PYTHON hat in den letzten Jahren für die Bereiche Numerische Simulation und Scientific Computing stark an Bedeutung gewonnen. PYTHON wird in verschiedenen Projekten (z. B. Numpy, Scipy, Matplotlib), als Scriptsprache in Finite Element Codes, als Systemsprache von Linux sowie in der Webentwicklung (z. B. Django) eingesetzt.
Im Kurs PYTHON for Science and Engineering: Advanced
wird, aufbauend auf den Grundlagen-Kurs, tiefer auf die Struktur der Sprache und der Datenstrukturen eingegangen, und es werden mehr Aspekte der Python Standard Library gezeigt. Des Weiteren ist auch eine Kurzeinführung für moderne Anwendungen wie Data Analysis (Pandas) und Machine Learning Teil des Kurses. Inhalte können nach Wunsch auch angepasst werden.
- Erweiterte Objektorientierte Aspekte: Vererbung, Operator Overloading, Exceptions
- Funktionale Aspekte: Lambda Operator, Map, Filter, List Comprehensions, Iterators, Generators
- Module und Namespaces
- Besonderheiten der Sprache: Duck Typing, Doc Strings, Manipulation von Objekten und Klassen zur Laufzeit, Exceptions
- Datenmodell
- Erweiterte Themen:
- Decorators, Changing Classes on Runtime, exec function
- Advanced Filehandling: xml, json, yaml
- Software Development: Unittests, Doctests, Python Debugger
- Kurzeinführung: numpy
- Machine-learning: keras Einführung
- GUI: tkinter
- Codeoptimierung: ctypes, Cython
- Personen aus den Bereichen Informatik, Softwareentwicklung, Mathematik, Ingenieur- und Naturwissenschaften
- Voraussetzungen: Grundkenntnisse in PYTHON