Python Clean Code

Ihre Produktivität und Qualität mit Python Clean Code erhöhen

Der Python Clean Code vermittelt Ihnen kompakt und praxisorientiert alle wichtigen Clean Code Regeln, die Sie beachten sollten, um einen hochqualitativen Python Code produzieren können. Ein Python Code, der leicht zu testen und zu erweitern ist und daher die Qualität Ihrer gesamten Python Anwendung verbessert. 

 

Der Python Clean Code wird von Prof. Dr. Matthias Hölzl, Allaithy Raed oder von Prof. Dr. Peer Kröger gehalten. 

 

Wir empfehlen eine individuelle Absprache des Kurses hinsichtlich Inhalt und Zeitdauer in Abhängigkeit von dem Teilnehmerkreis und den gewünschten Zielen.

Vorteile

Inhalte

Ziele

Zielgruppe

Die Trainer

Einer der folgendern Trainer wird das Python Clean Code Seminar durchführen:

Trainer: Dr. Matthias Hölzl

Dr. Matthias Hölzl

Ehemaliger Professor für Software and Computational Systems Engineering an der LMU München
Experte für Python, Java, C++, JavaScript, Clean Architektur, Künstliche Intelligenz, Agile Methoden

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Trainer: Allaithy Raed

Allaithy Raed

Java Trainer, Coach, Consultant und Geschäftsführer
Experte für Java, Python, Clean Code, Clean SW-Architektur, Refactoring, Testing, Train The Trainer

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Trainer: Prof. Dr. Peer Kröger

Prof. Dr. Peer Kröger

Professor für künstliche Intelligenz und Datenbank an der Ludwig-Maximilians-Universität München
Experte für Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Python, Datenbank

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