Python-Entwickler: Datenvisualisierung und DevOps – Kurs

Dieser Kurs richtet sich an alle, die über reine Python-Grundlagen hinaus in Richtung Softwareentwicklung und datenorientierte Rollen wachsen möchten. Im Zentrum stehen fortgeschrittene Techniken der Datenvisualisierung sowie DevOps-nahe Werkzeuge wie Bash und Git, die im Zusammenspiel mit Algorithmen und Datenstrukturen ein Profil formen, das über das reine Schreiben von Skripten hinausgeht. Ein mehrwöchiges Projekt für ein eigenes Datenportfolio sowie ein eigenständiges Python-Abschlussprojekt bilden den praktischen Höhepunkt der Weiterbildung.

Der erste Modulblock frischt die Python-Grundlagen auf und vertieft sie so weit, dass sie als solide Basis für die folgenden, anspruchsvolleren Themen tragen. Hier wird bewusst noch einmal auf Sauberkeit und Nachvollziehbarkeit des eigenen Codes geachtet, bevor komplexere Konzepte hinzukommen.

• Wiederholung und Vertiefung zentraler Python-Sprachelemente
• Aufbau klar strukturierter, lesbarer Programme
• Umgang mit Funktionen, Modulen und Paketen
• Fehlerbehandlung in umfangreicheren Skripten
• Vorbereitung auf objektorientierte Erweiterungen
• Einordnung typischer Aufgaben im Entwickleralltag

Der zweite Modulblock vertieft die objektorientierte Programmierung sowie Algorithmen und Datenstrukturen als Grundlage effizienter Datenverarbeitung. Ziel ist es, nicht nur funktionierenden, sondern durchdachten und performanten Code zu schreiben.

• Klassen, Objekte und Vererbung in komplexeren Anwendungen
• Auswahl geeigneter Datenstrukturen für unterschiedliche Aufgaben
• Grundlegende Algorithmen zur Sortierung und Suche
• Effizienzbetrachtung bei der Datenverarbeitung
• Zerlegung komplexer Probleme in handhabbare Teilaufgaben
• Logisches Denken und Designprinzipien der Softwareentwicklung

Der dritte Modulblock widmet sich der Datenvisualisierung mit Python als eigenständigem Schwerpunkt dieser Weiterbildung. Daten sollen nicht nur verarbeitet, sondern so aufbereitet werden, dass sie für Dritte nachvollziehbar und aussagekräftig dargestellt sind.

• Aufbereitung von Rohdaten für die Visualisierung
• Auswahl passender Diagrammtypen je nach Fragestellung
• Gestaltung anschaulicher, verständlicher Datendarstellungen
• Umgang mit größeren und heterogenen Datenmengen
• Aufbau eines eigenen Datenportfolios über mehrere Wochen
• Präsentation visualisierter Ergebnisse für Fachpublikum

Der vierte Modulblock vermittelt DevOps-nahe Werkzeuge, die im Entwickleralltag zum täglichen Handwerkszeug gehören. Bash und Git werden hier nicht als Nebenthema, sondern als eigenständiger Baustein moderner Softwareentwicklung behandelt.

• Grundlegende Bash-Befehle für Datei- und Prozessverwaltung
• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben über die Kommandozeile
• Versionskontrolle mit Git im Entwicklungsalltag
• Verwalten von Änderungen, Branches und Commits
• Zusammenspiel von Versionskontrolle und Teamarbeit
• Einordnung von DevOps-Praktiken in den Entwicklungsprozess

Im Praxisteil werden alle vorangegangenen Themen in zwei größeren Vorhaben zusammengeführt: dem mehrwöchigen Datenportfolio und dem eigenständigen Python-Abschlussprojekt. Beide Projekte verlangen, Programmierung, Datenverarbeitung, Visualisierung und Versionskontrolle im Zusammenspiel anzuwenden.

• Planung eines eigenen Datenportfolios über mehrere Wochen
• Auswahl und Aufbereitung geeigneter Datensätze
• Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Zwischenständen
• Einsatz von Git zur Nachverfolgung der eigenen Projektfortschritte
• Aufbau visueller Auswertungen für das eigene Portfolio
• Konzeption eines eigenständigen Python-Abschlussprojekts
• Umsetzung des Abschlussprojekts von der Idee bis zum lauffähigen Programm
• Einbindung von Algorithmen und Datenstrukturen in reale Aufgabenstellungen
• Dokumentation des eigenen Vorgehens und der getroffenen Entscheidungen
• Rückschau der Zusammenarbeit mit Product Ownern anhand konkreter Anforderungen
• Vorbereitung auf typische Arbeitsabläufe in Entwicklerteams
• Einordnung der eigenen Kompetenzen für die Karriereentwicklung in Datenberufen

Der Kurs verbindet damit zwei Ebenen, die in vielen Programmierkursen getrennt behandelt werden: die technische Vertiefung in Algorithmen und Visualisierung auf der einen und die praktischen DevOps-Werkzeuge Bash und Git auf der anderen Seite. Beide Ebenen laufen im Datenportfolio und im Abschlussprojekt zusammen, sodass am Ende ein nachvollziehbares, selbst erarbeitetes Ergebnis steht statt einer bloßen Sammlung einzelner Übungen.

Angesprochen sind Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und ein ausgeprägtes Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Personen mit erster Python-Erfahrung, die gezielt in Richtung Entwicklerrolle weiterwachsen möchten
• Mitarbeitende, die Daten künftig nicht nur auswerten, sondern auch visuell aufbereiten sollen
• Interessierte an DevOps-nahen Werkzeugen wie Versionskontrolle und Kommandozeile
• Personen, die eine Karriere in datenorientierten Entwicklerrollen anstreben
• Fachkräfte mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung, die sich in Richtung IT umorientieren

Die Weiterbildung wird in Teilzeit im hybriden Lernformat durchgeführt und verbindet klassische Erklärphasen mit projektbasiertem Arbeiten. Statt einzelner, voneinander losgelöster Übungen stehen zwei größere Vorhaben im Mittelpunkt: das mehrwöchige Datenportfolio und das eigenständige Python-Abschlussprojekt, in denen sich Visualisierung, Algorithmik und DevOps-Werkzeuge praktisch verzahnen.

Der Kurs findet in Teilzeit statt und ist im hybriden Lernformat organisiert, sodass sich Präsenz- und Online-Phasen über den mehrwöchigen Projektzeitraum verteilen. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem jeweiligen Kurstermin und wird in der Terminübersicht ausgewiesen.

Die Teilnahme wird mit einem Trägerzertifikat zum Kurs Python Entwickler: Fortgeschrittene Techniken in Datenvisualisierung und DevOps bestätigt, teilweise ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, keine externe Herstellerzertifizierung.

Für Personen, die bereits erste Python-Kenntnisse mitbringen und den nächsten Schritt in Richtung Entwicklerrolle gehen möchten, bietet dieser Kurs eine Kombination, die in der Praxis selten in einem einzigen Programm zusammenkommt: fortgeschrittene Datenvisualisierung auf der einen und handfeste DevOps-Werkzeuge wie Bash und Git auf der anderen Seite. Wer Daten künftig nicht nur analysieren, sondern auch nachvollziehbar darstellen und im Team versionieren möchte, erhält hier einen konkreten Werkzeugkasten. Das mehrwöchige Datenportfolio und das eigenständige Abschlussprojekt sorgen dafür, dass die erlernten Techniken nicht isoliert bleiben, sondern zu einem vorzeigbaren Ergebnis zusammenlaufen. Für den Übergang in Rollen als Python-Entwickler:in, Datenanalyst:in oder in DevOps-nahe Positionen ist genau das entscheidend: ein Nachweis, der zeigt, dass jemand nicht nur einzelne Konzepte kennt, sondern sie in einem zusammenhängenden Projekt anwenden kann. Die bewusste Auseinandersetzung mit der eigenen Karriereentwicklung in Datenberufen rundet den Kurs ab und gibt Orientierung darüber, wie sich die im Training erworbenen Fähigkeiten in konkrete nächste Schritte im Arbeitsmarkt übersetzen lassen – sei es als Teil eines Entwicklerteams oder in einer stärker datenorientierten Fachrolle.