Lambda Funktionen & List Comprehensions in Python

Name: Lambda Funktionen & List Comprehensions in Python
Rating: 4.5 (47 reviews)

Schreibe schnelleren, einfacheren und besseren Python-Code

Highest Rated

Created byDr. Lars Michael Bollweg, Dr. Norman Schumann, Robert Stemmermann

Last updated 9/2019

German

What you'll learn

Schreibe bessere Python Programme mit Lambda Funktionen und List Comprehensions
Vertiefe dein Wissen! Dieser Kurs beinhaltet 2 Quizze und 20 Praxisaufgaben.
Lege deine Erfolgsgrundlage! Booste deinen Code, schreibe schnellere und einfachere Programme. Erzeuge Listen und arbeite mit anonymen Funktionen wie ein Pro!
Bereite dich perfekt auf die Praxis vor! Lerne jetzt "Lambda Funktionen und List Comprehensions" in Python.
Wir unterstützen dich dabei! Neben persönlicher Betreuung bekommst ein "Cheat Sheet" mit allen Kursinhalten als Lernhilfe.

Course content

4 sections • 59 lectures • 2h 52m total length

Einleitung2:10
Entwicklungsumgebung vorbereiten3:31
Anaconda Distribution4:43
Jupyter Notebooks10:19

Einführung in Lambda Functions6:47
Aufgabe 1.10:34
Lösung Aufgabe 1.11:02
Aufgabe 1.21:00
Lösung Aufgabe 1.21:29
Einführung in Map-Funktionen7:50
Aufgabe 1.30:56
Lösung Aufgabe 1.31:16
Lösung Aufgabe 1.3 Option 23:24
Aufgabe 1.41:00
Lösung Aufgabe 1.41:54
Aufgabe 1.50:40
Lösung Aufgabe 1.55:53
Einführung in Filter Funktionen5:56
Aufgabe 1.60:44
Lösung Aufgabe 1.61:36
Aufgabe 1.70:52
Lösung Aufgabe 1.72:01
Aufgabe 1.80:35
Lösung Aufgabe 1.86:39
Lambda Functions, Filter, Map & Reduce
Zusätzliche Informationen zur Reduce Funktion1:01

Einführung in List Comprehensions12:44
Aufgabe 3.11:14
Lösung Aufgabe 3.11:11
Vertiefung zu Expressions1:45
Walk through the code - Expressions1:42
Aufgabe 3.21:38
Lösung Aufgabe 3.23:15
Vertiefung zu Iterator2:33
Walk through the code - Iterator3:57
Aufgabe 3.33:56
Lösung Aufgabe 3.34:25
Vertiefung zu Conditionals0:59
Aufgabe 3.41:10
Lösung Aufgabe 3.42:19
Komplexe List Comprehensions1:11
Aufgabe 3.52:05
Lösung Aufgabe 3.54:18
Einführung in Dict Comprehensions7:06
Aufgabe 3.61:38
Lösung Aufgabe 3.61:34
Aufgabe 3.71:13
Lösung Aufgabe 3.72:30
Aufgabe 3.82:41
Lösung Aufgabe 3.86:54
Aufgabe 3.90:59
Lösung Aufgabe 3.92:38
Einführung in Set Comprehensions6:13
Aufgabe 3.100:50
Lösung Aufgabe 3.101:46
Aufgabe 3.111:15
Lösung Aufgabe 3.112:12
Aufgabe 3.122:08
Lösung Aufgabe 3.126:10
List-Comprehensions

Requirements

Python Grundkenntnisse machen Sinn, aber wer wirklich nur die Basics (Variablen deklarieren, Schleifen, If-Else Statements)

Description

Jeder Python-Entwickler der die Grundlagen der Sprache verinnerlicht hat, kommt über kurz oder lang an den Punkt wo er sich fragt: "Wie kann ich meinen Code jetzt noch verbessern?" Lamda-Funktionen und List-Comprehensions sind ein wichtiger Teil der Antwort auf diese Frage. Wir glauben daran, dass jedes Python-Programm besser geschrieben werden kann. In diesem Kurs lernst Du mit Lamda-Funktionen und List-Comprehensions zwei Werkzeuge und Techniken kennen, um deinen Python-Code in Zukunft immer weiter zu optimieren.

In diesem Kurs lernst du Schritt für Schritt wie du einfache und komplexe Lamda-Funktionen und List-Comprehensions entwickelst und diese in Python-Programmen einsetzen kannst.

Du erhältst:

- fast 3 Stunden Lehrvideos

- 20 praktische Aufgaben in verschiedenen Schwierigkeitsgraden

- 2 Quizze zum Lernen und Vertiefen von Lamda-Funktionen und List-Comprehensions

Dieser Kurs ist geeignet für Einsteiger wie für Fortgeschrittene. Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache Python sind hilfreich, aber nicht notwendig. Wer "Variablen deklarieren", "for-Loops" und "if-else Statements" schreiben kann, kann diesem Kurs ohne Schwierigkeiten folgen.

Who this course is for:

Python Entwickler
Data Scientists und Data-Engineers
Jeder der schneller, besseren Code mit Python schreiben möchte
Analysten
Wissenschaftliche Mitarbeiter
Studenten

Lambda Funktionen & List Comprehensions in Python

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Course content

Einleitung4 lectures • 21min

Lambda Functions, Filter, Map & Reduce21 lectures • 53min

List Comprehensions33 lectures • 1hr 38min

Ressourcen1 lecture • 1min

Requirements

Description

Who this course is for: