Programmieren lernen für die Forschung (Variante 2)

Wissenschaftliche Arbeit besteht heute selten noch aus reiner Theorie: Wer Forschungsdaten auswerten, wiederkehrende Berechnungen automatisieren oder eigene Analyseskripte schreiben will, kommt an Programmierkenntnissen kaum vorbei. Der Kurs "Programmieren lernen Kurs für in der Forschung" vermittelt genau diese Fähigkeiten mit einem klaren Fokus auf den Forschungsalltag: von SQL-Abfragen über große wissenschaftliche Datensätze über objektorientierte Programmierung für wiederverwendbare Forschungsmodelle bis hin zu Fehlermanagement und Performance-Optimierung, damit Berechnungen reproduzierbar und nachvollziehbar bleiben. Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt, formale Abschlüsse sind für die Teilnahme nicht erforderlich.

Der Kurs ist in vier fachliche Blöcke gegliedert, die von der Datenhaltung über die Programmstruktur bis zur Fehlerbehandlung und Optimierung führen und dabei durchgehend auf Anwendungsfälle aus Forschung und wissenschaftlicher Datenanalyse zugeschnitten sind. Block SQL-Datenbanken für die Forschung: Da wissenschaftliche Projekte häufig mit großen, strukturierten Datensätzen arbeiten, beginnt der Kurs mit der Anbindung von Datenbanken über Python.

• Aufbau einer Verbindung zwischen Python und SQL-Datenbanken
• Strukturiertes Speichern und Abrufen von Forschungsdaten
• Formulierung von SQL-Abfragen für typische Auswertungsfragen
• Optimierung von Abfragen im Hinblick auf große Datenmengen
• Umgang mit Tabellenstrukturen, die für wissenschaftliche Rohdaten typisch sind
• Vorbereitung von Datenbankinhalten für die weitere Analyse in Python

Block objektorientierte Programmierung für Forschungsmodelle: Im zweiten Block lernen die Teilnehmenden, wissenschaftliche Zusammenhänge in Form von Klassen und Objekten abzubilden, statt jedes Skript neu von Grund auf zu schreiben.

• Definition von Klassen zur Abbildung wissenschaftlicher Objekte und Prozesse
• Aufbau wiederverwendbarer Objektstrukturen für unterschiedliche Forschungsfragen
• Einsatz von Vererbung, um verwandte Modelle effizient zu erweitern
• Nutzung von Polymorphismus für flexible, austauschbare Modellkomponenten
• Modularer Aufbau von Forschungscode über mehrere Klassen hinweg
• Dokumentation von Klassenstrukturen für die spätere Nachvollziehbarkeit

Block Automatisierung wissenschaftlicher Berechnungen: Der dritte Block widmet sich der strukturierten Programmierung mit dem Ziel, wiederkehrende Berechnungsschritte zu automatisieren.

• Schreiben von Skripten zur automatisierten Datenauswertung
• Einsatz von Funktionen zur Kapselung wiederkehrender Rechenschritte
• Aufbau von Modulen für unterschiedliche Auswertungsaufgaben
• Strukturierung größerer Skripte in nachvollziehbare Programmabschnitte
• Automatisierung von Berechnungsabläufen, die sonst manuell wiederholt würden
• Anpassung bestehender Skripte an neue, aber ähnliche Forschungsfragen

Block Fehlermanagement, Debugging und Performance: Der vierte Block verbindet Stabilität und Nachvollziehbarkeit mit Rechenleistung, zwei zentralen Anforderungen an reproduzierbare Forschungssoftware.

• Einsatz von Try-Except-Blöcken zur systematischen Fehlerbehandlung
• Aufbau von Logging-Mechanismen zur Dokumentation von Programmabläufen
• Auswahl effizienter Algorithmen für rechenintensive Auswertungen
• Einsatz geeigneter Datenstrukturen zur Beschleunigung von Berechnungen
• Überprüfung bestehender Forschungssoftware auf Skalierbarkeit
• Anwendung von Best Practices für transparenten und reproduzierbaren Forschungscode

Die vier Blöcke bauen so aufeinander auf, dass am Ende des Kurses ein durchgängiges Bild entsteht: von der strukturierten Datenhaltung über die objektorientierte Modellierung bis zur stabilen, performanten Ausführung eigener Forschungsskripte. Dabei bleibt der Bezug zur wissenschaftlichen Praxis durchgehend erhalten, statt abstrakte Programmierkonzepte ohne Anwendungsfall zu vermitteln. Wer bereits erste technische Erfahrungen mitbringt, kann diese direkt einordnen und vertiefen; wer ganz neu einsteigt, baut die Programmierkenntnisse im Kurs von Grund auf auf, sodass am Ende eigene Auswertungsskripte selbstständig entwickelt und angepasst werden können.

Der Kurs richtet sich an alle, die Programmierkenntnisse gezielt für die wissenschaftliche Praxis aufbauen möchten, unabhängig davon, ob sie aus einem technischen oder einem fachfremden Hintergrund kommen.

• Einsteiger:innen ohne bisherige Programmiererfahrung, die einen forschungsnahen Zugang zu Python suchen
• Quereinsteiger:innen, die aus anderen Fachrichtungen in datenanalytische oder technische Tätigkeiten wechseln möchten
• Beruflich Interessierte, die Automatisierung und Datenanalyse in ihrem bisherigen Arbeitsumfeld einsetzen wollen
• Personen mit ersten technischen Vorerfahrungen, die diese gezielt in Richtung Forschung und Datenanalyse vertiefen möchten

Der Kurs verbindet die Vermittlung von Programmierkonzepten mit unmittelbarer praktischer Anwendung anhand forschungsnaher Beispiele, etwa der Anbindung von Datenbanken oder der Automatisierung von Auswertungsskripten. Neue Konzepte werden jeweils zunächst erläutert und anschließend direkt in eigenem Code umgesetzt, sodass Theorie und Praxis eng ineinandergreifen. Durch den durchgängigen Bezug auf wissenschaftliche Anwendungsfälle bleibt der Lernstoff auch für Teilnehmende ohne Informatikhintergrund greifbar und nachvollziehbar.

Der Kurs führt von den Grundlagen der strukturierten Programmierung über objektorientierte Konzepte bis zu Fehlermanagement und Performance-Optimierung. Die einzelnen Themenblöcke bauen inhaltlich aufeinander auf, sodass am Ende ein vollständiges Bild der für die Forschungspraxis relevanten Programmierkenntnisse entsteht. Für die genaue zeitliche Einteilung und den aktuellen Terminplan gelten die Angaben des Kursanbieters.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das je nach Anbieter zusätzlich eine Abschlussprüfung umfassen kann. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung der erworbenen Programmierkenntnisse für den Forschungskontext, nicht um eine externe Herstellerzertifizierung. Die Bescheinigung dokumentiert die im Kurs erworbenen Fähigkeiten in Python, SQL und objektorientierter Programmierung.

Der zentrale Mehrwert des Kurses liegt darin, Programmieren nicht abstrakt, sondern unmittelbar anwendungsbezogen für die wissenschaftliche Praxis zu erlernen. Wer Forschungsdaten bislang manuell in Tabellen ausgewertet hat, kann nach dem Kurs eigene Skripte schreiben, die Berechnungen automatisieren, Datenbanken strukturiert abfragen und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren. Das spart nicht nur Zeit bei wiederkehrenden Auswertungen, sondern erhöht auch die Qualität und Nachprüfbarkeit der eigenen Forschungsarbeit. Darüber hinaus eröffnet der Kurs neue berufliche Perspektiven jenseits der klassischen Forschungslaufbahn. Programmierkenntnisse in Python und SQL, kombiniert mit einem Verständnis für objektorientierte Strukturen, sind auch in Tätigkeiten als Forschungsdatenmanager:in, Data Scientist oder in der forschungsnahen Softwareentwicklung gefragt. Die im Kurs erworbenen Fähigkeiten lassen sich damit über die ursprüngliche wissenschaftliche Fragestellung hinaus einsetzen. Nicht zuletzt vermittelt der Kurs ein Verständnis für Reproduzierbarkeit als zentralen Wert wissenschaftlicher Arbeit: Durch sauberes Fehlermanagement, nachvollziehbares Logging und performanten, gut strukturierten Code wird eigene Forschungssoftware nicht nur schneller, sondern auch für Dritte nachvollziehbar und überprüfbar. Das stärkt sowohl die eigene Arbeitsweise als auch die Zusammenarbeit in Forschungsteams.