7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen!

Python – Focus Object Oriented Programming
Python-Kenntnisse vertiefen
Das Python Focus Object-Oriented Programming Training ermöglicht es Teilnehmer:innen ihre Python-Fähigkeiten zu vertiefen und weiter auszubauen. Neben fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Programmiersprache Python bilden sie ihre Fähigkeiten im Object-Oriented Programming aus. Hierbei werden Teilnehmer:innen Designprinzipien und Best Practices objektorientierter Programmierung an die Hand gegeben, damit sie ihre Softwareprojekte noch schneller und effizienter umsetzen können.
Teilnehmer:innen arbeiten mit der weitverbreiteten Python Standard Library und fortgeschrittenen Konzepten der objektorientierten Programmierung wie Vererbung und Komposition. Zum Abschluss des Trainings stellen Teilnehmer:innen ihre entwickelten Kompetenzen in einem Abschlussprojekt sicher.
Kapitel 1: Advanced Python
- Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements
- List Comprehension und Dictionary Comprehension
- Industriestandard PEP8
Kapitel 2: OOP Basics
- Klassen und Attribute
- Instanzmethoden mit Method Chaining untersuchen
- Self-Keyword
- Debugging von Klassendefinitionen
Kapitel 3: Vererbungen und Kompositionen
- Vererbungshierarchie
- Multiple Vererbung
- Best Practices für Unit Tests
Kapitel 4 Advanced OOP
- Weiterführende Begriffe der objektorientierten Programmierung
- Decorators
- Statische und Klassenmethoden
- Operator Overloading
Kapitel 5: OOP Anwendungen und Abschlussprojekt
- Projekt zum Aufbau einer Data Science-Bibliothek
- Projekt zur Programmierung einer eigenen Blockchainv
Ihr Nutzen
- Objektorientiertes Programmieren (OOP) mit Fokus auf Klassen und Attributen.
- Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Codes nutzen.
- Funktionen zur Vereinfachung von Klassen kennenlernen.
Teilnehmer:innenkreis
Dieses Training richtet sich an Personen, die bereits über Erfahrungen mit der Programmiersprache Python verfügen und diese im professionellen Kontext effektiv einsetzen möchten.
Für das Training werden grundlegende Programmierkenntnisse in Python vorausgesetzt.
Methoden
In dem browserbasierten DataLab der StackFuel Online-Lernumgebung bekommen Teilnehmer:innen den Zugang zu ihrem StackFuel Training. Nach der Anmeldung im DataLab finden sie dort Lehrvideos, Interviews, Textbeiträge und interaktive Wissensabfragen. Wissenstests bieten ihnen dabei die Möglichkeit, ihren Lernerfolg selbst zu überprüfen.
Das Online-Training wird mit einer Teilnahmebescheinigung abgeschlossen, welche den Teilnehmer:innen im Namen von der Haufe Akademie und StackFuel ausgestellt wird. Sämtliche Lernmodule bearbeiten sie selbstständig und legen Ort und Zeit dafür selbst fest. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg steht ihnen das Mentor:innen-Team von StackFuel via E-Mail, telefonisch oder über das interne Forum zur Verfügung.