Gute Programmierpraxis in Python

Zusammenfassung


Der Kurs Gute Programmierpraxis in Python vermittelt die Fähigkeiten, die das Programmieren erleichtern. Sie werden lernen, häufige Fehler zu vermeiden und den Code so zu strukturieren, dass er besser lesbar und verständlich ist.

Zielgruppen


Der Kurs ist für Personen mit Erfahrung in Python geeignet, die ihren Stil beim Schreiben von Code verbessern und bei zukünftigen Projekten Zeit sparen möchten. Für Anfänger ist der Kurs Python für Wissenschaftler besser geeignet, da er eine breite Palette von Themen abdeckt und auch Teile des Kurses Gute Programmierpraxis enthält.

Rückmeldung


Der Kurs wurde bereits mehrfach an der Max Planck School of Photonics mit sehr guten Bewertungen durchgeführt. Kontaktieren Sie uns für den vollständigen Bericht, hier sind einige Auszüge:

    • “Mir gefällt, wie sehr mir dadurch bewusst wurde, wie nachlässig ich mit meinem Kodierungsstil war.
    • “Ich mag die hilfreichen Tipps, wie man Code lesbarer macht und die “schlechten” Code-Hausaufgaben”
    • “Mir haben die Details der Notebook-Erweiterungen sehr gut gefallen.”
    • “Gut strukturierte Videos verfügbar, wenn man Zeit hat”

Struktur des Kurses

Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten und besteht derzeit aus 2 Modulen. Er kann als On-Demand-Kurs oder als Blended-Learning-Kurs belegt werden. Die On-Demand-Module enthalten jeweils

  • einen 60-90-minütigen Videovortrag, den sich die Teilnehmer ansehen können, wann es ihnen passt
  • Übungen, in denen die Teilnehmer das Gelernte anwenden können
Die Blended-Learning-Module enthalten jeweils zusätzlich ein Live-Zoom-Tutorial zur Beantwortung von Fragen (90-120min). Nach dem letzten Modul wenden die Teilnehmer das Kursmaterial auf ihre eigenen Codes an. Die Ergebnisse werden im dritten Tutorium diskutiert.
Insgesamt sollten die Teilnehmer zwischen 9 und 15 Stunden einplanen.

Inhalt

  • Der PEP8-Leitfaden
  • Wie Sie Ihr Jupyter-Notizbuch strukturieren: Importe, Zellengröße, Zeilenlänge, Benennung von Variablen und Funktionen, Kommentare
  • Welche Notebook-Erweiterungen Sie verwenden sollten
  • Nützliche Tastenkombinationen, um das Schreiben von Code zu beschleunigen
  • Versionskontrolle mit GIT
  • Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit in Windows

Siehe Vorschau

Was die Teilnehmer sagen

"Ich wollte mich nur bei Ihnen für den wirklich guten Kurs bedanken! Obwohl ich schon vorher mit Python und Jupyter vertraut war, habe ich eine Menge wirklich nützlicher Dinge gelernt!"

"Nützliche Themen; perfekte Kommunikation"

Ph.D Student

Nützlich, interaktiv, schönes Format.

Ph.D Student

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Kontakt

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