{"id":7062,"date":"2024-09-27T12:39:09","date_gmt":"2024-09-27T12:39:09","guid":{"rendered":"https:\/\/ultratendencyaca-urouz8wsum.live-website.com\/datengesteuertes-python\/"},"modified":"2026-02-17T07:38:14","modified_gmt":"2026-02-17T07:38:14","slug":"datengesteuertes-python","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ultratendency.academy\/de\/datengesteuertes-python\/","title":{"rendered":"Data Driven Python"},"content":{"rendered":"

Lernen Sie in unseren von Experten geleiteten Python-Schulungen, wie Sie leistungsstarke, skalierbare und aussagekr\u00e4ftige Anwendungen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, -verarbeitung und Entscheidungsfindung erstellen.<\/p>\n<\/div>

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Datengesteuertes Python:
Grundlegende Schulung<\/p><\/h1><\/span>

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Kontaktieren Sie uns<\/span><\/i><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Lernen Sie in unseren von Experten geleiteten Python-Schulungen, wie Sie leistungsstarke, skalierbare und aussagekr\u00e4ftige Anwendungen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, -verarbeitung und Entscheidungsfindung erstellen.<\/p>\n<\/div>

Datengesteuertes Python:
Grundlegende Schulung<\/p>\n<\/div>

Kontaktieren Sie uns<\/span><\/i><\/a><\/div>
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Auf einen Blick<\/p>\n<\/div>

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3 Tage<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Individuell planbar<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Vollst\u00e4ndig
Remote<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Theorie &
Praxis<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Englisch<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Lernen Sie in unseren von Experten geleiteten Python-Schulungen, wie Sie leistungsstarke, skalierbare und aussagekr\u00e4ftige Anwendungen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, -verarbeitung und Entscheidungsfindung erstellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>

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Unsere vertrauensw\u00fcrdigen Partner<\/p>\n<\/div>

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Agenda (Beispiel)<\/p>\n<\/div>

Gerne erstellen wir mit Ihnen eine ma\u00dfgeschneiderte Agenda, damit Data Driven Python in Zukunft zum Kinderspiel wird.<\/p>\n<\/div>

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Tag 1<\/p>\n<\/div>

Data-First Thinking & Python-Grundlagen<\/p>\n<\/div>

<\/i><\/i><\/span>1. Einf\u00fchrung in datengesteuertes Python<\/span><\/a><\/div><\/div>
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  1. Die Bedeutung von Daten in der modernen Softwareentwicklung<\/li>\n
  2. Warum Python eine bevorzugte Sprache f\u00fcr datengesteuerte Projekte ist<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
    <\/i><\/i><\/span>2. Python-Grundlagen f\u00fcr die Arbeit mit Daten<\/span><\/a><\/div><\/div>
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    1. Grundlegende Python-Syntax und Kontrollstrukturen<\/li>\n
    2. Arbeiten mit wichtigen datenzentrierten Typen: Listen, W\u00f6rterb\u00fccher, Tupel, Mengen<\/li>\n
    3. Datei und Verzeichnis E\/A in Python<\/li>\n
    4. Erweiterte Funktionen der eingebauten Datentypen von Python<\/li>\n
    5. Auswahl des richtigen Datentyps f\u00fcr die Aufgabe<\/li>\n
    6. Erstellen benutzerdefinierter Datenstrukturen f\u00fcr die strukturierte Datenverarbeitung<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
      <\/i><\/i><\/span>3. Navigieren in der Datenterminologie<\/span><\/a><\/div><\/div>
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      1. Definieren von Datenbanken, Data Lakes, Warehouses und Lakehouses<\/li>\n
      2. Verstehen der Datenabfolge und Governance<\/li>\n
      3. Wie diese Konzepte die Datenstrategien in der Praxis beeinflussen<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

        Tag 2<\/p>\n<\/div>

        Architekturen, Datenbanken & Datentechnik<\/p>\n<\/div>

        <\/i><\/i><\/span>4. Verstehen von Datenarchitekturen<\/span><\/a><\/div><\/div>
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        1. Wichtige Grunds\u00e4tze der Datenarchitektur<\/li>\n
        2. Vergleich zwischen traditionellen und modernen Setups: Monolithen, Microservices, Seen und Lagerh\u00e4user<\/li>\n
        3. Architektonische Implikationen f\u00fcr Governance und Abstammung<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
          <\/i><\/i><\/span>5. Datenbanken \u00dcbersicht<\/span><\/a><\/div><\/div>
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          1. Relationale, Dokumenten-, Zeitserien- und Blob-Speichermodelle<\/li>\n
          2. Tiefes Eintauchen in die ACID-Eigenschaften und ihre Anwendung in der Praxis<\/li>\n
          3. ACID in nicht-relationalen Kontexten<\/li>\n
          4. Die Wahl der richtigen Datenbank f\u00fcr Ihre Datenanforderungen<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
            <\/i><\/i><\/span>6. Praktische Data Engineering Arbeitsabl\u00e4ufe<\/span><\/a><\/div><\/div>
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            1. Grundlagen der Datenerfassung, -umwandlung und -ladung (ETL)<\/li>\n
            2. \u00dcberblick \u00fcber die Orchestrierung mit Tools wie Apache Airflow<\/strong><\/li>\n
            3. Einf\u00fchrung in dbt<\/strong> (data build tool) f\u00fcr Transformationen und Vertr\u00e4ge<\/li>\n
            4. Bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr die \u00dcberwachung, Pr\u00fcfung und Wartung von Pipelines<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

              Tag 3<\/p>\n<\/div>

              Skalierbare Pipelines, Streaming & Datendienste<\/p>\n<\/div>

              <\/i><\/i><\/span>7. Praktische Arbeitsabl\u00e4ufe beim Daten-Streaming<\/span><\/a><\/div><\/div>
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              1. Grunds\u00e4tze der ereignisgesteuerten Verarbeitung: wann man sie verwenden und wann man sie vermeiden sollte<\/li>\n
              2. Einf\u00fchrung in Kafka<\/strong> als Messaging-Backbone<\/li>\n
              3. Implementierung von Streaming-Pipelines mit Python und Faust<\/strong><\/li>\n
              4. \u00dcberwachung von Echtzeit-Datenworkflows<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
                <\/i><\/i><\/span>8. Entwerfen & Entwickeln von Datendiensten<\/span><\/a><\/div><\/div>
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                1. Grundlagen der Gestaltung von Datendiensten<\/li>\n
                2. Kommunikationsprotokolle: von TCP \u00fcber REST bis gRPC<\/li>\n
                3. Implementierung von APIs f\u00fcr sicheren Datenzugriff<\/li>\n
                4. Sicherheit, Autorisierung und Zugriffskontrolle f\u00fcr Daten-APIs<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div>
                  <\/i><\/i><\/span>9. Arbeiten mit Big Data<\/span><\/a><\/div><\/div>
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                  1. Was Daten „gro\u00df“ macht und wie man damit umgeht<\/li>\n
                  2. Strategien f\u00fcr die Arbeit mit Datenmengen, die den Speicherplatz \u00fcbersteigen<\/li>\n
                  3. Dask<\/strong> f\u00fcr die parallele und gro\u00df angelegte Datenverarbeitung verwenden<\/li>\n
                  4. Ereignisgesteuerte Architekturen f\u00fcr skalierbare Datenpipelines<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
                    Kontaktieren Sie uns<\/span><\/i><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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                    Erleben Sie eine ausgewogene Mischung aus Theorie, Live-Demonstrationen und praktischen \u00dcbungen.<\/h2>\n<\/div><\/div><\/div>
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                    Entwerfen und implementieren Sie datengesteuerte Projekte und beherrschen Sie Python f\u00fcr Datenverarbeitung, Governance und Architektur.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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                    Lernen Sie, mit verschiedenen Datenbanken zu arbeiten, von relationalen bis hin zu NoSQL, und effiziente ETL-Workflows zu orchestrieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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                    Erstellen Sie skalierbare, ereignisgesteuerte Datendienste mit sicheren APIs und bew\u00e4ltigen Sie reale Big Data-Herausforderungen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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                    In diesem Data Driven Python Training lernen Sie …<\/h2><\/span>
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                    … wie Sie Python nutzen k\u00f6nnen, um Daten<\/strong> zu extrahieren<\/strong>, zu analysieren<\/strong> und zu visualisieren<\/strong>, damit Sie Einblicke in Ihr Unternehmen gewinnen<\/strong> und Entscheidungen treffen k\u00f6nnen<\/strong>. Sie werden praktische Erfahrungen mit Pandas, NumPy und Matplotlib sammeln und Datenpipelines erstellen, die sauber, wiederverwendbar und produktionsfreundlich sind. Lernen Sie, wie Sie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, Datenvalidierung anwenden und Python mit Datenbanken und APIs verbinden.
                    Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten<\/strong>, datenversierte Entwickler<\/strong> und alle, die ihre praktischen Kenntnisse in Python-basierten Daten-Workflows vertiefen m\u00f6chten. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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                    Praktische Anwendungen, die wir in der Schulung behandeln werden:<\/h1><\/span>
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