Python for Data Science

Einführung
+ Vorteile von Python
+ Verbreitung von Python
+ Installation von Python unter Windows
+ Erstes Programm in der IDLE IDE
+ Entwicklungsumgebung Anaconda/PyCharm
+ Variablen und Operatoren
+ Verzweigungen, Schleifen
+ Fehler und Ausnahmen
+ Funktionen und Module
+ Datentypen
+ Zahlen, Zeichenketten, Listen
+ Tupel, Dictionarys
+ Mengen, Sets
+ Wahrheitswerte und Nichts
Weiterführende Programmierung
+ Ausgabe und Formatierung
+ Conditional Expression
+ Iterierbare Objekte
+ List Comprehension
+ Fehler und Ausnahmen
+ Funktionen
+ Eingebaute Funktionen
+ Eigene Module erstellen
+ Parameter der Kommandozeile
Objektorientierte Programmierung
+ Was ist OOP?
+ Klassen, Objekte und eigene Methoden
+ Konstruktor und Destruktor
+ Besondere Methoden
+ Operatormethoden
+ Referenz, Identität und Kopie
+ Vererbung
+ Mehrfachvererbung
Diverse Module
+ Datum und Zeit
+ Modul »Pandas« im Detail
+ Reguläre Ausdrücke
+ Numpy und Scipy in der Praktischen Anwendung
+ Grafische Aufbereitung mit Matplotlib
Integration von Python in Excel (alternativ LibreOffice Calc)
+ Notwendige Module
+ Import/Export
+ Best Practise
Dateien
+ Dateitypen, Öffnen und Schließen einer Datei
+ Sequentielle Dateien, Dateien mit festgelegter Struktur
+ Bearbeitung mehrerer Dateien, Informationen über Dateien
+ Dateien und Verzeichnisse verwalten
Zugriff auf Datenbanken
+ Python interne sqlite3 Datenbank
+ Module und Konfiguration für klassische SQL Datenbanksysteme