Datenpipelines & Algorithmen für Python-Entwickler – Kurs

Diese Weiterbildung führt Schritt für Schritt in die Python-Entwicklung mit Fokus auf Datenpipelines und Algorithmen ein. Ausgehend von den Grundlagen der Programmierung bauen die Teilnehmenden ihr Wissen über objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen bis hin zu praktischen Fertigkeiten in Bash und Git aus. Ein mehrwöchiges Projekt, in dem ein eigenes Datenportfolio entsteht, sowie ein eigenständiges Python-Abschlussprojekt sorgen dafür, dass die erworbenen Kenntnisse praktisch angewendet und vertieft werden. Der Kurs eignet sich für Personen mit Interesse an IT und Programmierung, die künftig in der Analyse und Verarbeitung von Daten tätig werden möchten.

Die Weiterbildung ist in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von den Programmiergrundlagen bis zum eigenen Abschlussprojekt reichen. Grundlagen der Python-Programmierung: Dieser Block schafft die technische Basis für alle weiteren Inhalte.

• Grundlegende Syntax und Datentypen in Python
• Kontrollstrukturen und Funktionen
• Erste Schritte in der Datenverarbeitung mit Python
• Aufbau einer soliden Basis für Softwareentwicklung und Datenanalyse

Objektorientierte Programmierung: Dieser Block vertieft die strukturierte Entwicklung komplexerer Anwendungen.

• Klassen, Objekte und Vererbung in Python
• Kapselung und Wiederverwendbarkeit von Code
• Strukturierung komplexer Anwendungen mit objektorientierten Prinzipien
• Praktische Übungen zur objektorientierten Programmierung

Algorithmen und Datenstrukturen: Dieser Block vermittelt die Grundlagen effizienter Datenverarbeitung.

• Zentrale Algorithmen zur Sortierung und Suche
• Auswahl geeigneter Datenstrukturen für unterschiedliche Aufgaben
• Effizienzbetrachtungen bei der Datenverarbeitung
• Anwendung von Algorithmen auf reale Datensätze mit Pandas

Bash und Git: Dieser Block ergänzt die Python-Kenntnisse um praktische Entwicklungswerkzeuge.

• Grundlagen der Shell-Programmierung mit Bash
• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben über die Kommandozeile
• Einführung in die Versionskontrolle mit Git
• Umgang mit Codeverwaltung und Versionshistorien im Entwicklungsalltag

Projektarbeit: Datenportfolio und Abschlussprojekt: Der abschließende Block bringt alle bisherigen Inhalte in einer eigenständigen Projektarbeit zusammen.

• Konzeption eines eigenen, mehrwöchigen Datenportfolio-Projekts
• Praktische Anwendung von Python, Algorithmen und Datenstrukturen im Projektkontext
• Eigenständige Umsetzung eines Python-Abschlussprojekts
• Dokumentation und Präsentation der Projektergebnisse

Die fünf Blöcke bauen bewusst aufeinander auf: Programmiergrundlagen und objektorientierte Prinzipien liefern das technische Fundament, Algorithmen und Datenstrukturen die methodische Basis für effiziente Datenverarbeitung, und Bash sowie Git ergänzen die praktischen Werkzeuge, die im Entwicklungsalltag jeder Datenpipeline gebraucht werden. Das abschließende Projekt führt diese Elemente in einem eigenen Datenportfolio zusammen, sodass die Teilnehmenden am Ende ein konkretes, selbst erarbeitetes Ergebnis vorweisen können. Ein roter Faden zieht sich dabei durch den gesamten Kurs: Bereits während der Grundlagenmodule arbeiten die Teilnehmenden schrittweise an einer eigenen kleinen Datenpipeline, die Rohdaten einliest, mit objektorientierten Strukturen verarbeitet und über wiederkehrende Algorithmen auswertet. So entsteht kein isoliertes Wissen zu einzelnen Python-Konzepten, sondern ein zusammenhängendes Verständnis dafür, wie einzelne Programmbausteine zu einer funktionierenden Pipeline zusammenwachsen. Die Bash- und Git-Module ergänzen diesen Aufbau, indem sie zeigen, wie eine solche Pipeline versioniert, dokumentiert und über die Kommandozeile automatisiert ausgeführt werden kann. Auch der Umgang mit typischen Fehlerquellen wird im Kurs explizit behandelt: fehlerhafte Datentypen bei der Verarbeitung realer Datensätze, ineffiziente Algorithmen bei wachsender Datenmenge oder unklare Versionsstände bei paralleler Arbeit an derselben Codebasis. Die Teilnehmenden lernen, solche Probleme frühzeitig zu erkennen und durch sauberen Code, passende Datenstrukturen und einen strukturierten Git-Workflow zu vermeiden.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Angehende Python-Entwickler/innen mit Fokus auf Datenverarbeitung
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Softwareentwicklung und Datenpipelines
• Personen, die sich in Richtung Data Engineering orientieren möchten
• Fachkräfte, die ihre Programmierkenntnisse strukturiert ausbauen wollen

Die Weiterbildung wird überwiegend im Hybrid-Learning-Format angeboten, teils auch im virtuellen Klassenzimmer, und findet meist in Vollzeit, teils in Teilzeit statt. Theoretische Grundlagen werden durch praktische Übungen vertieft, bevor die mehrwöchige Projektarbeit den eigenständigen Transfer in ein eigenes Datenportfolio ermöglicht.

Die Weiterbildung deckt fünf Themenblöcke von Programmiergrundlagen über objektorientierte Programmierung, Algorithmen/Datenstrukturen und Bash/Git bis zur Projektarbeit ab und wird überwiegend in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Datenpipelines und Algorithmen für Python Entwickler" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Viele Einsteigerkurse zu Python enden bei den Programmiergrundlagen, ohne zu zeigen, wie daraus eine funktionierende Datenpipeline entsteht. Diese Weiterbildung geht bewusst weiter, indem sie Programmiergrundlagen, objektorientierte Prinzipien, Algorithmen und Datenstrukturen mit den praktischen Werkzeugen Bash und Git verbindet – Werkzeuge, die im Entwicklungsalltag ebenso wichtig sind wie die reine Programmiersprache. Besonders wertvoll ist das eigene Datenportfolio-Projekt: Statt nur isolierte Übungsaufgaben zu bearbeiten, erstellen die Teilnehmenden über mehrere Wochen ein eigenständiges Projekt, das sie im weiteren Berufsweg als konkreten Nachweis ihrer Fähigkeiten vorweisen können. Das ergänzende Python-Abschlussprojekt vertieft diesen praktischen Zugang zusätzlich und stellt sicher, dass die Teilnehmenden nicht nur einzelne Konzepte verstanden, sondern auch eigenständig zu einer funktionierenden Lösung zusammengeführt haben. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Absolventinnen und Absolventen bringen nicht nur theoretisches Python-Wissen mit, sondern auch praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines inklusive Versionskontrolle – ein Kompetenzprofil, das für Einstiegspositionen als Python-Entwickler/in oder Data Engineer unmittelbar relevant ist. Diese Kombination aus Programmierkenntnissen, methodischem Verständnis für Algorithmen und praktischer Werkzeugkompetenz in Git und Bash ist gerade für den Berufseinstieg entscheidend: Viele Stellenausschreibungen für Junior-Python-Entwickler/innen oder Data Engineers setzen genau diese Mischung voraus, statt reines Sprachwissen ohne Projekterfahrung. Mit dem eigenen Datenportfolio können Absolventinnen und Absolventen bereits im Bewerbungsprozess zeigen, dass sie eine vollständige Datenpipeline eigenständig konzipiert und umgesetzt haben, statt nur einzelne Übungsaufgaben vorweisen zu können.