Python lernen: Kurse und Seminare auf der Plattform seminarmarkt.de!
Ob Webanwendung oder Deep Learning Algorithmus: In den Zeiten von rasant wachsenden Datenmengen lernen Sie mit Python eine flexible und leicht zugängliche Programmiersprache für eine große Bandbreite an Anwendungsmöglichkeiten. Ein Python-Kurs bietet die Möglichkeit, die Sprache zu erlernen, zu vertiefen oder sogar eine Programmierlösung für individuelle Fragestellungen und Analysen zu entwickeln.Python lernen: Was ist Python?
Python ist eine dynamische, also eine interpretierende Skriptsprache. Anfang der 1990er Jahre wurde diese vom Niederländer Guido van Rossum entwickelt. Python ist im Gegensatz zu anderen Sprachen leichter verständlich und hat den Anspruch, einen knappen Programmierstil zu fördern. Generell ist diese gut nachvollzieh- und veränderbar und damit geeignet, die Programmierung und Entwicklung individueller Skripte und Anwendungen zu erleichtern. Zudem ist Python eine plattformunabhängige Sprache, die auf fast jedem Rechner mit geringfügigen Anpassungen am jeweiligen Betriebssystem unverändert eingesetzt werden kann. Vorteile wie diese machen Python zu einer der populärsten und am häufigsten genutzten Programmiersprachen.Auf Seminarmarkt.de finden Sie aktuell 803 Schulungen (mit 3.405 Terminen) zum Thema Python mit ausführlicher Beschreibung und Buchungsinformationen:
E-Learning
Analyse und Visualisierung von Zeitreihen-Daten mit Python
- 15.10.2026- 16.10.2026
- online
- 1.000,00 €
In diesem zweitägigen Seminar (9-15 Uhr) lernen Sie, Zeitreihendaten in Python zu analysieren, zu visualisieren und für Vorhersagen aufzubereiten. Neben klassischen Verfahren wie ARIMA und Prophet behandeln wir moderne Ansätze aus dem Machine Learning und Deep Learning:
- RNN, LSTM, GRU
- Temporal Convolutional Networks (TCN)
- Transformer-Architekturen
Schwerpunkte:
- Datenaufbereitung für Sequenzmodelle (Resampling, Sliding Windows, Train/Test-Splits)
- Implementierung neuronaler Netzwerke in Python (u. a. mit Darts)
- Vergleich von Modellansätzen und Evaluationsmetriken (MAE, RMSE, MAPE, SMAPE)
- Best Practices: Cross-Validation, Vermeidung von Data Leakage
Praxisorientiert:
Arbeiten Sie mit realen Datensätzen aus Energie, Wetter und Wirtschaft und entwickeln Sie eigene Modelle für Prognose, Klassifikation und Anomalieerkennung.
Deep Learning mit Python (Inhouse)
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Dabei hat sie diesen Höhenflug dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Eines der bekanntesten Methoden in diesem Bereich sind Neuronale Netzwerke, welche die Daten schichtweise verarbeiten. Noch vor 10 Jahren hat man sich mit wenigen Schichten zufrieden gegeben. Durch den immensen Erfolg im Bereich der Objektklassifizierung und -erkennung (z. B. bei der Gesichtserkennung oder beim Autonomen Fahren), sowie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. bei Übersetzungen) haben tiefe neuronale Netzwerke (Netzwerke mit sehr vielen Schichten, Deep Learning) immer mehr an Bedeutung gewonnen. In dem Kurs Deep Learning mit Python geben wir einen intensiven Einblick in tiefe Neuronale Netze, angefangen beim ursprünglichen Perzeptron über klassische Neuronale Netze bis hin zu Deep Learning.
Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/
Webinar
KI in der Finanzanalyse & Risikomanagement
- 12.10.2026- 13.10.2026
- online
- 1.535,10 €
In der modernen Finanzwelt sind datengetriebene Analysen, KI-gestützte Prognosen und automatisierte Risikobewertungen entscheidend für den Unternehmenserfolg. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich große Finanzdatensätze effizient verarbeiten, Markttrends präzise identifizieren und potenzielle Risiken frühzeitig erkennen.
Doch wie kann KI gezielt für Finanzanalyse, Betrugserkennung und Risikomanagement eingesetzt werden? Welche Tools und Methoden sind besonders leistungsfähig? Und wie lassen sich KI-gestützte Workflows nahtlos in bestehende Finanzprozesse integrieren?
In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie KI in der Finanzanalyse und im Risikomanagement anwenden. Sie arbeiten hands-on mit Python (Pandas/NumPy), Alteryx und Tableau, um relevante Finanzdaten zu analysieren, Vorhersagemodelle zu entwickeln und Finanzrisiken datenbasiert zu minimieren.
Nutzen Sie die Kraft der KI für fundierte Finanzentscheidungen und optimiertes Risikomanagement.
In diesem Seminar lernen Sie:
Grundlagen von KI in der Finanzanalyse: Bedeutung von Machine Learning und Predictive Analytics
Datengetriebene Finanzprognosen: Nutzung von KI zur Markt- und Risikobewertung
Automatisierte Vertragsanalyse und Betrugserkennung: KI-gestützte Algorithmen zur Anomalieerkennung
Praktische Anwendung mit Python, Alteryx & Tableau: Datenaufbereitung...
Tkinter: Grundlagen der GUI-Entwicklung mit Python
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Webinar
Tkinter: Grundlagen der GUI-Entwicklung mit Python
- 08.04.2027- 09.04.2027
- online
- 1.713,60 €
OpenSearch - Einführung und Best Practices
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Webinar
OpenSearch - Einführung und Best Practices
- 05.10.2026- 07.10.2026
- online
- 2.415,70 €
- 02.12.2026- 03.12.2026
- Stuttgart
- 1.455,00 €
Webinar
- 21.09.2026- 22.09.2026
- online
- 1.654,10 €
Webinar
Crashkurs Machine Learning mit Python für Einsteiger
- 02.11.2026
- online
- 773,50 €
Wie funktioniert Python und wo wird es angewendet?
Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die dank einer klaren, einfachen und strukturierten Syntax relativ einfach zu lernen ist. Python unterstützt zudem die aspektorientierte und funktionale Programmierung. Bei dieser Programmiersprache wird der Programm-Quellcode nicht kompiliert, sondern interpretiert: also nicht erst in Maschinensprache mit langen Reihen von Nullen und Einsen umgewandelt.Generell gilt Python als eine der modernsten Programmiersprachen mit zahlreichen Standardfunktionen und Bibliotheken für viele verschiedene Zwecke. Meist kommt die Sprache zur Anwendung bei:
- Web-Programmierung,
- Textverarbeitung,
- Erstellung grafischer Benutzeroberflächen,
- Big Data-Projekten,
- Data Analytics (aufwändige Datenanalysen) und
- Erstellung von Algorithmen im Deep Learning.
Auch in der Wissenschaft ist die Programmiersprache Python überaus beliebt, da diese einen einfachen Zugang zur Programmierung von Big Data Projekten sowie eine große Auswahl an wissenschaftlichen Bibliotheken bietet. Darüber hinaus kann man mit Python eine Menge verschiedener kleiner Werkzeuge für das Web, aber auch einen ganzen Server programmieren und Datenbanken verwalten. Das Erlernen der Programmiersprache Python kann daher eine sinnvolle Ergänzung zu Weiterbildungsmaßnahmen in Datenbankprogrammierung sein.
Python lernen: Für wenn kann ein Python Workshop nützlich sein?
Aufgrund der voranschreitenden Digitalisierung und der stetig wachsenden Masse an Daten zählen Kenntnisse in Python zu den am meisten nachgefragten Kompetenzen am Arbeitsmarkt: Diese Sprache ist eine lohnenswerte Alternative zu den altbewährten Programmiersprachen. Ein Python-Kurs erscheint vor allem dann sinnvoll, wenn der Einstieg in die Welt des Programmierens überschaubar und einfach erfolgen soll. Eine Schulung in Python ist auch dann interessant, wenn bereits gewisse Vorkenntnisse bestehen und es um das Vermitteln und Vertiefen von weiteren Aspekten der Programmiersprache geht. Die Anwendungsmöglichkeiten bewegen sich in einem breiten Spektrum von der Server- und Datenbankadministration über statistische und mathematische Auswertungen bis hin zur Robotik-Programmierung.Python Kurse: Worin besteht der Nutzen?
Wenn der Einstieg in die Programmiersprache gefunden ist, lassen sich sowohl einfachere als auch anspruchsvollere Aufgaben in Angriff nehmen. Da Python eine leicht verständliche Syntax aufweist, erschließt sich bereits nach wenigen Stunden das Grundprinzip und die dahinterstehende Logik. Entsprechend zügig lässt sich Python in Eigenregie umsetzen und anwenden. Die erlernten Grundlagen lassen sich auf vielfältige Weise nutzen: vor allem bei der Verarbeitung oder der Visualisierung von Daten, da sich Python für Big Data sehr gut eignet. Python zu lernen gehört inzwischen für jeden dazu, der sich als Data Analyst bzw. für den Bereich Data Analytics qualifizieren möchte.Für Unternehmen bietet sich dank Python die Chance, mehr Informationen aus den stetig wachsenden Datenmengen zu gewinnen: Python erleichtert die eigene Entwicklung von Deep Learning Algorithmen. Es bietet damit die Möglichkeit, Regelmäßigkeiten und Zusammenhänge zu erkennen und diese zur Prozessoptimierung oder als Grundlage für strategische Unternehmensentscheidungen zu nutzen. Wer diese Art der Business Intelligence noch nicht in seinem Unternehmen praktiziert, für den ist eine Weiterbildung zum Thema Big Data zu empfehlen.
