OOP und Git für angehende Python Programmer – Kurs

Wer als Quereinsteiger:in in die Python-Entwicklung möchte, braucht mehr als lose Skript-Kenntnisse: Er oder sie muss Programme in Klassen und Objekten denken und den eigenen Code sauber versionieren können. Genau darauf ist dieses Training zugeschnitten. Im Zentrum steht die objektorientierte Programmierung (OOP) mit Python – vom Klassenkonzept bis zur Strukturierung größerer Anwendungen – flankiert von einer praxisnahen Einführung in Git zur Nachverfolgung und Verwaltung von Codeänderungen. Eine kompakte Bash-Einheit zu Beginn sorgt dafür, dass alle Teilnehmenden mit der Kommandozeile vertraut sind, bevor es an die eigentliche Programmierarbeit geht. Den Abschluss bildet ein selbstständig umgesetztes Python-Projekt, in dem OOP-Konzepte und Git-Workflow zusammenlaufen.

Modul 1 – Einstieg über die Kommandozeile mit Bash Bevor die eigentliche Python-Arbeit beginnt, verschafft sich die Gruppe Sicherheit im Umgang mit der Shell. Das ist kein Selbstzweck, sondern die Grundlage für alles Weitere: Git-Befehle, das Ausführen von Python-Skripten und spätere Entwicklungsumgebungen laufen alle über die Kommandozeile.

• Verzeichnisstruktur, Navigation und Dateioperationen in der Shell
• Umgang mit Pfaden, Berechtigungen und einfachen Shell-Variablen
• Ausführen und Testen von Python-Skripten über das Terminal
• Umleitung von Ein- und Ausgaben sowie Verkettung einfacher Befehle
• Grundlegende Shell-Skripte zur Automatisierung wiederkehrender Handgriffe
• Fehlerausgaben lesen und für die eigene Fehlersuche nutzen

Modul 2 – Objektorientierte Programmierung mit Python Das Herzstück des Trainings. Statt Python nur als Werkzeug für einzelne Skripte zu behandeln, lernt die Gruppe, komplexere Anwendungen als Zusammenspiel von Klassen und Objekten zu entwerfen.

• Klassen, Instanzen, Attribute und Methoden definieren und unterscheiden
• Konstruktoren nutzen, um Objekte mit sinnvollem Ausgangszustand zu erzeugen
• Vererbungshierarchien aufbauen und bestehende Klassen sinnvoll erweitern
• Kapselung nutzen, um interne Zustände vor unkontrolliertem Zugriff zu schützen
• Polymorphismus einsetzen, um unterschiedliche Objekte einheitlich anzusprechen
• Größere Skripte in objektorientierte Struktur überführen und dabei Redundanzen abbauen

Modul 3 – Algorithmen und Datenstrukturen Damit objektorientierter Code nicht nur sauber, sondern auch effizient ist, braucht es ein Grundverständnis dafür, wie Daten organisiert und verarbeitet werden. Dieses Modul liefert das Handwerkszeug für performante Lösungen.

• Listen, Tupel, Mengen und Dictionaries gezielt je nach Anwendungsfall einsetzen
• Grundlegende Sortier- und Suchalgorithmen nachvollziehen und implementieren
• Rekursive Lösungsansätze für geeignete Problemstellungen entwickeln
• Laufzeit- und Speicherverhalten einfacher Algorithmen grob einschätzen
• Eigene Funktionen und Methoden im Hinblick auf Lesbarkeit und Effizienz überarbeiten
• Typische Stolperfallen bei der Wahl von Datenstrukturen erkennen und vermeiden

Modul 4 – Versionskontrolle mit Git Ohne Versionskontrolle bleibt jede Codeänderung ein Risiko. Dieses Modul vermittelt den Git-Workflow, wie er in nahezu jedem Software-Team Alltag ist.

• Ein Repository initialisieren und den Unterschied zu Arbeitsverzeichnis und Staging-Bereich verstehen
• Änderungen stagen, committen und mit aussagekräftigen Commit-Nachrichten versehen
• Die Commit-Historie einsehen und frühere Versionsstände nachvollziehen
• Branches anlegen, um Features isoliert von der Hauptlinie zu entwickeln
• Branches zusammenführen und dabei auftretende Konflikte manuell auflösen
• Grundlagen der Zusammenarbeit über ein gemeinsames Repository nachvollziehen

Praxisblock – Eigenständiges Python-Abschlussprojekt Alle vier Bausteine laufen im Abschlussprojekt zusammen: Die Teilnehmenden konzipieren, programmieren und versionieren eine eigene Python-Anwendung von Grund auf.

• Eine eigene Projektidee mit klar abgegrenztem Funktionsumfang festlegen
• Die Anwendung in sinnvolle Klassen und Module gliedern, statt alles in ein Skript zu schreiben
• Datenstrukturen passend zum jeweiligen Anwendungsfall auswählen
• Den gesamten Entwicklungsverlauf über Git-Commits dokumentieren
• Zwischenstände testen und iterativ verbessern
• Fehler im eigenen Code systematisch eingrenzen statt durch Ausprobieren beheben
• Bestehenden Code refaktorieren, sobald sich Struktur oder Anforderungen ändern
• Die fertige Anwendung im Hinblick auf Lesbarkeit und Nachvollziehbarkeit überarbeiten
• Feedback zum eigenen Code einordnen und gezielt umsetzen
• Den eigenen Lernfortschritt anhand des Projektverlaufs einordnen
• Eine kurze Projektdokumentation erstellen, die Aufbau und Entscheidungen erklärt
• Das Projekt als Referenz für die eigene Python- und Git-Praxis nutzen

Am Ende des Trainings steht kein abstraktes Prüfungswissen, sondern ein lauffähiges eigenes Programm, dessen Entstehung sich Schritt für Schritt in der Git-Historie nachvollziehen lässt. Wer den Kurs durchläuft, hat damit nicht nur OOP-Konzepte verstanden, sondern auch belegt, wie er oder sie damit arbeitet. Die Kombination aus Bash, OOP, Algorithmen und Git ist bewusst so gewählt, dass sie den Alltag junger Python-Entwickler:innen in Teams abbildet: Code lesen und strukturieren, Änderungen nachvollziehbar machen und mit anderen teilen.

Das Training richtet sich an Personen, die aus fachfremden Bereichen in die Softwareentwicklung wechseln möchten und bereits erste Berührungspunkte mit Programmierung oder IT-Themen mitbringen. Es eignet sich für alle, die den Schritt von ersten Python-Grundlagen hin zu strukturierter, objektorientierter Entwicklung gehen wollen.

• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Softwareentwicklung und Programmierung
• Personen, die erste Python-Kenntnisse besitzen und diese systematisch vertiefen möchten
• Angehende Python-Entwickler:innen, die sich gezielt auf Teamarbeit mit Versionskontrolle vorbereiten
• Mitarbeitende, die künftig in der Entwicklung oder Wartung von Softwarelösungen tätig werden möchten
• Interessierte mit analytischem Denken, die Freude an strukturierter Problemlösung haben

Das Training findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet Präsenz- oder Live-Online-Einheiten mit begleitenden eigenständigen Übungsphasen. Neue Konzepte werden zunächst anhand kompakter Beispiele eingeführt und anschließend direkt am eigenen Rechner in kleinen Übungen erprobt. Da OOP und Git beides Fertigkeiten sind, die sich vor allem durch Anwendung einprägen, nimmt praktisches Programmieren gegenüber reiner Theorie den größeren Raum ein. Über weite Strecken des Kurses wird in Teilzeit gelernt, sodass Berufstätige oder Personen mit anderweitigen Verpflichtungen das Tempo an ihren Alltag anpassen können.

Der Kurs ist in Teilzeit angelegt und über mehrere Wochen gestreckt, sodass ausreichend Zeit für Übungsphasen und die eigenständige Projektarbeit bleibt. Die vier inhaltlichen Schwerpunkte – Bash, OOP, Algorithmen/Datenstrukturen und Git – bauen aufeinander auf und münden in das Abschlussprojekt als längste zusammenhängende Praxisphase. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter-Termin; die Teilzeitstruktur ist über alle Durchläufe hinweg konstant.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie – je nach Durchlauf – eine Abschlussprüfung bestätigt. Es handelt sich nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung, sondern um einen Nachweis der erworbenen Python-, OOP- und Git-Kompetenzen, wie er bei technischen Weiterbildungen dieser Art üblich ist. Das fertige Abschlussprojekt kann zusätzlich als praktischer Nachweis der eigenen Fähigkeiten dienen.

Wer objektorientierte Programmierung einmal wirklich verstanden hat, blickt anders auf Code: Statt einzelner Skripte entstehen Anwendungen, die sich erweitern, warten und im Team weiterentwickeln lassen. Genau dieses Umdenken ist der zentrale Gewinn des Trainings – nicht nur Python-Syntax zu kennen, sondern Probleme in sauber abgegrenzte Klassen und Verantwortlichkeiten zu übersetzen. Der zweite große Baustein, Git, ist in der Praxis kein Nice-to-have, sondern Voraussetzung für jede Zusammenarbeit im Entwicklerteam. Wer Commits, Branches und Merges sicher beherrscht, kann sich in bestehenden Projekten schneller orientieren und eigene Beiträge nachvollziehbar einbringen – eine Fähigkeit, die in Vorstellungsgesprächen für Entwicklerpositionen regelmäßig konkret abgefragt wird. Durch das eigenständige Abschlussprojekt verlässt niemand den Kurs nur mit Zertifikat und Mitschrift, sondern mit einem vorzeigbaren, selbst geschriebenen Programm samt nachvollziehbarer Entwicklungshistorie. Das schafft eine belastbare Grundlage für den Einstieg als Python-Entwickler:in oder Softwareentwickler:in und einen konkreten Ausgangspunkt für die eigene Weiterentwicklung.