Objektorientierte Programmierung mit Python (modular) – Kurs

Objektorientierte Programmierung gehört zu den zentralen Konzepten moderner Softwareentwicklung, weil sie es erlaubt, komplexe Probleme in überschaubare, wiederverwendbare Bausteine zu zerlegen. Diese Weiterbildung vermittelt die objektorientierte Programmierung am Beispiel von Python, einer Sprache, die sowohl für Einsteigerinnen und Einsteiger zugänglich als auch in der professionellen Softwareentwicklung weit verbreitet ist. Ausgehend von den Grundlagen der strukturierten Programmierung führt der Kurs zu Klassen, Vererbung, Polymorphismus und schließlich zu Fragen der Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung. Am Ende steht die Fähigkeit, eigenständig modulare Python-Anwendungen zu entwerfen, zu implementieren und systematisch zu debuggen.

Der erste Themenblock legt die Grundlagen der strukturierten Programmierung mit Python, bevor im weiteren Kursverlauf die objektorientierten Konzepte darauf aufbauen.

• Variablen, Datentypen und deren zielgerichteter Einsatz
• Kontrollstrukturen wie Bedingungen und Schleifen
• Funktionen zur Kapselung wiederkehrender Programmlogik
• Module zur Organisation größerer Codebasen
• Grundlegende Konventionen für lesbaren Python-Code

Der zweite Block widmet sich dem Kern der objektorientierten Programmierung: Klassen, Objekten, Vererbung und Polymorphismus als Werkzeuge für modulare Softwarearchitekturen.

• Klassen und Objekte erstellen und sinnvoll strukturieren
• Attribute und Methoden einer Klasse gestalten
• Vererbung zur Erweiterung bestehender Klassenhierarchien nutzen
• Polymorphismus für flexible und austauschbare Programmstrukturen
• Kapselung und Sichtbarkeit von Klassenmitgliedern

Der dritte Block überträgt die objektorientierten Konzepte auf die praktische Datenverarbeitung, von der Modellierung eigener Datenstrukturen bis zum Umgang mit Dateien.

• Datenmodelle für strukturierte und skalierbare Datenhaltung entwerfen
• Dateien lesen, schreiben und in Programme integrieren
• Automatisierte Datenauswertungen auf Basis eigener Klassen umsetzen
• Zusammenspiel mehrerer Klassen in einem kleinen Anwendungsbeispiel
• Grundlegende Muster für die Organisation objektorientierter Datenverarbeitung

Der vierte Block behandelt Fehlermanagement, Debugging sowie Performance-Tuning und Design-Patterns als Grundlage für langfristig wartbare Anwendungen.

• Try-Except-Blöcke zur Behandlung von Laufzeitfehlern
• Logging als systematisches Werkzeug zur Fehlerverfolgung
• Debugging-Methoden zur gezielten Fehlersuche
• effiziente Algorithmen und Datenstrukturen zur Optimierung
• Design-Patterns für wartbare und erweiterbare objektorientierte Software

Im begleitenden Praxisteil wenden die Teilnehmenden die erlernten Konzepte in eigenen kleinen Python-Projekten an, sodass der Übergang von der Einzelübung zu einer zusammenhängenden Anwendung nachvollziehbar wird.

• Entwicklung einer einfachen Klassenhierarchie für ein Beispielszenario
• Umsetzung von Vererbung und Polymorphismus an einem konkreten Beispiel
• Aufbau eines eigenen Datenmodells für eine kleine Anwendung
• Einlesen und Verarbeiten von Dateidaten in einem Übungsprojekt
• Implementierung einer Fehlerbehandlung für typische Laufzeitfehler
• Einsatz von Logging zur Nachverfolgung des Programmablaufs
• systematisches Debugging eines vorgegebenen fehlerhaften Codebeispiels
• Refactoring von prozeduralem Code in eine objektorientierte Struktur
• Anwendung eines einfachen Design-Patterns in einem Beispielprojekt
• Optimierung eines Programms hinsichtlich Laufzeit und Speicherverbrauch
• Zusammenführung mehrerer Klassen zu einer funktionierenden Kleinanwendung
• Diskussion realer Anwendungsfälle aus der Softwareentwicklung mit Python

Der Kurs verbindet theoretische Konzepte durchgehend mit unmittelbarer praktischer Umsetzung im Code. Jedes neue Konzept wird an einem konkreten Beispiel erprobt, bevor es in ein größeres Übungsprojekt einfließt. Am Ende der Weiterbildung steht die Fähigkeit, eigenständig objektorientierte Python-Anwendungen zu entwerfen – von der ersten Klasse bis zur strukturierten, fehlertoleranten Gesamtanwendung.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Vorkenntnisse in Python sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung, da der Kurs mit den strukturierten Grundlagen beginnt.

• Mitarbeitende aus unterschiedlichen Fachbereichen mit Interesse an Programmierung
• angehende Python-Entwicklerinnen und -Entwickler
• Personen, die von prozeduraler zu objektorientierter Programmierung wechseln möchten
• Fachkräfte, die Python für Datenverarbeitung und Automatisierung einsetzen wollen
• Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit analytischem und technischem Interesse

Jedes neue Konzept wird zunächst anhand kurzer Codebeispiele eingeführt und anschließend in eigenständigen Übungsaufgaben direkt am eigenen Rechner vertieft, sodass die Teilnehmenden kontinuierlich am eigenen Code arbeiten statt nur zuzuhören. Die vier Themenblöcke bauen dabei so aufeinander auf, dass jedes objektorientierte Konzept an einem lauffähigen Beispiel erprobt wird, bevor es in das größere Übungsprojekt einfließt.

Der Umfang orientiert sich an den vier beschriebenen Themenblöcken samt Praxisteil und ist so angelegt, dass sowohl die strukturierten Grundlagen als auch die vertiefenden objektorientierten Konzepte ausreichend Übungszeit erhalten. Genaue Termine und die zeitliche Einteilung sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat zu „Objektorientierte Programmierung als Python Programmierer" ab, das nach einer Abschlussprüfung ausgestellt wird. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Programmierkenntnisse.

Objektorientierte Programmierung ist in der professionellen Softwareentwicklung nahezu allgegenwärtig, von Webanwendungen über Datenverarbeitungspipelines bis zu Automatisierungsskripten. Wer dieses Konzept einmal an einer zugänglichen Sprache wie Python durchdrungen hat, kann es auf andere objektorientierte Sprachen übertragen. Die Kombination aus strukturierten Grundlagen, objektorientierten Konzepten und praktischem Fehlermanagement sorgt dafür, dass die erworbenen Kenntnisse nicht bei der Theorie stehen bleiben, sondern in eigenständig lauffähigem Code münden. Das begleitende Debugging- und Logging-Wissen ist dabei ebenso wichtig wie das Verständnis von Klassen und Vererbung, da professionelle Softwareentwicklung untrennbar mit Fehlersuche verbunden ist. Für den Einstieg in Rollen wie Python-Entwicklerin, Backend-Entwickler oder Anwendungsentwicklerin bildet dieser Kurs eine solide Grundlage, die sich je nach weiterem Karriereweg um spezialisierte Frameworks und Bibliotheken ergänzen lässt. Da Python außerdem eine der meistgenutzten Sprachen in der Datenanalyse ist, eröffnet ein solides Verständnis von Klassen und Datenmodellen auch Anschlussmöglichkeiten in Richtung Datenverarbeitung und Automatisierung. Wer eigene Datenstrukturen sauber modellieren kann, tut sich leichter, später mit spezialisierten Bibliotheken für Datenanalyse oder Web-Entwicklung zu arbeiten, weil das grundlegende Verständnis für Klassen, Vererbung und Fehlerbehandlung bereits vorhanden ist.