Kurs

Python Programming with Red Hat («AD141»)

Python wird von Sysadmins, Data Scientists und Entwicklungsteams verwendet, um Webanwendungen und benutzerdefinierte Red Hat Ansible Automation Module zu erstellen, statistische Analysen durchzuführen und AI-/ML-Modelle zu trainieren.

Dauer 4 Tage

Preis 2'500.– zzgl. 8.1% MWST

Hinweis: Dieser Kurs wird als 4-tägige Präsenzschulung, als 5-tägiger virtueller Kurs oder für das Selbststudium angeboten. Die Dauer kann je nach Bereitstellung variieren.

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Kurs-Facts

Key Learnings

Grundlagen der Syntax, Funktionen und Datentypen von Python
Debuggen von Python-Skripts mit dem Python-Debugger (pdb)
Python-Datenstrukturen wie Dictionaries, Sets, Tupel und Listen für die Arbeit mit zusammengesetzten Daten
Objektorientiertes Programmieren in Python und Handhaben von Ausnahmen
Lesen und Schreiben von Dateien in Python und Parsen von JSON-Daten
Bearbeiten von Text mit leistungsstarken regulären Ausdrücke in Python
Effizientes Strukturieren umfangreicher Python-Programme mithilfe von Modulen und Namespaces
Verwenden von Drittanbieter-Libraries mit dem CLI-Tool pip

Inhalt

Dieser Kurs ist eine Einführung in grundlegende Konzepte wie Kontrollfluss, Loops, Datenstrukturen, Funktionen, Datei-I/O, reguläre Ausdrücke, JSON-Parsing und Debugging. Der Kurs basiert auf Python 3 und RHEL 9.

1 Einführung in Python 3
Einen Überblick über Python gewinnen und die Entwicklungsumgebung einrichten

2 Grundlegende Python-Syntax
Die grundlegende Syntax und Semantik von Python erkunden

3 Sprachkomponenten
Grundlegende Kontrollflussfunktionen und Operatoren verstehen

4 Collections
Programme schreiben, die zusammengesetzte Daten mithilfe von Listen, Sets, Tupel und Dictoniaries bearbeiten

5 Funktionen
Eigene Programme in zusammensetzbare Funktionen zerlegen

6 Module
Code für Flexibilität und Wiederverwendung mit Modulen organisieren

7 Klassen in Python
Object Oriented Programming (OOP) mit Klassen und Objekten kennenlernen

8 Ausnahmen
Laufzeitfehler mithilfe von Ausnahmen handhaben

9 Eingabe und Ausgabe
Programme implementieren, die Dateien lesen und schreiben

10 Datenstrukturen
Erweiterte Datenstrukturen wie Generatoren und Comprehensions nutzen, um Boilerplate-Code zu reduzieren

11 Reguläre Ausdrücke
Leistungsstarke reguläre Ausdrücke zum Bearbeiten von Textdaten nutzen

12 Parsen von JSON
JSON-Daten lesen und schreiben

13 Debugging
Python-Programme mit dem Python-Debugger (pdb) debuggen

Zielpublikum

Sysadmins und DevOps-Teams, die mit Python Betriebssystemaufgaben automatisieren möchten
Entwicklungsteams, die andere Programmiersprachen nutzen und Python zum Schreiben von Anwendungen erlernen möchten
Fachkräfte aus den Bereichen AI/ML, Data Science und Engineering, die Python für Datenanalysen und maschinelles Lernen nutzen möchten

Anforderungen

Für die Teilnahme an diesem Kurs gibt es keine Voraussetzungen.