Python und Lernen
Python begleitet meine Arbeit als Autor und Dozent seit vielen Jahren. Meine ausführlichen Lernplattformen sind python-course.eu und python-kurs.eu. Meine Kurse und Veröffentlichungen reichen von den Grundlagen über objektorientierte und funktionale Programmierung bis zu NumPy, Pandas, Datenanalyse und maschinellem Lernen.
Veröffentlichungen
Meine Python-Bücher und eLearning-Kurse
Lehrbücher und adaptive Onlinekurse für den Einstieg in Python, funktionale Programmierung, numerische Berechnungen, Datenanalyse und Visualisierung.
Bücher
Einführung in Python 3
Ein systematisches Lehr- und Nachschlagewerk für Einsteiger und Umsteiger – von den Sprachgrundlagen bis zu objektorientierter und funktionaler Programmierung, Tests und Systemprogrammierung.
ISBN 978-3-446-46379-0
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Funktionale Programmierung mit Python
Gemeinsam mit Philip Klein: reine und höherwertige Funktionen, Dekoratoren, Closures, Komposition, Currying, Generatoren, Iteratoren und zahlreiche Übungen mit Lösungen.
ISBN 978-3-446-48191-6
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Numerisches Python
Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas: numerische Berechnungen, Datenanalyse, Visualisierung und praxisnahe Anwendungen aus Wissenschaft, Technik und Bildverarbeitung.
ISBN 978-3-446-48549-5
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Numeric Python
Die englischsprachige Darstellung von Datenanalyse und numerischem Rechnen mit NumPy, Pandas und Matplotlib – mit systematischen Erklärungen und praxisnahen Beispielen.
ISBN 978-1-56990-960-7
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Python-Grundlagen | eLearning
Ein adaptiver Onlinekurs für den Einstieg in Python: Variablen, Datentypen, sequenzielle Datentypen, Verzweigungen, Schleifen, Dictionaries, Dateien und Funktionen.
ISBN 978-3-446-47992-0
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Datenanalyse Python | eLearning
Ein adaptiver Onlinekurs zu Pandas: Series, DataFrames, fehlende Werte, Dateiverarbeitung, groupby, Datenvisualisierung und Zeitreihen.
ISBN 978-3-446-48614-0
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Linux, Open Source und digitale Souveränität
Linux und freie Software waren bereits auf der historischen Klein-Singen-Seite zentrale Themen. Heute gehören dazu zusätzlich offene Standards, Interoperabilität, nachhaltige Software-Infrastrukturen und die Frage, wie Staaten, Unternehmen und Privatpersonen ihre technische Handlungsfähigkeit bewahren können.
Open Source, Softwarepatente und geistiges Eigentum
Wissen, Ideen und Software bewegen sich im Spannungsfeld zwischen Schöpfung, Zugang, Wettbewerb und Kontrolle. Die Auseinandersetzung mit Softwarepatenten gehört zu den ältesten politischen Themen dieser Website. Dazu zählen kuriose historische Fälle ebenso wie grundlegende Fragen zur Patentierbarkeit softwarebezogener Ideen.
Freie Software ist dabei nicht nur eine Lizenzfrage. Projekte wie Samba zeigen, wie Reverse Engineering, offene Schnittstellen und Wettbewerb zusammenhängen. Auch GPL, LGPL, Creative Commons und die Public Domain berühren die grundsätzliche Frage, unter welchen Bedingungen Wissen und Kultur genutzt, weiterentwickelt und geteilt werden können.
Geistiges-Eigentum.eu
Auf meiner Website geistiges-eigentum.eu setze ich mich kritisch mit dem Sammelbegriff des sogenannten „geistigen Eigentums“ auseinander. Immaterielle Güter wie Ideen, Texte, Musik, Software oder technische Konzepte können nicht ohne Weiteres mit körperlichen Gegenständen gleichgesetzt werden: Wer eine Sache wegnimmt, entzieht sie ihrem bisherigen Besitzer; eine Idee oder Information kann dagegen kopiert und gleichzeitig von mehreren Menschen genutzt werden.
Mir geht es dabei nicht um die einfache Behauptung, geistige Leistungen dürften grundsätzlich nicht geschützt werden. Entscheidend ist vielmehr, welche Schutzrechte in welchem Bereich sinnvoll sind, wem sie nützen, wen sie ausschließen und wie sie sich auf Innovation, Wettbewerb, Kultur und freien Wissensaustausch auswirken.
Aktuelle Schwerpunkte
- Python und Softwareentwicklung
- Datenanalyse, NumPy und Pandas
- KI und maschinelles Lernen
- Linux, Open Source und Lizenzmodelle
- Softwarepatente, Interoperabilität und digitale Souveränität