Programmieren lernen für die Forschung (Grundlagen) – Kurs

Dieser Kurs vermittelt Programmierkenntnisse, die gezielt auf wissenschaftliche Fragestellungen und datenbasierte Analysen zugeschnitten sind. Ausgangspunkt sind die Grundlagen der Programmiersprache Python, die anschließend um objektorientierte Konzepte sowie um den praktischen Umgang mit wissenschaftlichen Daten und relationalen Datenbanken erweitert werden. Ziel ist es, Forschungsprozesse durch eigene, selbst geschriebene Programme methodisch zu unterstützen – von der ersten Datenerhebung bis zur strukturierten Auswertung größerer Datensätze.

Modul Programmiergrundlagen mit Python Der Kurs beginnt mit dem Aufbau eines soliden Python-Fundaments, das von Anfang an auf den späteren Forschungseinsatz ausgerichtet ist.

• Einsatz von Python als zentrales Werkzeug für datengetriebene Anwendungen
• Anwendung von Variablen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen
• Aufbau einfacher, aber funktionsfähiger Programme als Einstieg in die Praxis
• Methodische Unterstützung von Forschungsprozessen durch eigene kleine Skripte
• Lesbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Code als Grundprinzip von Beginn an

Modul Objektorientierte Programmierung Aufbauend auf den Grundlagen wird die Denkweise der objektorientierten Programmierung eingeführt, die für größere Forschungssoftware zunehmend relevant wird.

• Strukturierung komplexer Softwarelösungen mittels Klassen und Objekten
• Einsatz von Vererbung zur Vermeidung redundanten Codes
• Modularer Aufbau von Programmen als Grundlage nachhaltiger Softwareentwicklung
• Übertragung objektorientierter Konzepte auf typische Forschungsdatenmodelle
• Aufbau wiederverwendbarer Programmbausteine für wiederkehrende Forschungsaufgaben

Modul Datenmanagement und Datenbankanbindung Der dritte und umfangreichste Baustein widmet sich dem Umgang mit wissenschaftlichen Daten und ihrer Anbindung an relationale Datenbanken.

• Umgang mit wissenschaftlichen Daten unterschiedlicher Formate und Quellen
• Verknüpfung von Python-Programmen mit relationalen Datenbanken über SQL
• Erstellung performanter Abfragen für forschungsrelevante Datensätze
• Effiziente Analyse großer Datenmengen zur Unterstützung datenbasierter Forschung
• Strukturierung und Pflege wissenschaftlicher Datenbestände über den Programmcode
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen für komplexere Auswertungen

Vertiefung: Programmierpraxis für Forschungsanwendungen Über die drei Kernmodule hinaus wird das Gelernte in praxisnahen Übungen gefestigt, die sich konsequent an typischen Aufgaben aus Forschungsprojekten orientieren.

• Entwicklung kleiner Auswertungsskripte für exemplarische Forschungsdatensätze
• Kombination von objektorientierten Strukturen mit Datenbankzugriffen in einem Programm
• Aufbau wiederholbarer Analyseabläufe, die auf neue Datensätze übertragbar sind
• Dokumentation des eigenen Codes, damit Auswertungen nachvollziehbar bleiben
• Anpassung bestehender Programmteile an veränderte Forschungsfragen
• Einordnung, wann objektorientierte Ansätze und wann einfache Skripte sinnvoll sind
• Umgang mit unvollständigen oder uneinheitlichen wissenschaftlichen Datensätzen
• Aufbau einfacher Abfrage- und Reporting-Routinen auf Basis von SQL
• Verbindung mehrerer Programmbausteine zu einem durchgängigen Auswertungsablauf
• Nachvollziehbare Strukturierung von Projektordnern und Codebasis
• Übertragung der erlernten Konzepte auf ein eigenes kleines Abschlussprojekt
• Rückschau, welche Programmieransätze sich für die eigene Fachrichtung besonders eignen

Der rote Faden des Kurses ist die konsequente Ausrichtung auf den Forschungskontext: Jedes Konzept, von der einfachen Variable bis zur SQL-Abfrage, wird daraufhin betrachtet, wie es konkrete Forschungsprozesse erleichtern kann. Statt abstrakter Programmierübungen stehen Fragestellungen im Mittelpunkt, wie sie in Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung tatsächlich vorkommen. Damit richtet sich der Kurs klar an den Aufbau von Programmierkompetenz für datenbasierte Forschungsarbeit und unterscheidet sich damit von allgemeinen Einsteigerkursen, die keinen fachlichen Anwendungsbezug herstellen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Besonders geeignet ist er für alle, die Python gezielt im Kontext von Forschung und wissenschaftlicher Datenarbeit einsetzen wollen.

• Personen mit Interesse an wissenschaftlicher Datenanalyse und Forschungsunterstützung
• Quereinsteiger:innen, die von einem fachfremden Bereich in datengetriebene Tätigkeiten wechseln möchten
• Mitarbeitende in Forschungs- oder Entwicklungsabteilungen ohne bisherige Programmiererfahrung
• Personen, die Python künftig für Automatisierung oder Datenanalyse einsetzen wollen
• Alle, die ein technisches Grundverständnis für datenbasierte Forschungsprozesse aufbauen möchten

Die Durchführung erfolgt überwiegend im Hybrid-Learning-Format, teilweise auch als virtuelles Klassenzimmer, meist in Vollzeit und teils in Teilzeit. Theoretische Erklärungen zu Programmierkonzepten wechseln sich mit praktischen Programmierübungen ab, sodass neue Inhalte jeweils direkt am eigenen Code erprobt werden. Die Anbindung an Datenbanken und die Arbeit mit wissenschaftlichen Beispieldaten bilden dabei den durchgehenden praktischen Bezugspunkt.

Der Kurs wird überwiegend als Hybrid-Learning-Format angeboten, teilweise auch als virtuelles Klassenzimmer, und findet meist in Vollzeit, teils in Teilzeit statt. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Termin und ist der Terminübersicht des Anbieters zu entnehmen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich damit nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung, sondern um einen internen Nachweis der im Kurs erworbenen Programmierkenntnisse für Forschungsanwendungen.

Der besondere Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner klaren fachlichen Ausrichtung: Statt Programmieren als abstraktes Handwerk zu vermitteln, wird von Beginn an gezeigt, wie Python, objektorientierte Strukturen und Datenbankanbindung konkret zur Unterstützung von Forschungsprozessen eingesetzt werden können. Das macht die erworbenen Fähigkeiten unmittelbar auf reale wissenschaftliche oder datenbasierte Fragestellungen übertragbar. Wer im Forschungsumfeld arbeitet oder dorthin wechseln möchte, gewinnt durch den Kurs die Fähigkeit, Daten nicht nur zu interpretieren, sondern die dafür notwendigen Auswertungswerkzeuge selbst zu bauen. Das reduziert die Abhängigkeit von spezialisierter Software Dritter und erlaubt es, Auswertungsabläufe flexibel an die eigene Fragestellung anzupassen. Langfristig eröffnet die Kombination aus Programmiergrundlagen, objektorientierter Strukturierung und Datenbankwissen ein solides Fundament für Tätigkeiten als wissenschaftliche:r Programmierer:in, Forschungssoftwareentwickler:in oder Datenanalyst:in – Rollen, die branchenübergreifend an Bedeutung gewinnen, sobald Forschungsarbeit zunehmend datenbasiert organisiert wird. Ein weiterer Aspekt, der im Kurs mitgedacht wird, ist die Nachvollziehbarkeit von Forschungsergebnissen: Wer Auswertungen als eigenen, dokumentierten Code umsetzt, kann Analyseschritte später erneut nachvollziehen, an neue Datensätze anpassen oder an Kolleg:innen weitergeben, statt einzelne Auswertungsschritte manuell und undokumentiert zu wiederholen. Gerade in Forschungsteams, in denen Daten über längere Zeiträume gesammelt und mehrfach ausgewertet werden, zahlt sich dieser strukturierte Umgang mit Code und Datenbankabfragen spürbar aus.