbarkeit**

Teilnehmende lernen, wie komplexe Modelle modular aufgebaut und skalierbar implementiert werden. Zudem werden fortgeschrittene Konzepte wie Design Patterns, Testing und Performanceoptimierung behandelt.
Praxisbeispiel: Erstellung einer skalierbaren Machine-Learning-Pipeline mit Python.

  • Objektorientierte Architektur für Modelle
  • Nutzung von Entwurfsmustern (Factory, Strategy, Observer)
  • Testgetriebene Entwicklung (PyTest, Mocking)
  • Daten- und Modellpipeline mit Python strukturieren
  • Performance-Optimierung und Parallelisierung

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  • *Ähnliche Kurse**
  • Advanced Programming Techniques with Python
  • Python for Data Science
  • Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein & Qualifizierungschancengesetz (QCG). Teilnahme für Privatpersonen und Unternehmen möglich. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.