Coding Bootcamp für Versuchsingenieure – Weiterbildung

Versuchsingenieurinnen und Versuchsingenieure arbeiten täglich mit Messreihen, Prüfprotokollen und wiederkehrenden Versuchsabläufen. Dieses Coding Bootcamp ist gezielt auf diese Ausgangslage zugeschnitten: Es vermittelt Python-Programmierung, objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen sowie die Werkzeuge Bash und Git speziell im Hinblick auf technische Versuchsumgebungen. Statt allgemeiner Programmierbeispiele stehen Aufgaben im Mittelpunkt, wie sie im Versuchsalltag vorkommen: das Automatisieren repetitiver Prüfabläufe, die strukturierte Auswertung großer Messdatensätze und die reproduzierbare Dokumentation von Versuchsständen. Teilnehmende lernen, Python-Skripte zur Datenauswertung zu schreiben, Versuchssysteme mit objektorientierten Konzepten modular zu strukturieren und Änderungen an Auswertungscode mit Git nachvollziehbar zu verwalten.

Modul 1 — Python-Grundlagen für technische Versuchsauswertung: Dieser Baustein führt in die Python-Programmierung ein, mit durchgängigem Bezug zu typischen Versuchsdaten. Teilnehmende lernen, wie sich Messwerte einlesen, verarbeiten und in eigene Skripte überführen lassen.

• Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen in Python
• Einlesen und Verarbeiten von Messdaten aus Text- und CSV-Dateien
• Schreiben einfacher Skripte zur Automatisierung wiederkehrender Auswertungsschritte
• Funktionen zur Strukturierung von Auswertungslogik
• Grundlagen der Datenvisualisierung für Versuchsergebnisse
• Fehlerbehandlung bei unvollständigen oder fehlerhaften Messreihen

Modul 2 — Objektorientierte Programmierung für Versuchssysteme: Versuchsaufbauten bestehen häufig aus mehreren Komponenten, die sich gut als Objekte abbilden lassen. Dieser Abschnitt vermittelt, wie objektorientierte Konzepte komplexe Versuchssysteme übersichtlich und wartbar machen.

• Klassen und Objekte zur Abbildung von Versuchskomponenten
• Kapselung von Mess- und Auswertungslogik in wiederverwendbaren Modulen
• Vererbung zur Abbildung verwandter Versuchsaufbauten oder Prüftypen
• Schnittstellen zwischen Auswertungsmodulen definieren
• Aufbau eines modularen Auswertungsprogramms aus mehreren Klassen
• Testen einzelner Module vor der Integration in das Gesamtsystem

Modul 3 — Algorithmen und Datenstrukturen für große Messdatensätze: Wer mit umfangreichen Versuchsreihen arbeitet, profitiert von einem soliden Verständnis grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen. Dieser Baustein vermittelt die dafür notwendigen Konzepte anwendungsnah.

• Such- und Sortieralgorithmen zur Aufbereitung von Messreihen
• Rekursive Verfahren für hierarchisch strukturierte Versuchsdaten
• Listen, Stacks und Queues zur Organisation von Prozess- und Prüfabläufen
• Komplexitätsbetrachtung zur Auswahl geeigneter Algorithmen
• Optimierung von Auswertungsskripten bei wachsender Datenmenge
• Umgang mit fehlenden oder redundanten Werten in großen Datensätzen

Modul 4 — Bash und Git für reproduzierbare Versuchsarbeit: Der letzte fachliche Baustein widmet sich den Werkzeugen, die Versuchsarbeit im Team nachvollziehbar und reproduzierbar machen. Bash und Git ergänzen die Programmierkenntnisse um die organisatorische Seite der Softwareentwicklung.

• Navigation und Automatisierung auf der Kommandozeile mit Bash
• Shell-Skripte zur Verkettung von Auswertungsschritten
• Grundlagen der Versionskontrolle mit Git: Commits, Branches, Merges
• Nachvollziehbare Historie von Auswertungscode und Versuchsdokumentation
• Zusammenarbeit an gemeinsamen Auswertungsprojekten über Git-Repositories
• Konfliktlösung bei parallelen Änderungen im Team

Praxis-Block — Anwendungsübungen aus dem Versuchsalltag

• Python-Skript zur automatisierten Auswertung einer Prüfreihe entwickeln
• Klassenmodell für einen mehrteiligen Versuchsaufbau entwerfen
• Sortier- und Filterlogik für eine große Messwerttabelle implementieren
• Rekursive Funktion zur Auswertung hierarchischer Prüfprotokolle schreiben
• Bash-Skript zur automatisierten Umbenennung und Ablage von Messdateien erstellen
• Git-Repository für ein Teamprojekt zur Versuchsauswertung anlegen und pflegen
• Datenvisualisierung für eine mehrstufige Versuchsreihe erstellen
• Fehlerbehandlung für unvollständige Sensordaten implementieren
• Refactoring eines prozeduralen Auswertungsskripts in objektorientierte Struktur
• Performance-Vergleich unterschiedlicher Algorithmen an einem realen Datensatz
• Zusammenführen paralleler Codeänderungen mehrerer Teammitglieder über Git
• Dokumentation eines vollständigen Auswerteworkflows von Rohdaten bis Ergebnis

Der gesamte Kurs orientiert sich konsequent an der Arbeitsrealität von Versuchsingenieuren: Statt abstrakter Programmierübungen stehen Prüfreihen, Versuchsstände und Messdatensätze im Zentrum jeder Übung. Dadurch lässt sich das Gelernte unmittelbar auf den eigenen Arbeitsalltag übertragen.

Das Bootcamp richtet sich an Versuchsingenieurinnen und Versuchsingenieure sowie technische Mitarbeitende, die ihre Programmierkenntnisse gezielt für die Automatisierung und Auswertung von Versuchen ausbauen möchten. Es eignet sich sowohl für Personen mit erster Programmiererfahrung als auch für technisch versierte Einsteiger mit Interesse an Datenanalyse.

• Versuchsingenieurinnen und Versuchsingenieure aus Industrie und Forschung
• Prüfstandstechniker/innen, die Auswertungsprozesse automatisieren möchten
• Technische Mitarbeitende mit Interesse an Datenanalyse und Skripting
• Ingenieurinnen und Ingenieure, die von manueller zu automatisierter Versuchsauswertung wechseln wollen
• Personen mit technischem Hintergrund und Interesse an einem Einstieg in die Programmierung

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und überwiegend in Teilzeit angeboten, sodass sich das Lernen mit bestehenden beruflichen Verpflichtungen vereinbaren lässt. Programmierkonzepte werden direkt an technischen Beispieldaten aus Versuchs- und Prüfumgebungen geübt, statt an abstrakten Lehrbuchaufgaben. Der Wechsel zwischen Präsenz- und Onlinephasen ermöglicht sowohl angeleitetes Lernen als auch eigenständiges Üben an konkreten Auswertungsaufgaben.

Das Bootcamp wird überwiegend in Teilzeit durchgeführt, um die Vereinbarkeit mit beruflichen Tätigkeiten zu gewährleisten. Der modulare Aufbau aus Python-Grundlagen, objektorientierter Programmierung, Algorithmen/Datenstrukturen sowie Bash/Git ermöglicht ein aufeinander aufbauendes Lernen. Die konkrete Dauer richtet sich nach dem gewählten Zeitmodell und wird bei der Anmeldung festgelegt.

Nach Abschluss des Bootcamps erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für „Coding Bootcamp für Versuchsingenieure". Je nach Kursvariante ist zusätzlich eine Abschlussprüfung vorgesehen, deren Bestehen im Zertifikat vermerkt wird. Der Nachweis dokumentiert die erworbenen Kenntnisse in Python, objektorientierter Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen sowie im Umgang mit Bash und Git.

Versuchsingenieurinnen und Versuchsingenieure, die ihre Prüf- und Auswertungsprozesse selbst automatisieren können, sparen wertvolle Zeit und reduzieren manuelle Fehlerquellen. Statt auf externe IT-Unterstützung angewiesen zu sein, können sie Auswertungsskripte selbst entwickeln, anpassen und pflegen — ein Vorteil, der in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen zunehmend erwartet wird. Die Kombination aus Python, objektorientierter Programmierung, Algorithmen und Versionskontrolle mit Git deckt den gesamten Weg von der einfachen Automatisierung bis zur professionellen, im Team nachvollziehbaren Softwareentwicklung ab. Dadurch eignet sich das Bootcamp sowohl für den ersten Einstieg in automatisierte Datenauswertung als auch als Grundlage für eine Vertiefung in Richtung Data Science oder Test-Automatisierung. Wer dieses Bootcamp abschließt, verfügt über ein Kompetenzprofil, das technisches Fachwissen aus dem Versuchswesen mit praktischer Programmierkompetenz verbindet — eine Kombination, die in Entwicklungsabteilungen, Prüflaboren und Forschungseinrichtungen zunehmend gesucht wird.