Python Kurs Einsteiger bis Fortgeschrittene

Die Learning Journey „Python Programming — From Novice to Pythonista" ist eine strukturierte Weiterbildung, die Teilnehmende von den absoluten Grundlagen der Python-Programmierung bis hin zu professionell anwendbaren Fähigkeiten in Datenverarbeitung, Web-Scraping und Automatisierung führt. Der Kurs deckt die gesamte Lernkurve ab: beginnend mit Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen, über objektorientierte Programmierung und Fehlerbehandlung, bis zu praxisnahen fortgeschrittenen Themen. Er richtet sich an Personen, die Python als Werkzeug für berufliche Aufgaben — sei es in der Softwareentwicklung, Datenwissenschaft oder IT-Automatisierung — beherrschen möchten.

Modul 1 — Python-Grundlagen: Das erste Modul vermittelt die Basis der Python-Programmierung und sorgt dafür, dass alle Teilnehmenden auf demselben Kenntnisstand starten. Besonderer Wert liegt auf dem Verständnis der Python-Philosophie (Lesbarkeit, Einfachheit) und dem praktischen Schreiben von ersten Programmen.

• Installation und Einrichtung der Python-Entwicklungsumgebung (VSCode, Jupyter Notebook)
• Python-Syntax: Einrückungen, Kommentare, Variablendeklaration
• Primitive Datentypen: int, float, str, bool und Typkonvertierung
• Kontrollstrukturen: if/elif/else, for-Schleifen, while-Schleifen
• Funktionen definieren, aufrufen, mit Parametern und Rückgabewerten arbeiten
• Module importieren: Standardbibliothek (math, os, datetime, random)

Modul 2 — Datenstrukturen und Dateiverarbeitung: Im zweiten Modul werden die zentralen Python-Datenstrukturen vertieft und der Umgang mit externen Daten (Dateien, CSV, JSON) erarbeitet. Fehlerbehandlung mit try/except-Blöcken wird als professionelles Werkzeug eingeführt.

• Listen, Dictionaries, Sets und Tupel: Erstellung, Zugriff, Modifikation
• List Comprehensions und Dictionary Comprehensions als pythonische Kurzschreibweise
• Dateioperationen: Textdateien, CSV und JSON lesen und schreiben
• Fehlerbehandlung mit try/except/finally und eigenen Exception-Klassen
• Lambda-Funktionen, map(), filter() und sorted() für funktionales Programmieren
• Einführung in reguläre Ausdrücke mit dem re-Modul

Modul 3 — Objektorientierte Programmierung: Dieses Modul führt das OOP-Paradigma ein, das für größere Python-Projekte und die Zusammenarbeit in Teams unerlässlich ist. Anhand praxisnaher Beispiele werden Klassen, Objekte und Vererbung schrittweise erarbeitet.

• Klassen und Objekte: init-Methode, Instanzmethoden, Instanz- und Klassenattribute
• Kapselung: private und öffentliche Attribute, Getter/Setter
• Vererbung: Basisklassen, abgeleitete Klassen, super()-Aufrufe
• Polymorphismus und Methoden-Overriding
• Dunder-Methoden (str, repr, len, eq) für pythonische Objekte
• Einführung in Dekoratoren und Property-Attribut-Konzept

Modul 4 — Fortgeschrittene Themen: Web-Scraping, Datenanalyse und Automatisierung: Das abschließende Modul hebt die erworbenen Kenntnisse auf ein produktives Niveau. Teilnehmende lernen, Python für reale Aufgaben in Datenbeschaffung, Datenverarbeitung und Prozessautomatisierung einzusetzen.

• Web-Scraping mit Requests und BeautifulSoup: HTML parsen, Daten extrahieren
• Pandas-Grundlagen: DataFrames erstellen, einlesen, bereinigen und transformieren
• Datenvisualisierung mit Matplotlib: Linien-, Balken- und Streudiagramme
• Automatisierung: Batch-Verarbeitung von Dateien, automatisiertes Reporting
• API-Abfragen mit der requests-Bibliothek und JSON-Verarbeitung
• Einführung in Testing: unittest-Framework, einfache Test Cases schreiben

Praxisblock — Projekte und Coding-Challenges: Im praxisorientierten Teil werden alle Kenntnisse in zusammenhängenden Projekten angewendet, die unterschiedliche Einsatzgebiete von Python abdecken.

• Taschenrechner-Projekt: Vollständiges CLI-Programm mit Fehlerbehandlung und Menüführung
• Dateiorganisations-Skript: Automatisches Sortieren von Dateien nach Typ und Datum
• Datenbereinigung: Messy-CSV-Datei mit Pandas bereinigen und als sauberen Datensatz exportieren
• Web-Scraping-Projekt: Extraktion von Produktdaten oder Nachrichtenartikeln von einer öffentlichen Website
• Datenanalyse-Notebook: Explorative Analyse eines öffentlichen Datensatzes mit Pandas und Matplotlib
• OOP-Projekt: Bibliotheksverwaltungs-System mit Klassen für Bücher, Nutzer und Ausleihvorgänge
• API-Projekt: Wetterdaten via Open-Meteo-API abrufen, verarbeiten und visualisieren
• Automatisierungsskript: Automatische Erstellung eines wöchentlichen Reports aus einer CSV-Quelldatei
• Regular-Expression-Workshop: Textdaten bereinigen und strukturierte Informationen aus Fließtext extrahieren
• Mini-Capstone-Projekt: Freie Aufgabenstellung, eigenständig bearbeitet und im Kurs präsentiert
• Code-Review-Runde: Gegenseitiges Feedback auf Lesbarkeit, Struktur und Python-Konventionen (PEP 8)
• Debuggin-Session: Systematisches Auffinden und Beheben von Fehlern in vorgegebenem fehlerhaftem Code

Die Projekte bauen auf echten Aufgabenstellungen auf, die Teilnehmende auch in ihrem beruflichen Umfeld antreffen. Der Kurs legt besonderen Wert auf sauberen, lesbaren Python-Code nach PEP-8-Konventionen.

Diese Weiterbildung spricht ein breites Spektrum an Lernenden an, die Python für berufliche oder wissenschaftliche Zwecke erlernen möchten.

• Berufseinsteiger und Quereinsteiger ohne Programmierkenntnisse, die eine professionelle Grundlage aufbauen möchten
• Analysten und Sachbearbeiter, die repetitive Aufgaben automatisieren oder Daten effizienter auswerten wollen
• IT-Fachleute aus anderen Bereichen (Systemadministration, IT-Support), die Python als Skriptsprache erlernen möchten
• Studierende und Berufsanfänger im MINT-Bereich, die ihre Programmierkenntnisse durch Python ergänzen wollen
• Fachleute aus Data Science, die ihre Python-Kenntnisse systematisch von Grund auf aufbauen oder lückenhaft vorhandenes Wissen schließen möchten

Der Kurs folgt dem Combined-Learning-Ansatz: angeleitete Online-Seminareinheiten wechseln sich mit selbstgesteuerten Praxisphasen ab. Alle Programmierthemen werden unmittelbar in interaktiven Jupyter-Notebook-Umgebungen angewendet. Trainer stehen für Fragen und Code-Reviews zur Verfügung. Übungsaufgaben und Projekte bauen schrittweise aufeinander auf und spiegeln reale Arbeitssituationen wider. Vollzeit- und Teilzeitoptionen mit individuellen Startzeitpunkten sind verfügbar.

Die Weiterbildung dauert in der Regel mehr als eine Woche bis zu einem Monat im Vollzeitformat, oder bis zu drei Monate bei berufsbegleitender Teilzeitteilnahme. Der genaue Umfang — inklusive Unterrichtsstunden, eigenständige Übungsphasen und Projektaufwand — wird im individuellen Lernplan festgehalten, der vor Kursbeginn gemeinsam mit dem Teilnehmenden erstellt wird.

Nach Abschluss der Weiterbildung erhalten die Teilnehmenden ein Lehrgangszertifikat des Anbieters (New Horizons) sowie ein international anerkanntes Herstellerzertifikat. Diese Zertifikate bestätigen die erworbenen Python-Kenntnisse und sind gegenüber Arbeitgebern ein anerkannter Qualifikationsnachweis. Darüber hinaus verfügen die Teilnehmenden über ein Portfolio aus eigenständig erarbeiteten Python-Projekten.

Python ist die meistgenutzte Programmiersprache in Data Science, Machine Learning und Automatisierung. Wer Python beherrscht, öffnet sich Türen in einige der dynamischsten Bereiche des Arbeitsmarkts. Der Kurs ist so konzipiert, dass auch Personen ohne Programmierhintergrund einen soliden, produktiv anwendbaren Python-Kenntnisstand aufbauen können — nicht als theoretisches Wissen, sondern als praktisch einsetzbare Fähigkeit. Der besondere Wert der Learning-Journey-Struktur liegt darin, dass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut und die Teilnehmenden einen kontinuierlichen Kompetenzzuwachs erleben. Am Ende des Kurses sind sie in der Lage, eigenständige Python-Skripte und -Programme für realistische Aufgaben zu schreiben — ein klarer Unterschied zu Kursen, die nur Syntaxkenntnisse vermitteln, ohne zum selbstständigen Programmieren zu befähigen. Details zur Unterstützung werden im individuellen Vorgespräch vor Kursbeginn geklärt.