Allen B. Downey Reihenfolge der Bücher

Eine der ersten Einführungen in die Programmierung, die virtuelle Assistenten wie ChatGPT (LLMs) aktiv und didaktisch durchdacht für einen besseren Lernerfolg nutzt Die Übungsaufgaben werden mit ChatGPT gelöst und dabei auch der Einsatz von KI-Assistenten als Hilfsmittel für die Programmierung gezeigt Inklusive Prompting, Testen von Code und Debugging mit LLMs Als Lernumgebung werden Jupyter Notebooks genutzt Leichter lernen mit KI-Assistenzen: Wenn Sie mit dem Programmieren beginnen wollen, eignet sich Python hervorragend für den Einstieg. Dieser abwechslungsreiche Praxiskurs führt Sie Schritt für Schritt in die Sprache ein, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zu objektorientiertem Design. Für die Übungen nutzt Allen Downey LLMs wie ChatGPT, mit denen der Lernprozess beschleunigt werden kann. Er zeigt Ihnen auch, wie Sie diese KI-Tools verwenden, um die Programmierung in der Praxis zu vereinfachen - z.B. durch effektives Prompting, dem Testen Ihres Codes und der Fehlersuche. Die Kapitel enthalten zahlreiche Übungen, bei denen die KI zum Einsatz kommt, sowie ein Glossar der Fachbegriffe, Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte in Jupyter Notebooks, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren können. Auf diese Weise wenden Sie das Gelernte direkt an, festigen Ihr Verständnis für die konkrete Programmierpraxis und erfahren zudem, wie künstliche Intelligenz Sie auch zukünftig im Programmieralltag unterstützen kann.

Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt Datenanalysen mit Python durchführen können. Statt grauer Theorie erleben Sie einen praktischen Programmier-Workshop, der Sie durch ein durchgängiges Fallbeispiel führt – von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Sie werden mit statistischen Verteilungen, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und weiteren Konzepten vertraut gemacht. Entwickeln Sie durch das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, ziehen Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen und nutzen Sie Simulationen, um schwer zugängliche Konzepte zu verstehen. Lernen Sie auch Themen kennen, die in Einführungen oft fehlen, wie die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen und beantworten Sie mit Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.