Python ist heute eine der beliebtesten Programmiersprachen unter Anfängern und fortgeschrittenen Programmierern. Dafür gibt es viele Gründe. Ein wichtiger Grund ist hierbei sicherlich die umfangreiche Standarbibliothek [1], die mächtige Funktionalitäten für den Programmieralltag zur Verfügung stellt, wie komfortable Zeichenkettenoperationen, Zauberei über reguläre Ausdrücke oder die Möglichkeit Zeitpunkte und Zeitspannen zu repräsentieren und umzurechnen. Klar, Python bietet solche tollen Module an!
Aber wer nimmt sich schon mal die Zeit um sich hier einen systematischen Überblick zu verschaffen? Wir! Im Rahmen des Kurses. Um Python-Programme darüber hinaus mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) auszustatten, wird im Kurs auch eine Einführung in die mächtige und sehr beliebte Bibliothek Qt [2] gegeben.
Die drei Bibliotheken Pandas [3], NumPy [4] und Matplotlib [5] haben sich heute bei der Verarbeitung von numerischen Daten (z.B. numerische Daten in Form von Tabellen) als Dreiergespann zu den wichtigsten Bibliotheken neben den Standardbibliotheken gemausert. Wir schauen uns daher am zweiten Tag dieses Kurses diese Bibliotheken genauer an, starten dabei mit einer Einführung in die jeweilige Bibliothek, zeigen wie Daten mittels NumPy und Pandas eingelesen, repräsentiert und verarbeitet werden können und wie man mit Matplotlib wunderschöne Visualisierungen der Daten / Ansichten der Daten erzeugen kann (etwas Inspiration, was mit Matplotlib alles möglich ist, gibt es unter [6]).
Die Kursinhalte werden direkt anhand anschaulicher kleiner Beispiele vermittelt, die die Kursteilnehmer selber in Form von sogenannten „Jupyter Notebbooks“ [8] eingeben. So sind die Kursteilnehmer über beide Tage aktiviert und alle Inhalte wurden unmittelbar eingeübt.
Zielgruppe für diesen Kurs sind alle, die entweder bereits ein klein wenig Python können oder über zumindestens ein wenig Programmiervorerfahrung in einer prozeduralen oder Skriptprogrammiersprache verfügen und sich einen systematischen Einstieg in die Welt der Python-Bibliotheken wünschen. Der Kurs ist damit auch für Programmieranfänger mit nur wenig Programmiervorerfahrung geeignet und man muss Python nicht vorab beherrschen. Python kann man auch über „learning by doing“ im Rahmen des Kurses erlernen.
Ziele: Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses ein solides Wissen über die wichtigsten Bibliotheken für Python. Mit diesem Wissen können die Teilnehmer konkrete Probleme in Python in ihrem Arbeitsalltag dann deutlich schneller lösen. Die zeitliche Investition in die Grundlagen wird sich daher für Sie schon mittelfristig auszahlen.
Inhalte:
Tag 1:
Einführung in wichtige Standardbibliotheken
- Hilfreiche Zeichenkettenoperationen aus dem string-Modul
- Reguläre Ausdrücke mit dem re-Modul meistern
- Zeitpunkte und -spannen mit datetime repräsentieren
- Statistiken mit dem statistic-Modul berechnen
- Verzeichnisoperationen mit dem os.path-Modul durchführen
Grafische Benutzeroberflächen mit Qt:
- Einführung in Qt
- Oberflächenprogrammierung mit Python & Qt
Tag 2:
Pandas, NumPy, Matplotlib
- Einführung in die Grunddatenstrukturen von Pandas: Series und DataFrame
- Wichtige Operationen auf Series und DataFrames
- Einführung in die Repräsentation von numerischen Daten mittels NumPy
- Visualisierungen mit Matplotlib erzeugen und parametrisieren
- Eine konkrete Fallstudie von kaggle.com mit Pandas, NumPy und Matplotlib bearbeiten