Spezialisierung Python Scripting für DevOps

Lernen Sie, Software mit Python zu entwickeln und einzusetzen. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen die Grundlagen der Programmierung, einschließlich der Kenntnisse und Fähigkeiten, die für eine Karriere in den Bereichen Software Engineering, Informationstechnologie und Data Science erforderlich sind.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: Aspen Olmsted

7.163 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.1

(184 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4-teilige Kursreihe

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4.1

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Im ersten Kurs lernen Sie einige Konzepte der prozeduralen Programmierung kennen: Benutzereingabe, Konsolenausgabe, Variablendeklaration und -zuweisung, Entscheidungsverzweigung und Iteration.

Der zweite Kurs führt Sie in fortgeschrittene String-Operationen und Datumsangaben, Modellierung von Klassen, Entwicklung von Klassen und Sammlungen ein. Im dritten Kurs lernen Sie etwas über Dateien, Vererbung und externe Bibliotheken.

Und im letzten Kurs werden wir uns mit verschiedenen Automatisierungskonzepten in DevOps mit Python beschäftigen.

Praktisches Lernprojekt

In der Python Scripting for DevOps Specialization ermöglichen Ihnen die praktischen Übungen in jedem Kurs die Anwendung des in den Vorlesungen vermittelten Materials in einfachen Computerprogrammen, die den Stoff der Lektion vertiefen. Diese Übungen sind browserbasiert und erfordern keine Installation einer lokalen Umgebung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Testautomatisierung
Kategorie: Skripting
Kategorie: Einheitstest
Kategorie: Kontinuierliche Integration
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Integrationstests
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Unified Modeling Language
Kategorie: Skriptsprachen
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Software Entwurf
Kategorie: DevOps

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Im ersten Kurs lernen Sie einige Konzepte der prozeduralen Programmierung kennen: Benutzereingabe, Konsolenausgabe, Variablendeklaration und -zuweisung, Entscheidungsverzweigung und Iteration.

Und im letzten Kurs werden wir uns mit verschiedenen Automatisierungskonzepten in DevOps mit Python beschäftigen.

Praktisches Lernprojekt

Einführung in Python Scripting für DevOps

KURS 117 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Skripting

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Grundsätze der Programmierung

Kategorie: Fehlersuche

Kategorie: Computerprogrammierung

Kategorie: Entwicklungsumgebung

Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle

Python Scripting: Daten, Klassen und Sammlungen

KURS 214 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Skriptsprachen

Kategorie: Unified Modeling Language

Kategorie: Skripting

Kategorie: Datenstrukturen

Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)

Kategorie: Software-Ingenieur

Kategorie: Datenmodellierung

Kategorie: Software Entwurf

Kategorie: Computerprogrammierung

Python Scripting: Dateien, Vererbung und Datenbanken

KURS 312 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

DevOps und Build-Automatisierung mit Python

KURS 413 Stunden

Was Sie lernen werden

Computerprogramme entwickeln, die Klassen und Objekte verwenden objekte verwenden, um geschäftliche und mathematische Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Containerisierung

Kategorie: Integrationstests

Kategorie: Paket- und Software-Management

Kategorie: Skripting

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Einheitstest

Kategorie: DevOps

Kategorie: Docker (Software)

Kategorie: Software-Tests

Kategorie: Software-Entwicklungstools

Kategorie: IT-Automatisierung

Kategorie: Testautomatisierung

Kategorie: Test-Tools

Kategorie: CI/CD

Kategorie: Entwicklungstests

Kategorie: Kontinuierliche Integration

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Dozent

Aspen Olmsted

LearnQuest

14 Kurse81.483 Lernende

von

LearnQuest

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Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen

Um alle vier Kurse der Spezialisierung zu absolvieren, werden Sie 4-6 Stunden pro Woche für 16 Wochen aufwenden.

Computerkenntnisse werden empfohlen, aber es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Diese Spezialisierung beginnt mit den Grundlagen.

Ja, da jeder Kurs auf dem vorherigen Kurs aufbaut, empfehlen wir Ihnen, die Kurse der Reihe nach zu belegen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich einschreiben und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können, oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil einer Specialization ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Specialization angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie eine finanzielle Unterstützung beantragen.