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Spezialisierung „Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography“

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Spezialisierung „Applied Python: Web Dev, Machine Learning & Cryptography“

Build Web Apps, ML Models & Encrypt Data.

Create web systems, ML tools, and cryptographic apps using Python.

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Dozent: EDUCBA

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Construct and deploy dynamic Python-based web applications using GUI tools, CGI scripting, and XML-RPC.

  • Apply linear regression and sentiment analysis techniques using Python for data-driven insights.

  • Implement and evaluate cryptographic algorithms including Caesar, RSA, and hashing for secure systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Key Management
  • Kategorie: Event-Driven Programming
  • Kategorie: Encryption
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Cryptographic Protocols
  • Kategorie: Cryptography
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Apache
  • Kategorie: Test Tools
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Server Side
  • Kategorie: Web Development
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Predictive Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Database Application
  • Kategorie: Web Applications

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Build wxPython GUIs with event handling, file operations, and database-backed persistence.

  • Develop networked, asynchronous applications using socket, urllib, asyncio, and Twisted.

  • Parse web data and deploy Python applications using Beautiful Soup, CGI, Apache, RSS, and XML-RPC.

  • Deploy Python web applications by configuring Apache, publishing dynamic content, and implementing RSS and XML-RPC services.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Event-Driven Programming
Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)
Kategorie: Apache
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: User Interface (UI)
Kategorie: Scripting
Kategorie: Database Application
Kategorie: UI Components
Kategorie: Databases
Kategorie: Web Servers
Kategorie: Web Applications
Kategorie: Network Protocols
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Application Frameworks
Kategorie: Servers
Kategorie: Server Side
Kategorie: Web Development

Was Sie lernen werden

  • Prepare and parse web content, build CGI applications, and configure Apache for server-side Python execution.

  • Test, debug, and profile Python web applications using doctest, unittest, and performance analysis tools.

  • Integrate Python with Java and .NET runtimes, examine memory management, and package modules using distutils.

  • Demonstrate Python integration with Java and .NET, analyze memory management, and package applications with distutils.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache
Kategorie: Environment
Kategorie: Web Applications
Kategorie: Application Performance Management
Kategorie: Web Development
Kategorie: Test Script Development
Kategorie: Java
Kategorie: Scripting
Kategorie: Application Development
Kategorie: Communication
Kategorie: Server Side
Kategorie: Reliability
Kategorie: Development Testing
Kategorie: Test Tools
Kategorie: Web Development Tools
Kategorie: Build Tools
Kategorie: Cross Platform Development
Kategorie: Web Content
Linear Regression & Supervised Learning in Python

Linear Regression & Supervised Learning in Python

KURS 3, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze data distributions, variable relationships, and outliers using exploratory data analysis and graphical techniques.

  • Construct a simple linear regression model in Python and use it to generate predictions.

  • Evaluate model accuracy using performance metrics and prediction comparisons, and interpret the results.

  • Evaluate regression model predictions using standard performance metrics and compare results with actual outcomes.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Machine Learning Methods
Python Case Study - Sentiment Analysis

Python Case Study - Sentiment Analysis

KURS 4, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Identify the key concepts, Python tools, libraries, and machine learning algorithms used for sentiment analysis and text classification.

  • Construct a sentiment analysis pipeline by cleaning text data, training models, and evaluating performance using standard metrics.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Computer Programming Tools
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Development Environment
Python Case Study - Cryptography

Python Case Study - Cryptography

KURS 5, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implement classical ciphers and encryption/decryption tools using Python.

  • Analyze brute-force attacks and identify weaknesses in cryptographic systems.

  • Construct and validate RSA key pairs using modular arithmetic principles.

  • Construct RSA key pairs and build secure encryption and decryption workflows using Python and cryptographic libraries.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cryptography
Kategorie: Encryption
Kategorie: Case Studies
Kategorie: Analysis
Kategorie: Cryptographic Protocols
Kategorie: Data Security
Kategorie: Design
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Key Management
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Scripting
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Arithmetic
Kategorie: Communication Systems

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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„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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  • 1 Stern

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Kurs: Developing and Deploying Web Applications with Python

Geprüft am 19. März 2026

HV
Kurs: Integrating Python for Web Systems, Testing, and Packaging

Geprüft am 29. Jan. 2026

DK
Kurs: Linear Regression & Supervised Learning in Python

Geprüft am 17. Dez. 2025

Häufig gestellte Fragen