Programmieren lernen für Datenanalyse – Weiterbildung

Der Kurs Programmieren lernen für datenbasierte Programmieranalysen versteht Programmieren nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeug, um mit Daten zu arbeiten. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich Informationen aus relationalen Datenbanken gezielt abrufen, mit Python weiterverarbeiten und mithilfe objektorientierter Prinzipien so strukturieren lassen, dass daraus belastbare Auswertungen entstehen. Teilnehmende lernen SQL als Sprache für den Zugriff auf große Datenbestände kennen, bauen parallel dazu Python-Grundlagen auf und erfahren, wie Klassen und Objekte dabei helfen, wiederkehrende Analyseschritte übersichtlich zu organisieren. Der Kurs eignet sich besonders für Personen, die programmieren lernen wollen, um künftig mit Daten zu arbeiten – etwa in Richtung Datenanalyse, datengetriebener Softwareentwicklung oder Prozessautomatisierung –, und setzt dafür keine Vorkenntnisse voraus.

Der erste Themenblock legt das Fundament im Umgang mit relationalen Datenbanken und SQL. Teilnehmende lernen, wie Daten in Tabellen organisiert sind und wie sich daraus mit gezielten Abfragen konkrete Informationen gewinnen lassen.

• Aufbau relationaler Datenbanken: Tabellen, Zeilen, Spalten, Schlüssel
• Formulierung von SELECT-Abfragen mit Filterbedingungen
• Sortierung und Gruppierung von Abfrageergebnissen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen für zusammenhängende Auswertungen
• Grundlagen der Abfrageoptimierung bei größeren Datenmengen

Der zweite Block widmet sich Python als Werkzeug für analytische Workflows. Statt Python als eigenständiges Entwicklungsziel zu behandeln, steht hier der praktische Nutzen für die Datenverarbeitung im Vordergrund.

• Variablen, Datentypen und Operatoren in Python
• Kontrollstrukturen: Bedingungen und Schleifen für Datenverarbeitung
• Listen und Dictionaries zur Aufnahme von Abfrageergebnissen
• Einfache Funktionen zur Kapselung wiederkehrender Rechenschritte
• Einlesen und Aufbereiten strukturierter Beispieldaten

Der dritte Block überträgt objektorientierte Prinzipien auf die Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie sich Klassen und Objekte nutzen lassen, um Datensätze und Auswertungslogik sauber voneinander zu trennen.

• Klassen und Objekte zur Repräsentation von Datensätzen
• Vererbung für wiederverwendbare Auswertungsbausteine
• Kapselung zur sauberen Trennung von Datenzugriff und Analyselogik
• Aufbau kleiner Klassenhierarchien für unterschiedliche Auswertungstypen
• Lesbarkeit und Wartbarkeit objektorientierter Analyse-Skripte

Der vierte Block verbindet SQL und Python zu einem durchgängigen Analyse-Workflow. Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel aus Datenbankzugriff, Verarbeitung und Ergebnisdarstellung.

• Ausführen von SQL-Abfragen direkt aus Python-Skripten
• Übergabe von Abfrageergebnissen in Python-Datenstrukturen
• Aufbau einfacher Auswertungsroutinen auf Basis von Datenbankinhalten
• Erstellung einfacher Text- oder Tabellenausgaben aus Analyseergebnissen
• Nachvollziehbare Dokumentation eigener Auswertungsschritte

Im praxisorientierten Teil bearbeiten die Teilnehmenden durchgehend Beispieldatensätze, um das Zusammenspiel von Datenbankabfrage, Programmierung und Auswertung praktisch zu verinnerlichen.

• Formulierung eigener SQL-Abfragen zu einem Beispieldatensatz
• Filterung und Sortierung von Datensätzen nach mehreren Kriterien
• Verknüpfung zweier Tabellen zu einer gemeinsamen Auswertung
• Aufbau einer Python-Klasse zur Abbildung eines Datensatztyps
• Einsatz von Vererbung für zwei verwandte Auswertungsklassen
• Programmatischer Abruf von Datenbankinhalten aus einem Python-Skript
• Berechnung einfacher Kennzahlen aus abgefragten Daten
• Aufbau einer kleinen Sammlung wiederverwendbarer Auswertungsfunktionen
• Fehlersuche in einem vorgegebenen, fehlerhaften Analyseskript
• Strukturierung eines eigenen kleinen Analyseprojekts von der Abfrage bis zur Ausgabe
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise in verständlicher Form
• Kurze Präsentation eines eigenen Auswertungsbeispiels

Der Kurs verzichtet bewusst auf abstrakte Programmierübungen ohne Datenbezug: Jede Übung ist so angelegt, dass sie den Weg von der Rohdatenbank bis zur nutzbaren Auswertung nachvollziehbar macht. Damit richtet sich der Kurs an alle, die Programmieren nicht um seiner selbst willen lernen wollen, sondern als Mittel, um Daten zu verstehen, zu strukturieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende und beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Er eignet sich besonders für Personen, die Python gezielt im Zusammenhang mit Daten einsetzen wollen, statt es losgelöst von einem konkreten Anwendungsfall zu erlernen.

• Personen ohne Vorkenntnisse, die einen datenorientierten Einstieg ins Programmieren suchen
• Quereinsteigende, die sich in Richtung Datenanalyse orientieren möchten
• Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die SQL und Python im Arbeitsalltag einsetzen wollen
• Personen, die Prozesse und Auswertungen künftig selbst automatisieren möchten

Theoretische Erklärungen zu Datenbanken, SQL und Python wechseln sich mit praktischen Übungen an konkreten Beispieldatensätzen ab, sodass neue Konzepte unmittelbar angewendet werden. Der Aufbau folgt bewusst der Reihenfolge vom Datenzugriff über die Programmierung bis zur objektorientierten Strukturierung, damit Teilnehmende den roten Faden vom Rohdatensatz bis zur fertigen Auswertung stets nachvollziehen können. Einzelaufgaben wechseln sich mit etwas umfangreicheren Übungsprojekten ab, in denen mehrere Kursinhalte zusammengeführt werden.

Der Kurs ist modular aufgebaut und lässt sich sowohl in Vollzeit als auch berufsbegleitend in Teilzeit absolvieren. Der Umfang orientiert sich an den vier Themenblöcken von der Datenbankabfrage bis zur objektorientierten Auswertung, sodass sich der zeitliche Aufwand mit den individuellen Rahmenbedingungen der Teilnehmenden abstimmen lässt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in SQL, Python und objektorientierter Programmierung für die Datenanalyse dokumentiert. Je nach Durchführung ist der Abschluss mit einer internen Prüfung verbunden, in der die Teilnehmenden ihr praktisches Verständnis anhand von Beispielaufgaben nachweisen. Eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierungsprüfung ist mit dem Kurs nicht verbunden.

Wer diesen Kurs abschließt, kann Daten nicht nur betrachten, sondern sie gezielt abfragen, verarbeiten und in eine für andere nachvollziehbare Form bringen. Diese Verbindung aus Datenbankwissen und Programmierfähigkeit unterscheidet Absolvierende von Personen, die nur eine der beiden Fähigkeiten mitbringen. Die erworbenen SQL- und Python-Kenntnisse sind in nahezu jedem Bereich gefragt, in dem mit Daten gearbeitet wird, von der klassischen Datenanalyse über die Prozessautomatisierung bis zur datengetriebenen Softwareentwicklung. Wer relationale Datenbanken sicher abfragen und die Ergebnisse programmatisch weiterverarbeiten kann, verschafft sich einen praktischen Vorteil gegenüber rein theoretischem Datenverständnis. Langfristig bildet der Kurs ein Fundament für eine Vertiefung in Richtung Datenanalyse, Business Intelligence oder datenorientierte Softwareentwicklung. Die im Kurs erprobte Kombination aus Datenbankzugriff, Python und objektorientierter Strukturierung lässt sich unabhängig vom späteren Spezialisierungsweg als Ausgangspunkt nutzen.