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Python-Grundlagenkurs

Zusammenfassung

Wissenschaftler brauchen Programmierkenntnisse in Python, um ihre Daten zu analysieren, haben aber während ihres Bachelor- und Masterstudiums kaum eine Programmierausbildung erhalten. Daher verfolgt der Kurs Python Grundlagen zwei unterschiedliche Ziele und lehrt

  • wissenschaftliche Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu visualisieren, um publikationsreife Diagramme zu erstellen
  • Gute Programmierpraxis und virtuelle Umgebungen

Zielgruppen

Der Kurs ist geeignet für für Personen mit Vorkenntnissen in anderen Programmiersprachen und für Personen, die bereits Erfahrung mit Python haben und ihre Kenntnisse verbessern möchten. Viele frühere Teilnehmer waren Autodidakten und schätzten die strukturierte Einführung in Python und die Vielfalt der in diesem Kurs behandelten Themen.

Der Kurs ist auch für absolute Anfänger in der Programmierung geeignet, allerdings sollten Anfänger zusätzliche Zeit zwischen den Tutorials einplanen, um die Grundlagen aus den zusätzlichen Ressourcen zu lernen.

Struktur des Kurses

Der Kurs wird in englischer Sprache abgehalten. 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).
Die Teilnehmer sollten 5 bis 8 Stunden pro Modul oder insgesamt 20-32 Stunden einplanen.

Inhalt

Einrichtung

  1. Einführung, Jupyter, Virtuelle Umgebungen, Notebook-Erweiterungen, Python-Grundlagen

Grundlagen

  1. Syntax, PEP8, Tastaturkürzel, Einführung in Numpy und Matplotlib
  2. Fortgeschrittenes Numpy, Pandas, Dateieingabe und -ausgabe, ChatGPT
  3. Fortgeschrittene Matplotlib, Inset Plots, Contour Plots, Interaktive Plots

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, können aber von Vorteil sein. Wer mit MATLAB vertraut ist, findet den Kurs in der Regel leichter. Mit etwas zusätzlichem Zeitaufwand wird dieser Kurs Sie jedoch vom Anfänger zum sicheren Verwalter wissenschaftlicher Daten machen.

Die Vorlesungsvideos für jedes Modul sind etwa eine Stunde lang, aber die meisten Teilnehmer sehen sie sich zweimal an. Für die Übungen sollten Sie zusätzlich 2 bis 4 Stunden einplanen. Wenn Sie sich für die Option des gemischten Lernens entschieden haben, fügen Sie weitere 2 Stunden pro Modul hinzu. Alles in allem werden Sie also 5 bis 8 Stunden pro Modul benötigen.

Gewiss. In den Tutorien werden wir zunächst die Vorlesung durchgehen und die Übungen lösen. Dann haben wir in der Regel Zeit, uns mit Themen zu beschäftigen, die über den Inhalt des Moduls hinausgehen. Dazu gehören oft Diskussionen über die eigenen Programmierprojekte der Teilnehmer.

Wenn Sie sich an den Übungen beteiligen und Lösungen zu den Aufgaben beitragen, erhalten Sie nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat.

Wenn Sie sich für das Selbststudium mit dem On-Demand-Kurs entscheiden, aber dennoch ein Zertifikat wünschen, können Sie ein persönliches Zoom-Gespräch vereinbaren, um Ihr Verständnis zu überprüfen. Wenn Sie die Prüfung bestehen, erhalten Sie das Zertifikat. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, wenn Sie interessiert sind.

Überblick über die Kurse

Ab 2023 sind die Spezialisierungskurse Good Programming Practice in Python und Advanced Plotting in Python in Python for Scientists und Python for Biologists integriert.

Modul/Kurs Python für Wissenschaftler Python für Biologen Python-Grundlagen
Einführung, Virtuelle Umgebungen, Jupyter, Notebook-Erweiterungen, Python-Grundlagen + + +
Syntax, PEP8, Tastaturkurzbefehle, Erste Beispiele in Numpy und Matplotlib + + +
Fortgeschrittenes Numpy, File IO, Pandas, ChatGPT + + +
Fortgeschrittene Matplotlib, Plot-Optionen, Inset Plots, Contour Plots, Interaktive Plots + + +
GIT, String-Formatierung, Videoerstellung, Notebook-Struktur + +
Interpolation, Anpassung, Komplexe Anpassung, Filterung, Beispiel für Datenanalyse + *
Erstellen von Dateien, Generatoren, Parallelisierung, Sympy, Integration von Plots in Overleaf + *
Biopython, DNA-Sequenzierung, BLAST, Visualisierung von DNA *
Bildanalyse und -verarbeitung, Scikit Image *
+ d.h. die Themen werden sowohl in der Vorlesung als auch in den Tutorien behandelt
* Das bedeutet, dass die Teilnehmer Zugang zu den Vorlesungsunterlagen haben, aber wir werden 1 oder 2 Themen auswählen, die wir in den Tutorien besprechen

On-Demand Kurse

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Kommende Live-Kurse

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Kontakt

Sind Sie interessiert oder haben Sie Fragen zum Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure? Melden Sie sich jederzeit!

+49 156 78448154

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