Fortgeschrittene Python-Codierung für Data Scientists – Kurs

Wer als Data Scientist über einfache Skripte hinauswächst, braucht mehr als Grundkenntnisse in Python: robuste Fehlerbehandlung, effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, performante Algorithmen und Software-Entwicklungspraktiken, die Code auch nach Monaten noch wartbar machen. Dieser Kurs vertieft genau diese fortgeschrittenen Aspekte der Python-Codierung — von modularer Programmierung über Automatisierung und Algorithmenoptimierung bis zu Versionskontrolle mit Git und professionellen Teststrategien.

Block 1 — Erweiterte Programmierkonzepte und strukturierte Softwareentwicklung Dieser Block vertieft, wie sich Python-Code jenseits einfacher Skripte modular, wiederverwendbar und robust strukturieren lässt.

• Modulare Programmierung mit Funktionen und Klassen
• Wiederverwendbarkeit von Code durch klare Schnittstellen erhöhen
• Objektorientierte Strukturen für Data-Science-Anwendungen nutzen
• Effiziente Fehlerbehandlung mit strukturierten Ausnahmebehandlungen
• Robustheit von Anwendungen gegenüber unerwarteten Eingaben sicherstellen
• Code-Struktur für größere Data-Science-Projekte planen

Block 2 — Datenverarbeitung und Automatisierung Dieser Block widmet sich der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen und der Automatisierung wiederkehrender Analyseaufgaben.

• Effiziente Speicher- und Verarbeitungsmethoden für große Datenmengen
• Umgang mit Datenmengen, die den verfügbaren Arbeitsspeicher übersteigen
• Skripte zur Automatisierung von Routineaufgaben erstellen
• Datengetriebene Workflows strukturieren und verbessern
• Wiederkehrende Analyseprozesse als wiederverwendbare Pipelines gestalten
• Automatisierte Abläufe auf Fehler und Robustheit prüfen

Block 3 — Leistungsfähige Algorithmen und numerische Berechnungen Aufbauend auf sauberem Code vertieft dieser Block, wie sich rechenintensive Data-Science-Aufgaben tatsächlich beschleunigen lassen.

• Optimierungstechniken zur Beschleunigung rechenintensiver Prozesse
• Auswahl geeigneter Datenstrukturen für unterschiedliche analytische Aufgaben
• Algorithmen gezielt nach Effizienzkriterien auswählen
• Numerische Berechnungen performant mit Python umsetzen
• Engpässe in bestehendem Code identifizieren
• Kompromisse zwischen Lesbarkeit und Performance abwägen

Block 4 — Best Practices der Softwareentwicklung für Data Science Der letzte inhaltliche Block überträgt bewährte Software-Entwicklungspraktiken auf produktive Data-Science-Projekte.

• Versionskontrolle mit Git für die eigene Codebasis einsetzen
• Kollaborative Entwicklung im Team mit Git organisieren
• Code-Dokumentation für langfristig wartbare Anwendungen erstellen
• Teststrategien für Data-Science-Code entwickeln
• Code-Reviews als Qualitätssicherungsinstrument einordnen
• Produktionsreife von Data-Science-Code einschätzen

Praxisblock — Von der Idee zum produktionsnahen Data-Science-Code

• Ein bestehendes Skript in modulare Funktionen und Klassen umstrukturieren
• Robuste Fehlerbehandlung für eine Beispielanwendung implementieren
• Ein Automatisierungsskript für eine wiederkehrende Datenverarbeitungsaufgabe schreiben
• Eine Datenverarbeitungspipeline für größere Datenmengen effizient gestalten
• Eine bestehende Berechnung auf Performance-Engpässe untersuchen
• Die identifizierten Engpässe mit geeigneten Optimierungstechniken beheben
• Ein Git-Repository für ein eigenes Data-Science-Projekt anlegen
• Änderungen am Code über mehrere Versionsstände hinweg nachvollziehbar dokumentieren
• Eine Dokumentation für zentrale Funktionen des eigenen Codes erstellen
• Einfache Tests für kritische Codeabschnitte entwickeln
• Ein komplexeres Data-Science-Projekt mit den erlernten Techniken umsetzen
• Das fertige Projekt auf Wartbarkeit und Produktionsreife hin überprüfen

Der Kurs setzt bewusst nicht bei den ersten Python-Grundlagen an, sondern bei den Techniken, die einfache Skripte von belastbarem, teamfähigem Data-Science-Code unterscheiden. Wer bereits Python-Grundkenntnisse mitbringt, findet hier den direkten Übergang zu professioneller, produktionsnaher Codierung. Am Ende steht die Fähigkeit, Data-Science-Projekte nicht nur inhaltlich zu lösen, sondern auch so zu strukturieren, zu dokumentieren und zu testen, dass sie im Team und über längere Zeiträume hinweg wartbar bleiben.

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

• Angehende und praktizierende Data Scientists, die ihre Python-Kenntnisse vertiefen möchten
• Python-Entwickler:innen mit Fokus auf datengetriebene Anwendungen
• Data Analysts, die den Schritt zu komplexeren, automatisierten Analyseprozessen gehen möchten
• Personen mit Python-Grundkenntnissen, die produktionsnahen Code schreiben lernen möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt, das Präsenz- und Online-Phasen kombiniert, und ist als Teilzeitangebot organisiert. Theoretische Erklärungen zu fortgeschrittenen Konzepten wechseln sich mit praktischen Programmierübungen ab, in denen bestehender Code schrittweise zu robusterem, effizienterem und besser dokumentiertem Code weiterentwickelt wird, statt neue Konzepte nur isoliert an kleinen Einzelbeispielen zu zeigen.

Der Kurs ist als Teilzeitformat im Hybrid-Learning-Modell angelegt, sodass sich das Lernen gut neben anderen beruflichen Verpflichtungen organisieren lässt. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in fortgeschrittener Python-Codierung für Data Scientists bestätigt.

Viele Python-Kurse enden bei den Sprachgrundlagen — dieser Kurs setzt bewusst dort an, wo einfache Skripte an ihre Grenzen stoßen: bei großen Datenmengen, wiederkehrenden Automatisierungsaufgaben und dem Anspruch, Code auch im Team über längere Zeit wartbar zu halten. Die Kombination aus Performance-Optimierung, Automatisierung und Software-Best-Practices wie Git und Testing deckt genau die Fertigkeiten ab, die produktionsnahen Data-Science-Code von reinen Analyseskripten unterscheiden — ein Unterschied, der in professionellen Data-Science-Teams regelmäßig über die tatsächliche Einsetzbarkeit von Code entscheidet. Diese fortgeschrittene Python-Kompetenz lässt sich mit vielen Richtungen der Datenarbeit verbinden — von klassischer Data-Science-Projektarbeit über Machine-Learning-Engineering bis zu Rollen mit Verantwortung für Datenpipelines und Automatisierung. Der Kurs bereitet dabei keine einzelne dieser Rollen im Detail vor, sondern vermittelt die technischen Grundfertigkeiten, auf denen alle drei gleichermaßen aufbauen und die sich später gezielt vertiefen lassen. Gerade der Umgang mit Git verdient dabei besondere Beachtung: Viele Data Scientists arbeiten lange isoliert an eigenen Notebooks, bevor sie zum ersten Mal in einem Team an gemeinsamem Code arbeiten müssen. Wer Versionskontrolle, nachvollziehbare Commits und kollaborative Workflows bereits aus diesem Kurs kennt, vermeidet typische Reibungsverluste, die beim Sprung von der Einzelarbeit in die Teamarbeit sonst regelmäßig entstehen und wertvolle Projektzeit kosten.