NumPy Python-Kurs

Python mit NumPy – Effiziente numerische Datenverarbeitung in der Praxis

In dieser Online-Schulung lernen die Teilnehmenden, wie sie mit Python und NumPy numerische Daten effizient verarbeiten, analysieren und transformieren. Das Seminar vermittelt die wichtigsten Grundlagen für den praktischen Einsatz von Arrays, Vektorisierung, Indizierung, mathematischen Operationen und typischen Workflows in der datenorientierten Programmierung.

NumPy ist eine der wichtigsten Bibliotheken im Python-System und bildet die Grundlage für viele Anwendungen in den Bereichen Datenanalyse, Wissenschaft, Technik, Machine Learning und Automatisierung. Wer mit numerischen Daten arbeitet, profitiert von deutlich effizienteren und übersichtlicheren Lösungen als mit reinen Python-Listen oder manuellen Schleifen.

In dieser praxisnahen Online-Schulung erhalten die Teilnehmenden einen strukturierten Einstieg in die Arbeit mit NumPy. Sie lernen, Arrays sicher zu erstellen und zu bearbeiten, Berechnungen performant umzusetzen und typische Aufgaben der numerischen Datenverarbeitung mit Python elegant zu lösen.

Die Schulung eignet sich sowohl für Einsteigerinnen und Einsteiger mit ersten Python-Kenntnissen als auch für Anwenderinnen und Anwender, die ihre Python-Programme im Umgang mit Zahlen, Tabellenstrukturen und Messdaten professionalisieren möchten.

Die Inhalte werden anhand von anschaulichen Beispielen und Übungen vermittelt, sodass die Teilnehmenden NumPy direkt in eigenen Projekten einsetzen können. Je nach gewünschter Tiefe kann die Schulung als kompakter 2-Tages-Kurs oder als vertiefende 3-Tages-Schulung durchgeführt werden.

Lernziele

Nach dem Seminar können die Teilnehmenden:

• die Rolle von NumPy im Python-Ökosystem einordnen,
• NumPy-Arrays erstellen, lesen, umformen und bearbeiten,
• den Unterschied zwischen Python-Listen und NumPy-Arrays verstehen,
• mit Vektorisierung effizienter arbeiten und Schleifen vermeiden,
• mathematische Operationen auf eindimensionalen und mehrdimensionalen Arrays anwenden,
• Daten filtern, slicen, indizieren und maskieren,
• Aggregationen und statistische Grundfunktionen mit NumPy einsetzen,
• Broadcasting verstehen und in typischen Anwendungsszenarien nutzen,
• typische Fehlerquellen im Umgang mit Shapes, Datentypen und Indexierung vermeiden,
• NumPy als Grundlage für weiterführende Themen wie Pandas, SciPy oder Machine Learning nutzen.
   

Schulungsinhalte / Agenda 

Modul 1: Einführung in NumPy

• Was ist NumPy und wofür wird es verwendet?
• Vorteile gegenüber Python-Listen
• Installation und erste Schritte
• Aufbau und Eigenschaften von Arrays

Modul 2: Arbeiten mit Arrays

• Arrays erzeugen
• Datentypen und Dimensionen
• Form, Größe und Struktur von Arrays
• Umformen, Reshaping und Transponieren

Modul 3: Indexierung, Slicing und Filtern

• Zugriff auf einzelne Elemente und Teilbereiche
• Arbeiten mit eindimensionalen und mehrdimensionalen Arrays
• Boolean Indexing und Masken
• Typische Anwendungsfälle in der Praxis

Modul 4: Rechnen mit NumPy

• Elementweise Operationen
• Mathematische Funktionen
• Aggregationen wie Summe, Mittelwert, Minimum, Maximum
• Vergleich von Schleifen und Vektorisierung
• Broadcasting verstehen

Modul 5: Praxisübungen und Transfer

• Bearbeitung typischer Aufgabenstellungen
• Strukturierte Übungsbeispiele
• Tipps für den Einsatz im eigenen Arbeitsalltag
• Zusammenfassung und Fragerunde

Methodik

Die Schulung ist praxisorientiert aufgebaut und kombiniert:

• kompakte Theorie-Inputs,
• Live-Coding,
• nachvollziehbare Beispielanwendungen,
• eigenständige Übungen,
• Besprechung typischer Fragestellungen aus der Praxis.

Maximaler Erfolg mit unserem Schulungskonzept:
Unser Schulungskonzept vereint praxisnahes Lernen mit einer Struktur, die sich flexibel in den beruflichen Alltag einfügt. Anstelle mehrerer aufeinanderfolgender Seminartage setzen wir auf kompakte Lerneinheiten von in der Regel drei Stunden. So können neue Inhalte konzentriert aufgenommen werden, ohne längere Abwesenheiten vom Arbeitsplatz oder unnötige Arbeitsrückstände zu verursachen. Zwischen den Terminen bleibt Raum, das Gelernte unmittelbar in der Praxis anzuwenden und zu vertiefen. Gerade diese Phase macht den Lernprozess besonders nachhaltig: Fragen, Erfahrungen und neue Erkenntnisse aus dem Arbeitsalltag werden in den folgenden Einheiten gemeinsam aufgegriffen und weiterentwickelt. Auf diese Weise entsteht ein lebendiger Austausch, der Theorie und Praxis eng miteinander verbindet. Die Teilnehmenden gewinnen Schritt für Schritt mehr Sicherheit im Umgang mit den Inhalten und profitieren von einem Lernerfolg, der weit über die Schulung hinaus im Arbeitsalltag wirksam bleibt.

Trainer 
Ihr Trainer Dipl. Wirtschaftsinformatiker verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Konzeption, Durchführung und Begleitung praxisorientierter IT-Trainings.

Onlineschulung 
Für eine Onlineschulung ist ein Computer/ Notebook mit Internetzugang, sowie Soundkarte und Mikrophon (Headphone) und eine installierte Python-Umgebung erforderlich.