Skip to content
Grundläggande Python
- Vad är Python? (Introduktion och dess användningsområden)
- Installation och setup (Installera Python, IDE och första programmet)
- Skriva ut text och ta emot text (Grunderna i att visa och läsa in data)
- Syntax (Syntax – Kommentarer, Indentation)
- Grunderna i datatyper (Strings, Numbers, Booleans)
- Operatorer i Python (Aritmetiska och logiska operatorer)
- Kontrollflöden (If, else, elif, loopar)
- Datastrukturer (Listor, tuples, dictionaries och sets)
- Stränghantering och vanliga metoder (Slicing, sökning, formatering)
- List comprehensions (Skapa listor på ett smidigare sätt)
- Slumpmässiga tal med random (Introduktion till random-modulen)
- Namngivningskonventioner i Python (Variabler, klasser, parametrar, filer)
- Felsökning och debugging med Thonny (Förstå och hantera felmeddelanden)
- Funktioner (Skapa, anropa och strukturera kod)
- Introduktion till moduler och bibliotek (Importera och använda standardbiblioteket)
- Filhantering (Läsning och skrivning till filer)
- Undantagshantering (try, except, finally)
- Scopes (Globala, lokala och icke-lokala variabler)
Regex och tidsdata
- Regex (Regular Expressions, sökning och mönster)
- Datum och tid med datetime (Hantera och manipulera datum och tid)
Filhantering och dataformat
- Läsning och skrivning till filer (en fördjupning)
- JSON och CSV (Arbeta med dataformat för lagring och överföring)
- XML-format (Introduktion till XML i Python)
- Avancerade filoperationer (Effektiv hantering av stora filer)
Objektorienterad programmering (OOP)
- Klasser och objekt (Grundläggande OOP-koncept)
- Arv (Hur klasser kan ärva egenskaper och metoder)
- Polymorfism (Flexibilitet i metoder och klasser)
- Encapsulation (Skyddade och privata attribut)
- Specialmetoder (Anpassa Python-klasser med metoder som init och str)
Dataanalys och visualisering
- NumPy (Grundläggande numeriska operationer och arbete med arrays)
- Pandas (Arbeta med dataframes och datamanipulation)
- Matplotlib (Skapa grafer och diagram för att visualisera data)
- Seaborn (Avancerad visualisering för dataanalys)
Bibliotek och verktyg
- PIP (Installera och hantera Python-paket)
- Requests (HTTP-anrop och API-användning)
- BeautifulSoup (Web scraping)
- Pytest (Testning och felsökning)
- Virtual environments(Skapa och använda virtuella miljöer)
Bygg strukturerad kod
- Organisera kod med paket (Introduktion till paket och projektstruktur)
- Logging i Python (Hantera loggar effektivt)
- Introduktion till testdriven utveckling (Grunder och praktiska exempel)
Webbapplikationer
- Flask (Bygga enkla webbapplikationer)
- Django (Bygga större och skalbara applikationer)
- RESTful API (Skapa och konsumera API)
Databaser och dokumentorienterade system
- SQL och relationella databaser (Grunder och CRUD-operationer)
- SQLite (Lättviktsdatabas för lokala projekt)
- PostgreSQL (Skalbar och avancerad databashantering)
- MongoDB (Introduktion till dokumentorienterade databaser)
Grafisk programmering
- Turtle (Grundläggande grafik och animationer)
- Tkinter (GUI-programmering med widgets och layouter)
- Pygame (Introduktion till spelutveckling)
Avancerade ämnen och tillämpningar
- Funktionell programmering (Högre ordningens funktioner, dekoratorer och closures)
- Asynkron programmering (Coroutines och asyncio)
- Machine Learning (Grundläggande koncept och bibliotek)
- Deep Learning (Introduktion till neurala nätverk)
- Natural Language Processing (Textanalys och språklig bearbetning)
- Web scraping (Extrahera data från webbsidor med Beautiful Soup och Scrapy)
Deployment och versionshantering
- Git (Versionshantering och samarbete)
- Deployment en flask app till en c-panel miljö
- Continuous integration och deployment (CI/CD)
Problemlösning och algoritmer
- Algoritmiskt tänkande (Introduktion till problemlösning)
- Datastrukturer och algoritmer (Sortering, sökning, träd, grafer)
- Problemlösningsstrategier(Divide and conquer, dynamisk programmering)
