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Kurshandbuch
UPS-MNDPWP
Python Programming Basics - Master Level
Inhaltsverzeichnis
  1. Programming with Python
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus Master Artificial Intelligence (Quellstudiengang: 1110320c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 1 Monat / Teilzeit: 2 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Master Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Master-Niveau ist anspruchsvoller als auf Bachelor-Niveau. Vorhandenes Grundlagenwissen im gewählten Fachbereich ist deshalb von Vorteil.
Zugangsempfehlungen: Englisch auf B2 Niveau

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLMDSPWP01
Programming with Python
Fakten zum Modul

Modul: Programming with Python (DLMDSPWP)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: English

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Hausarbeit
Kurse im Modul:
  • DLMDSPWP01 (Programming with Python)
Kursbeschreibung
Python is one of the most versatile and widely used scripting languages. Its clean and uncluttered syntax as well as its straightforward design greatly contribute to this success…
Python is one of the most versatile and widely used scripting languages. Its clean and uncluttered syntax as well as its straightforward design greatly contribute to this success and make it an ideal language for programming education. Its application ranges from web development to scientific computing. Especially in the fields of data science and artificial intelligence, it is the most common programming language supported by all major data-handling and analytical frameworks. This course provides a thorough introduction to the language and its main features, as well as insights into rationale and application within important libraries related to data science and artificial intelligence and important adjacent concepts such as environments, testing, and version control.
Kursinhalte
  1. Introduction to Python
    1. Data Structures
    2. Functions
    3. Flow Control
    4. Input / Output
    5. Modules and Packages
  2. Classes and Inheritance
    1. Scopes and Namespaces
    2. Classes and Inheritance
    3. Iterators and Generators
  3. Python Important Libraries
    1. Standard Python Library
    2. Scientific Calculations
    3. Machine Learning Libraries
    4. Data Visualization
    5. Accessing Databases
  4. Errors and Exceptions
    1. Syntax Errors
    2. Handling and Raising Exceptions
    3. User-Defined Exceptions
  5. Working with Python
    1. Virtual Environments
    2. Managing Packages
    3. Unit and Integration Testing
    4. Documenting Code
  6. Version Control
    1. Introduction to Version Control
    2. Version Control with GIT

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