Objektorientierte Programmierung mit Python: Fortgeschrittene Programmiertechniken und OOP mit Python – das Online-Training mit Abschlusszertifikat

1. Fortgeschrittene Techniken in Python

• Sie steigen in fortgeschrittene Techniken mit Python ein und lernen Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements kennen.
• Sie lernen die Methoden List Comprehension und Dictionary Comprehension kennen und erfahren, wie Sie damit effizient Listen und Dictionaries erstellen.
• Sie lernen, wie Sie Layout und Struktur Ihres Codes an den Industriestandard PEP8 anpassen.

2. Grundlagen der Objektorientierung

• Sie lernen anhand von einfachen Beispielen, was OOP ist, welche Programmierprinzipien darauf basieren und welche Schlüsse Sie daraus ziehen können.
• Sie lernen, wie man Klassen und Attribute definiert und verwendet. Sie untersuchen Instanzmethoden anhand von Beispielen und setzen diese mit Method Chaining ein.
• Sie lernen, was das Schlüsselwort self ist und wie Sie Klassendefinitionen beim Debuggen voneinander unterscheiden. Abschließend testen Sie Ihr erworbenes Wissen in einem interaktiven Zwischenprojekt und wiederholen die Übungen des Kapitels.

3. Vererbung und Komposition

• Sie lernen, was Vererbung und Komposition sind und wie Sie diese Konzepte in Anwendungsfällen einsetzen.
• Neben der einfachen Vererbung lernen Sie auch fortgeschrittene Methoden wie die Vererbungshierarchie und die Mehrfachvererbung kennen.
• Sie lernen, Daten in über- und untergeordneten Klassen wiederzuverwenden und dabei Datenverlust zu vermeiden.
• Schließlich erhalten Sie die wichtigsten Best Practices für Unit-Tests, um Fehler in Ihrem Code zu finden.

4. Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung

• Sie beschäftigen sich mit fortgeschrittenen Konzepten der objektorientierten Programmierung, die Sie in Ihrer täglichen Arbeit begleiten werden. Sie beschäftigen sich mit dem Unterschied zwischen Programmen und Modulen und der Rolle von main.
• Sie lernen, was Decorators sind und wie man Property Decorators optimal einsetzt.
• Sie betrachten statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und Klassenrepräsentationen mit str() und repr() verwendet werden können.
• Sie lernen die Darstellungsmöglichkeiten des Operators Overloading sowie weitere wichtige Methoden mit der Python Standard Library kennen und wenden das Gelernte anschließend in einem Zwischenprojekt an.

5. Objektorientierte Applikationen programmieren

• Zum Abschluss stellen Sie Ihr Wissen in zwei größeren Projekten unter Beweis und erstellen dabei Applikationen, die Sie in eigenen Projekten einsetzen können.
• Im ersten Projekt bauen Sie Ihre eigene Schnittstelle zu einer beliebten Data-Science-Bibliothek, um maschinelles Lernen für die Daten- oder Textanalyse zu nutzen. 
• Im zweiten Projekt programmieren Sie eine eigene Blockchain mit Python, die Sie für den Transfer digitaler Tokens nutzen können.

Sie bauen Ihr Grundlagenwissen in Python mit fortgeschrittenen Themen aus und qualifizieren sich für Aufgaben in der professionellen Softwareentwicklung.

Sie erfahren alles über den Einsatz von Python für die Programmierung von Automatisierungen in verschiedensten Szenarien.

Sie lernen fortgeschrittene Techniken der Python-Programmierung wie List Comprehension und Dictionary Comprehension und erfahren, wie Sie bestehenden Code wiederverwenden können.

Sie erhalten Spezialwissen zum Einsatz von Python in der objektorientierten Programmierung und lernen dabei die Konzepte der Vererbung kennen.

Sie lernen nicht nur die Theorie, sondern wenden die Methoden und Techniken in vielen Praxisübungenan und verfestigen Ihr Wissen schnell und nachhaltig.

Die technischen Einstiegshürden werden durch den Einsatz von Jupyter Notebooks minimiert, mit denen Sie die Übungen direkt im Browser durchführen können.

Diese Weiterbildung richtet sich an alle, die eine umfassende Ausbildung zum:zur Python-Programmierer:in suchen und die vielseitige Allzwecksprache in der Datenanalyse, in der Softwareentwicklung oder im Web Development einsetzen möchten. Das Training ist für Quereinsteiger:innen geeignet und der perfekte Einstieg in die Softwareentwicklung, um sich für den Beruf des:der Python-Entwickler:in, Softwareentwickler:in oder Data Scientists vorzubereiten. Vorkenntnisse in Python werden vorausgesetzt.