Kuratiert von Skillshare
5 Kurse (8 Stunden 40 Minuten)
- Materialien
Internetverbindung, Replit.com, glitch.com, Google CoLab
- Ergebnis
Personalisierte Automatisierungstools, Übungsaufgaben mit Lösungen, Slides zum Herunterladen
- Niveau
Anfänger-Niveau
Programmieren 101: Python für Anfänger:innen
In diesem Kurs lernst du die grundlegenden Konzepte kennen, die du brauchst, um selbst Code zu schreiben, einschließlich Datentypen, Funktionen und Steuerlogik. Am Ende des Kurses hast du eine Reihe cooler Tools erstellt, mit denen du alltägliche Aufgaben automatisieren kannst, z. B. einen E-Mail-Listen-Reformer und einen Geburtstags-Countdown-Timer.
Lerne, wie du schneller programmieren lernst: Objektorientiertes Programmieren in Python
Dieser sehr interaktive Kurs behandelt ein Thema, das jeder Programmierer kennen muss: Objektorientiertes Programmieren (OOP). Am Ende des Kurses wirst du einen einfachen Eiswagen- und Haushaltslichtsimulator mit OOP-Konzepten wie Klassen und Instanzen erstellt haben. Außerdem lernst du, wie man Code lesbar (Abstraktion), wartbar (Vererbung) und flexibel (Mixins, Komposition) hält.
Mach dich fit in Coding-Interviews: Datenstrukturen in Python
Als Nächstes erforschen wir eine weitere Grundlage für Programmierer: Datenstrukturen. In diesem Kurs lernst du, wie du die "Effizienz" von Algorithmen mit Hilfe der Wachstumsanalyse analysierst und verstehst, sowie die am häufigsten verwendeten Datenstrukturen: Stapel, Warteschlangen, verknüpfte Listen, Bäume und Hash-Maps. Außerdem bekommst du ausführliche Übungsfragen und hilfreiche Tipps für Vorstellungsgespräche, wenn du dich für Programmierjobs bewerben willst!
Künstliche Intelligenz für Einsteiger: Tools zum Erlernen von maschinellem Lernen
Jetzt ist es an der Zeit, vom Erlernen der Kernkonzepte zu einer realen Anwendung der Informatik überzugehen: der künstlichen Intelligenz. Du erfährst, was künstliche Intelligenz ist und wie sie mit maschinellem Lernen zusammenhängt, baust einen Face Emotion Classifier, um die Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens zu üben, und vertiefst Konzepte wie lineare Regression, Bias-Varianz, Klassifizierung, Regression und Featurisierung.
Datenwissenschaft 101: Datenvisualisierung mit Python für Anfänger
Endlich lernst du eine der leistungsstärksten und spannendsten Anwendungen von Python kennen: die Datenvisualisierung. In diesem Kurs lernst du, wie du einen synthetischen Datensatz über den Internetverkehr zwischen zwei konkurrierenden Landing Pages in eine überzeugende visuelle Geschichte verwandelst. Der Prozess und die Fähigkeiten, die du üben wirst - Versuchsplanung, Datenerfassung und Datenanalyse - sind auf unzählige Szenarien anwendbar, die dir bei deiner zukünftigen Arbeit begegnen könnten.
Glückwunsch! Du hast es geschafft!
Yay! Geschafft! Du hast den kompletten Lernpfad beendet. Wir sind gespannt, wohin dich diese Skills künftig führen werden.