OOP für Data-Science-Projekte lernen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt objektorientierte Programmierung gezielt für den Einsatz in Data-Science-Projekten. Statt Programmierkonzepte isoliert zu behandeln, zeigt die Weiterbildung, wie sich Klassen und Objekte nutzen lassen, um Data-Science-Projekte modular, wiederverwendbar und nachvollziehbar zu strukturieren – erprobt am Beispiel überwachter Lernverfahren wie Regression und Klassifikation.

Modul 1 – Grundlagen der objektorientierten Programmierung Der Einstieg vermittelt die zentralen Konzepte der objektorientierten Programmierung als Grundlage für alles Weitere.

• Klassen, Objekte und deren Zusammenspiel
• Attribute und Methoden zur Kapselung von Daten und Verhalten
• Grundprinzip der Wiederverwendbarkeit durch Vererbung
• Unterschied zwischen prozeduraler und objektorientierter Programmierung
• Lesbarkeit und Wartbarkeit als Ziel objektorientierten Codes
• Typische Einstiegsfehler bei der Arbeit mit Klassen

Modul 2 – Strukturierung von Data-Science-Projekten mit OOP Aufbauend auf den Grundlagen überträgt dieser Block die Konzepte auf reale Data-Science-Projektstrukturen.

• Aufbau einer objektorientierten Datenpipeline
• Kapselung von Datenimport, -bereinigung und -transformation in Klassen
• Trennung von Datenverarbeitung und Modellierung im Code
• Wiederverwendung von Codebausteinen über mehrere Projektphasen hinweg
• Strukturierung eines Projekts für die Zusammenarbeit im Team
• Dokumentation von Klassen und Methoden für Nachvollziehbarkeit

Modul 3 – Überwachte Lernverfahren als Anwendungsfeld Der dritte Block nutzt überwachte Lernverfahren als konkretes Anwendungsfeld für die objektorientierte Strukturierung.

• Grundprinzip überwachter Lernverfahren
• Einbettung von Regressionsmodellen in eine Projektklasse
• Einbettung von Klassifikationsmodellen in eine Projektklasse
• Strukturierte Anwendung der Modelle auf reale Datensätze
• Vergleich mehrerer Modellvarianten innerhalb derselben Projektstruktur
• Nachvollziehbare Dokumentation von Trainings- und Testergebnissen

Modul 4 – Vom explorativen Code zur robusten Lösung Der letzte inhaltliche Block behandelt den Übergang von schnellem, explorativem Code zu belastbarem Projektcode.

• Unterschied zwischen Notebook-Exploration und strukturiertem Projektcode
• Refactoring loser Skripte in objektorientierte Strukturen
• Grundlagen einfacher Tests für Data-Science-Code
• Umgang mit wechselnden Datenquellen in stabilen Klassenstrukturen
• Vorbereitung von Code für die Übergabe an andere Teammitglieder
• Kriterien für gut strukturierten, produktionsnahen Data-Science-Code
• Versionierung von Code-Ständen während der Projektentwicklung
• Einordnung, wann sich Refactoring eines bestehenden Skripts lohnt

Praxisteil – Ein objektorientiertes Data-Science-Projekt

• Konzeption einer Klassenstruktur für ein Beispiel-Data-Science-Projekt
• Implementierung einer Klasse für Datenimport und -bereinigung
• Implementierung einer Klasse zur Kapselung eines Regressionsmodells
• Implementierung einer Klasse zur Kapselung eines Klassifikationsmodells
• Zusammenspiel mehrerer Klassen in einem durchgehenden Projektablauf
• Anwendung des Projekts auf einen realistischen Beispieldatensatz
• Dokumentation der erstellten Klassen und Methoden
• Vergleich der Ergebnisse unterschiedlicher Modellvarianten im Projekt
• Refactoring eines zunächst unstrukturierten Beispielskripts
• Vorbereitung des Projekts für die Übergabe an ein fiktives Team
• Diskussion von Verbesserungsmöglichkeiten der eigenen Projektstruktur
• Zusammenfassung der Ergebnisse in einer abschließenden Projektdokumentation

Die vier Module führen konsequent von den Grundlagen der objektorientierten Programmierung über deren Anwendung auf Data-Science-Projektstrukturen bis zur konkreten Einbettung überwachter Lernverfahren und dem Übergang zu belastbarem Projektcode. So bleibt OOP kein abstraktes Programmierkonzept, sondern wird direkt am Beispiel von Data-Science-Arbeit erprobt. Der Praxisteil führt alle Inhalte an einem durchgehenden Beispielprojekt zusammen, in dem Teilnehmende ihre eigene Klassenstruktur von der ersten Datenverarbeitung bis zur Modellanwendung aufbauen.

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

• Personen mit ersten Python-Kenntnissen, die strukturierter programmieren möchten
• Angehende Data Scientists, die ihren Code teamfähig strukturieren wollen
• Machine Learning Engineers mit Interesse an sauberer Projektstruktur
• Quereinsteiger/innen, die von explorativem Skripting zu strukturiertem Code wechseln möchten

Der Kurs kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen, sodass sich individuelle Lerngeschwindigkeiten berücksichtigen lassen. Die objektorientierten Konzepte werden zunächst an einfachen Beispielen eingeführt und anschließend unmittelbar auf ein durchgehendes Data-Science-Projekt übertragen, in dem auch überwachte Lernverfahren praktisch zur Anwendung kommen. Regelmäßige Code-Reviews im Kursverlauf helfen dabei, unsauber strukturierten Code frühzeitig zu erkennen und gezielt zu verbessern.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke von den OOP-Grundlagen über die Projektstrukturierung und die Einbettung überwachter Lernverfahren bis zum Übergang in robusten Projektcode. Der zeitliche Umfang ist so verteilt, dass für die praktische Arbeit am Beispielprojekt durchgehend ausreichend Raum zur Verfügung steht.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die objektorientierten Grundlagen sowie deren Anwendung auf ein Data-Science-Projekt bewertet werden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist nicht Teil dieser Weiterbildung, im Vordergrund steht der Nachweis strukturierter Projektarbeit.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er objektorientierte Programmierung nicht als eigenständiges Softwareentwicklungsthema behandelt, sondern gezielt auf die Anforderungen von Data-Science-Projekten zuschneidet. Wer Datenverarbeitung und Modellierung objektorientiert strukturieren kann, vermeidet die unübersichtlichen Skriptsammlungen, die in vielen Data-Science-Projekten zu Wartungsproblemen führen. Für Unternehmen sind Mitarbeitende mit diesem Profil wertvoll, weil sie Data-Science-Code liefern, der über die erste Analyse hinaus wartbar bleibt und sich im Team weiterentwickeln lässt, statt als isoliertes Einzelskript liegen zu bleiben. Gerade wenn mehrere Personen an denselben Auswertungen weiterarbeiten, zahlt sich eine klare Klassenstruktur schnell aus, weil sich Änderungen gezielt an einer Stelle statt an vielen verstreuten Skripten vornehmen lassen. Langfristig eröffnet diese Kombination aus Programmierstruktur und Data-Science-Anwendung Perspektiven in Rollen wie Data Scientist oder Machine Learning Engineer, in denen sauber strukturierter Code zunehmend genauso gefragt ist wie fachliches Analysewissen und der Übergang von der Analyse zur belastbaren Anwendung immer wichtiger wird.