Python Schulungs Material

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see also Python

TODO

  • hypothesis DONE
  • scipy
    • optimize
    • stats
    • linalg
  • pandas joins
  • visulasierung zu ende

Wichtige Aspekte von Python 3 2.5h

  • Listen, Dictonaries und Sets und die damit verbundene comprehension
  • Klassen und Module
  • Iteratoren, Generatoren und Context Manager
  • Exceptions
  • *args und **kwargs
  • chr / org
  • iterating over tuples etc

Unit Tests 1.5h

  • am liebsten pytest

numpy 3h

  • Überblick über ndarray
  • Copy vs. View
  • Erstellung, Manipulation und wichtige Operationen von ndarrays
  • Lineare Algebra

scipy 1h

  • insbesondere scipy.stats und scipy.optimize

pandas 4h

  • I/O via pandas
  • Series und DataFrames
  • Selektion und Indexing
  • Joins
  • Wichtige eingebaute Funktionen, z.B. Statistiken
  • Anwendung von Funktionen (auf Tabellen, Zeilen, Spalten) und Aggregationen
  • Index über Zeitstempeln, d.h. Verarbeitung von Zeitreihen
  • visualisierung

weiteres visualisierungs paket 1h

  • Des Weiternen Überblich über min. ein weiteres Visualisierung-Paket, z.B. Seaborn oder ggpy

Fragen

Teamleiter Günther Pesch 8:30 bei der Gfk

alle Programmieren, was vorher? IT Hintergrund, debugging? zusammensetzung der teilnehmer? anaconda 3, vorher einmal testen, ich kein Windows nur python 3? auch keine Unterschiede zu python 2? kein matplotlib? style guide (pep8)

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