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 675 Schulungen (mit 3.098 Terminen) zum Thema Python mit ausführlicher Beschreibung und Buchungsinformationen:
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Deep Learning für die Satellitenbildanalyse
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Der Deep-Learning-Kurs behandelt die Grundlagen der Anwendung des maschinellen Lernens auf die Satellitenbildanalyse. Die Teilnehmer beginnen mit der grundlegenden Regressionsanalyse und gehen dann zu neuronalen Netzen, CNNs und U-Net für die Gebäudeextraktion und Landbedeckungskartierung über.
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Deep-Learning-Techniken zur Analyse von Satelliten- und Luftbildern einschließlich Architekturen, Modellen und Algorithmen für Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung.
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Deep-Learning-Techniken zur Analyse von Satelliten- und Luftbildern einschließlich Architekturen, Modellen und Algorithmen für Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung.
Deep Learning für die Satellitenbildanalyse
- 04.05.2026- 08.05.2026
- Köln
- 3.677,10 €
Der Deep-Learning-Kurs behandelt die Grundlagen der Anwendung des maschinellen Lernens auf die Satellitenbildanalyse. Die Teilnehmer beginnen mit der grundlegenden Regressionsanalyse und gehen dann zu neuronalen Netzen, CNNs und U-Net für die Gebäudeextraktion und Landbedeckungskartierung über.
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Deep-Learning-Techniken zur Analyse von Satelliten- und Luftbildern einschließlich Architekturen, Modellen und Algorithmen für Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung.
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Deep-Learning-Techniken zur Analyse von Satelliten- und Luftbildern einschließlich Architekturen, Modellen und Algorithmen für Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung.
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Go Programmierung - Einführung
- 28.07.2025- 30.07.2025
- München
- 1.773,10 €
Go Programmierung - Einführung
Webinar
Grundlagen des Deep Learning in TensorFlow und PyTorch
- 03.11.2025- 07.11.2025
- online
- 3.677,10 €
Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.
JSON (JavaScript Object Notation) Grundlagen und Einführung
- 18.06.2026- 19.06.2026
- Köln
- 1.249,50 €
Am Ende des Seminars verstehen die Teilnehmenden die Grundlagen von JSON
, können JSON-Daten erstellen, bearbeiten und validieren, sowie JSON in Web-APIs integrieren. Sie lernen, JSON als Standard für Datenübertragung effizient einzusetzen.
, können JSON-Daten erstellen, bearbeiten und validieren, sowie JSON in Web-APIs integrieren. Sie lernen, JSON als Standard für Datenübertragung effizient einzusetzen.
JSON (JavaScript Object Notation) Grundlagen und Einführung
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Am Ende des Seminars verstehen die Teilnehmenden die Grundlagen von JSON
, können JSON-Daten erstellen, bearbeiten und validieren, sowie JSON in Web-APIs integrieren. Sie lernen, JSON als Standard für Datenübertragung effizient einzusetzen.
, können JSON-Daten erstellen, bearbeiten und validieren, sowie JSON in Web-APIs integrieren. Sie lernen, JSON als Standard für Datenübertragung effizient einzusetzen.
Webinar
AI-102 Designing and Implementing an Azure AI
- 12.05.2025- 15.05.2025
- online
- 2.963,10 €
AI-102 Designing and Implementing an Azure AI
INTRASTAT - Statistik des innergemeinschaftlichen Warenverkehrs
- 09.07.2025
- Augsburg
- 290,00 €
Sie lernen und üben, Grundlagen, die bei der statistischen Behandlung von Waren im grenzüberschreitenden Warenverkehr zwischen den EU-Mitgliedsstaaten zu beachten sind.
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, automatisierte Workflows mit GitHub Actions effizient zu planen, zu entwickeln und sicher zu betreiben. Sie verstehen die Architektur und Funktionsweise von Actions, nutzen bestehende sowie eigene Aktionen zielgerichtet und setzen vollständige CI/CD-Pipelines um. Darüber hinaus kennen Sie erprobte Strategien zur Modularisierung, Wartung und Skalierung Ihrer Automatisierungslösungen.
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.
