Vorschau
Beispielvortrag
Um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie die Kurse aussehen, finden Sie hier ein Beispiel für ein Vorlesungsvideo über Interpolation.
"Der Kurs von Maurice ist eine großartige Einführung, die auf die wichtigsten Aspekte von Python für Wissenschaftler wie Datenanalyse und Visualisierung abzielt. Seine Vorlesungen und Übungen sind sehr motivierend und man kann sofort mit dem Schreiben relevanter Programme beginnen. Seine Kurse sind unterhaltsam und informativ, man kann jede Frage stellen und bekommt immer eine nützliche Antwort. Ich kann es nur empfehlen!".
"Maurice hat uns eine Menge mächtiger Werkzeuge in Python gezeigt, die in der wissenschaftlichen Forschung angewendet werden können. Ich habe bereits damit begonnen, das in diesem Kurs Gelernte zu nutzen, um mit meinen experimentellen Daten umzugehen. Thank you Maurice!"
"Als absoluter Anfänger in Python wurde ich auf ein Niveau gebracht, auf dem ich mich sicher fühle, meine Daten mit Python zu analysieren."
"Mir hat der breite Überblick über verschiedene Themen des wissenschaftlichen Arbeitens mit Python gefallen"
"Ich habe meine ersten Schritte im Programmieren mit Python gemacht. Die Beispiele und vor allem das Nachschlagen von häufig genutztem Code zum Laden von Daten, Plotten und Analysieren machten den Kurs zu einem praxisnahen Kurs. Der Kurs ist gut strukturiert und die Live-Tutorials sind sehr hilfreich. Ich kann ihn nur empfehlen."
Modul / Kurs | Python für Wissenschaftler | Python für Biologen | Python-Grundlagen |
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Einführung, Virtuelle Umgebungen, Jupyter, Notebook-Erweiterungen, Grundlagen von Python | + | + | + |
Syntax, PEP8, Tastaturkürzel, 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, Datenanalyse Beispiel | + | * | |
Erstellen von Dateien, Generatoren, Parallelisierung, Sympy, Integration von Plots in Overleaf | + | * | |
Biopython, DNA-Sequenzierung, BLAST, Visualisierung von DNA | * | ||
Bildanalyse und -verarbeitung, Scikit Image | * |
Sind Sie interessiert oder haben Sie Fragen zum Kurs Python für Wissenschaftler und Ingenieure? Sie können sich jederzeit melden!
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