Objektorientierte Programmierung für Wirtschaftsingenieure

Dieser Kurs vermittelt Kompetenzen zur datenbasierten Prozessgestaltung unter Verwendung von Python, SQL und objektorientierten Programmierkonzepten – ausgerichtet auf die praxisnahen Anwendungsfelder des Wirtschaftsingenieurwesens. Teilnehmende lernen, relationale Datenbanken über SQL gezielt zu nutzen, modulare und skalierbare Softwarearchitekturen mit objektorientierter Programmierung zu entwerfen, Python für die Automatisierung technischer und wirtschaftlicher Abläufe einzusetzen und Datenmodelle zu entwerfen, die Geschäfts- und Ingenieurprozesse systematisch abbilden. Der Kurs verbindet damit Softwareentwicklung mit den praxisnahen Anwendungsfeldern des Wirtschaftsingenieurwesens, statt Programmiertechnik losgelöst von konkreten betrieblichen Fragestellungen zu vermitteln.

Modul 1 – SQL für effiziente Datenspeicherung und -abfrage Der erste Block vermittelt den Einsatz von SQL zur effizienten Speicherung und Abfrage großer Datenmengen. Teilnehmende lernen, relationale Datenbanken gezielt zu nutzen und optimierte Abfragen zu formulieren, um datengetriebene Analysen zuverlässig durchzuführen.

• Grundlagen relationaler Datenbanken für technische und wirtschaftliche Anwendungen
• Formulierung optimierter SQL-Abfragen
• Modellierung einer Beispieldatenbank für ein technisches Projekt
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation und Filterung großer Datenmengen
• Performance-Optimierung von Datenbankabfragen
• Anbindung von SQL-Datenbanken an Python-Anwendungen
• Datenqualität als Grundlage zuverlässiger Auswertungen

Modul 2 – Objektorientierte Programmierung für modulare Architekturen Der zweite Block unterstützt die Entwicklung modularer und wiederverwendbarer Softwarearchitekturen. Teilnehmende lernen, Klassen, Objekte und Vererbung praxisorientiert einzusetzen, um strukturierte und skalierbare Lösungen für technische und wirtschaftliche Anwendungen zu entwickeln.

• Grundprinzipien der objektorientierten Programmierung
• Einsatz von Klassen und Objekten zur Strukturierung von Anwendungen
• Praktische Umsetzung anhand eines technischen Beispielprojekts
• Vergleich prozeduraler und objektorientierter Herangehensweisen
• Vererbung für wiederverwendbare Programmstrukturen
• Kapselung und Schnittstellen zwischen Programmteilen
• Skalierbarkeit als Entwurfsziel für technische Anwendungen
• Vermeidung typischer Strukturierungsfehler bei wachsendem Softwareumfang
• Zusammenspiel objektorientierter Strukturen mit Datenbankanbindung

Modul 3 – Python für Automatisierung und Analyse Der dritte Block zeigt, wie Python gezielt für die Automatisierung und Analyse komplexer technischer und wirtschaftlicher Prozesse eingesetzt wird. Teilnehmende wenden Python an, um Abläufe datenbasiert zu steuern und zu optimieren.

• Einsatz von Python für Automatisierungsaufgaben
• Analyse technischer Prozessdaten mit Python
• Automatisierung eines wiederkehrenden Arbeitsschritts als Beispielprojekt
• Analyse wirtschaftlicher Kennzahlen mit Python
• Steuerung und Optimierung von Abläufen auf Datenbasis
• Verbindung von Python-Skripten mit SQL-Datenbanken
• Automatisierte Erstellung wiederkehrender Auswertungen
• Fehlerbehandlung bei automatisierten Python-Prozessen

Modul 4 – Datenmodellierung für Geschäfts- und Ingenieurprozesse Der vierte Block widmet sich der Datenmodellierung. Teilnehmende entwerfen effiziente Datenstrukturen, um Geschäfts- und Ingenieurprozesse systematisch abzubilden und fundierte Auswertungen zu ermöglichen. Dies bildet die Grundlage für eine analytische Optimierung betrieblicher Abläufe.

• Entwurf effizienter Datenmodelle für betriebliche Prozesse
• Abbildung technischer Ingenieurprozesse in Datenstrukturen
• Zusammenführung aller Kursbausteine in einem abschließenden Beispielprojekt
• Verknüpfung von Geschäfts- und Prozessdaten in einem Modell
• Grundlagen analytischer Auswertungen auf Basis von Datenmodellen
• Weiterentwicklung bestehender Datenmodelle bei neuen Anforderungen
• Dokumentation von Datenmodellen für andere Teammitglieder
• Ableitung von Optimierungspotenzialen aus modellierten Prozessdaten

Die vier Module bauen aufeinander auf: von der SQL-basierten Datenspeicherung über die objektorientierte Strukturierung und die Python-gestützte Automatisierung bis zur Datenmodellierung für Geschäfts- und Ingenieurprozesse. Damit verbindet der Kurs Softwareentwicklung durchgängig mit den praxisnahen Anwendungsfeldern des Wirtschaftsingenieurwesens, statt Programmierung losgelöst von betrieblichen Fragestellungen zu vermitteln.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsingenieur:innen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Python für Programmierung, Automatisierung oder Datenanalyse praxisnah einsetzen möchten, ohne dafür ein klassisches Informatikstudium zu benötigen.

• Einsteiger:innen ohne bisherige Programmiererfahrung
• Quereinsteiger:innen mit technischem oder wirtschaftlichem Hintergrund
• Fachkräfte, die datenbasierte Prozessgestaltung praxisnah erlernen möchten
• Personen, die künftig technische und wirtschaftliche Abläufe softwaregestützt optimieren sollen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Teilzeit durchgeführt und verbindet SQL, objektorientierte Programmierung, Python und Datenmodellierung durchgängig an praxisnahen Beispielen aus technischen und wirtschaftlichen Anwendungsfeldern, statt die vier Themenfelder unverbunden und isoliert voneinander zu behandeln.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – SQL, objektorientierte Programmierung, Python für Automatisierung sowie Datenmodellierung – und wird in Teilzeit als Hybrid Learning durchgeführt.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in objektorientierter Programmierung, SQL, Python und Datenmodellierung bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner konsequenten Ausrichtung auf die datenbasierte Prozessgestaltung, statt Programmierung als reines, losgelöstes Selbstzweckthema zu vermitteln. Wirtschaftsingenieur:innen bewegen sich zwischen technischen und wirtschaftlichen Fragestellungen, und genau diese Doppelperspektive greift der Kurs durchgängig auf. Wer objektorientierte Programmierung nur abstrakt beherrscht, ohne sie mit SQL-Datenbanken und Python-Automatisierung sinnvoll zu verbinden, kann selten vollständige, praxistaugliche Lösungen entwickeln. Wer umgekehrt einzelne Python-Skripte schreiben kann, ohne die zugrunde liegenden Daten sauber und konsistent zu modellieren, produziert häufig unstrukturierte, schwer wartbare Lösungen, die bei wachsendem Umfang schnell unübersichtlich werden. Dieser Kurs verbindet beide Ebenen von Anfang an durchgängig und konsequent miteinander. Für Wirtschaftsingenieur:innen, die zwischen Softwareentwicklung, Datenanalyse und Prozessoptimierung vermitteln müssen, bietet der Kurs damit eine praxisnahe Grundlage, technische Lösungen von der Datenbank bis zum fertigen Datenmodell selbst zu entwickeln, statt bei jedem Schritt auf externe Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein. Dieser Praxisbezug zeigt sich besonders im durchgehenden Beispielprojekt, das sich durch alle vier Module zieht: Teilnehmende bauen darin schrittweise eine vollständige, datenbasierte Lösung auf, statt einzelne Programmierübungen isoliert voneinander zu bearbeiten und am Ende ohne Gesamtzusammenhang dazustehen.