Opleiding: Python E-Learning

Wat leer je in deze training?

• Basisconcepten – Variabelen, datatypes, operatoren en controlestructuren.
• Functies en foutafhandeling – Definiëren, return-waarden en error-handling met try/except.
• Objectgeoriënteerd programmeren – Klassen, objecten, overerving en encapsulatie.
• Data-analyse – Werken met pandas, DataFrames en datavisualisatie.
• Database-integratie – SQL-queries uitvoeren met MySQL-connector.

De training bevat praktijkgerichte opdrachten en Engelstalig lesmateriaal en wordt gegeven door een Nederlandstalige docent.

• Beginners zonder programmeerachtergrond.
• Data-analisten die Python willen inzetten voor dataverwerking.
• Developers die overstappen van andere talen (bijv. Java, C#).
• IT-professionals die scripts willen schrijven voor automatisering.

• Installatie van Python, Jupyter Notebook en een IDE (bijv. VSCode of PyCharm).
• Basisconcepten: variabelen, datatypes (strings, integers, floats, booleans), operatoren.
• Input/output: print(), input(), eenvoudig bestandslezen/schrijven.
• Controlestructuren: if/elif/else, for- en while-loops.
• Oefeningen: tekstmanipulatie, lijstbewerkingen en eenvoudige scripts schrijven.

• Functies definiëren: parameters, return-waarden en scope.
• Foutafhandeling met try/except/finally.
• Werken met modules: math, datetime, random.
• Introductie OOP: klassen, objecten, methoden en attributen.

• Data-analyse met pandas: DataFrames, data filteren/sorteren, basisaggregaties.
• Database-integratie met MySQL-connector: verbinden, SELECT- en INSERT-queries uitvoeren.
• OOP-uitbreiding: overerving, encapsulatie en polymorfisme.
• Integratie: CSV-data inladen, verwerken met pandas en opslaan in een MySQL-database.
• Tips voor vervolgstappen (data science, webdevelopment).
• 
  

• Basisconcepten:
• Variabelen, datatypes (str, int, float, bool, None).
• Operatoren (rekenkundig: +, -, *, /; vergelijkings-: ==, !=, >; logisch: and, or, not).
• Typeconversie (int(), str(), float()).
• Strings: concatenatie, formattering (f-strings), methoden (lower(), upper(), split()).
• Boolean-logica en truthy/falsy-waarden.
• Controlestructuren:
• Conditionele statements: if/elif/else, geneste voorwaarden.
• Loops: for (itereren over lijsten, strings, dictionaries), while met break/continue.
• Loop-control: range(), enumerate(), list comprehensions.
• Functies en modularisatie:
• Functies definiëren met def, parameters (defaults, keyword arguments).
• Return-waarden, lambda-functies.
• Scope: globale vs. lokale variabelen (global keyword).
• Foutafhandeling: try/except/else/finally, specifieke exceptions (ValueError, KeyError).
• Datastructuren:
• Lijsten: aanmaken, indexeren, methoden (append(), remove(), sort()), slicing.
• Tuples: immutable operaties, unpacking.
• Dictionaries: keys/values, methoden (get(), keys(), items()).
• Sets: unieke elementen, operaties (union(), intersection()).
• Modules en libraries:
• Standaardmodules: math (sqrt, pow), datetime (datum/tijd-formattering), random (shuffle, choice).
• Externe libraries installeren met pip (bv. pandas, mysql-connector-python).
• Importeren: import, from …​ import …​ as …​.
• Objectgeoriënteerd programmeren (OOP):
• Klassen en objecten: init-methode, instantievariabelen.
• Methoden: instance methods, static methods.
• Overerving: parent/child-klassen, super().
• Encapsulatie: public/private attributen (conventie met _).
• Polymorfisme en magic methods (bv. str).
• Bestandsafhandeling:
• Bestanden openen met open(), modi (r, w, a, r+).
• Tekstbestanden lezen/schrijven (read(), readline(), write()).
• CSV-afhandeling met pandas (read_csv(), to_csv()).
• Data-analyse met pandas:
• DataFrame en Series aanmaken.
• Data manipulatie: filteren met loc/iloc, groupby(), agg().
• Basisvisualisatie: plot() (lijn-/staafdiagrammen).
• Database-integratie (MySQL):
• Verbinden met mysql.connector.connect().
• Cursors: execute(), fetchall(), fetchone().
• SQL-operaties: SELECT, INSERT, WHERE-clausules.
• Transaction management: commit(), rollback().
• Praktische toepassingen:
• Scripts schrijven voor bestandsautomatisering.
• Data transformeren tussen CSV en databases.
• Eenvoudige OOP-applicatie bouwen (bv. inventory management).

• Bereidt voor op het PCAP-certificaat (Python Institute Certified Associate in Python Programming).
• Basis voor vervolgcursussen zoals Data Science met Python of Python voor Webdevelopment.
• Examenafname is extern mogelijk (niet inbegrepen in de cursus).