Python-Entwickler: Data Pipelines & OOP – Kurs

Dieser Kurs vermittelt den Aufbau von Python-Kenntnissen speziell im Hinblick auf Data Pipelines und die dahinterliegenden Konzepte der Datenverarbeitung. Von den Grundlagen der Programmiersprache über objektorientierte Programmierung bis zu Versionskontrolle mit Git und Shell-Grundlagen mit Bash entsteht Schritt für Schritt das Rüstzeug, um eigene Datenverarbeitungslösungen zu entwickeln. Den Abschluss bildet ein mehrwöchiges Projekt, in dem die Teilnehmenden ein eigenes Datenportfolio aufbauen.

Modul 1 – Python-Grundlagen für Data-Pipeline-Aufgaben Der Einstieg schafft eine solide Basis in der Programmiersprache Python, die im weiteren Kursverlauf durchgängig als Werkzeug für die Datenverarbeitung dient. Statt Syntax isoliert zu üben, werden von Beginn an Beispiele aus dem Datenkontext verwendet.

• Variablen, Datentypen und grundlegende Operatoren in Python
• Kontrollstrukturen wie Schleifen und bedingte Anweisungen
• Funktionen zur Strukturierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte
• Fehlerbehandlung und Debugging einfacher Python-Skripte
• Einlesen und Verarbeiten einfacher Datenformate
• Erste Schritte mit der Bibliothek Pandas für tabellarische Daten

Modul 2 – Objektorientierte Programmierung mit Python Aufbauend auf den Grundlagen wird die objektorientierte Programmierung eingeführt, die für komplexere Data-Pipeline-Architekturen unverzichtbar ist. Ziel ist es, Code so zu strukturieren, dass er wartbar und erweiterbar bleibt.

• Klassen und Objekte als Bauelemente strukturierter Anwendungen
• Kapselung von Daten und Methoden innerhalb einer Klasse
• Vererbung zur Wiederverwendung und Erweiterung von bestehendem Code
• Polymorphie und ihre praktische Bedeutung in Datenverarbeitungs-Software
• Strukturierung eines Pipeline-Bausteins als eigenständige Klasse
• Refactoring von prozeduralem Code in objektorientierte Strukturen

Modul 3 – Algorithmen und Datenstrukturen Dieser Block vertieft das Verständnis dafür, wie Daten intern organisiert und verarbeitet werden, um Pipelines effizient zu gestalten. Die Teilnehmenden lernen, Verarbeitungsschritte nicht nur zum Laufen zu bringen, sondern auch nachvollziehbar zu begründen.

• Grundlegende Sortier- und Suchalgorithmen
• Komplexität von Algorithmen und ihre praktische Relevanz
• Listen, Stacks, Queues und ihre jeweiligen Einsatzgebiete
• Bäume und Graphen als Grundlage komplexerer Datenmodelle
• Auswahl geeigneter Datenstrukturen für konkrete Pipeline-Schritte
• Optimierung bestehender Verarbeitungslogik hinsichtlich Laufzeit und Ressourcenbedarf

Modul 4 – Bash und Versionskontrolle mit Git Eine funktionierende Data Pipeline entsteht nicht im luftleeren Raum, sondern im Zusammenspiel mit Entwicklungsumgebung, Kommandozeile und Versionsverwaltung. Dieser Block vermittelt die dafür nötigen Werkzeuge.

• Grundlegende Bash-Befehle für Navigation und Dateiverwaltung
• Automatisierung einfacher wiederkehrender Aufgaben über Shell-Skripte
• Einführung in die Versionskontrolle mit Git
• Anlegen von Repositories, Commits und Branches
• Zusammenführen von Änderungen über Merges und Umgang mit Konflikten
• Nachvollziehbare Dokumentation von Codeänderungen über Commit-Historien

Praxisteil – Aufbau eines eigenen Datenportfolios

• Konzeption einer eigenen Data Pipeline von der Datenquelle bis zur Ausgabe
• Umsetzung der Pipeline-Bausteine in objektorientierter Python-Struktur
• Einsatz von Pandas zur Bereinigung und Transformation realer Beispieldaten
• Versionierung des eigenen Projekts über ein Git-Repository
• Dokumentation einzelner Entwicklungsschritte in nachvollziehbaren Commits
• Anwendung geeigneter Algorithmen zur Verarbeitung größerer Datenmengen
• Fehleranalyse und iterative Verbesserung der eigenen Pipeline
• Strukturierung des Projekts in wiederverwendbare Module und Klassen
• Zusammenstellung der Projektergebnisse zu einem präsentierbaren Datenportfolio
• Einordnung des eigenen Projekts in typische Data-Engineering-Aufgabenstellungen
• Rückschau von Entwurfsentscheidungen anhand des fertigen Codes
• Vorbereitung der Projektpräsentation inklusive technischer Erläuterung der Pipeline

Der Kurs verfolgt konsequent das Ziel, aus einzelnen Python-Bausteinen ein zusammenhängendes Verständnis für Data-Pipeline-Entwicklung entstehen zu lassen. Statt Themen additiv abzuarbeiten, greifen Modul für Modul aufeinander auf, sodass das Abschlussprojekt am Ende alle erlernten Konzepte in einem realistischen Kontext bündelt.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichsten beruflichen Hintergründen, die künftig in der Analyse und Verarbeitung von Daten tätig werden möchten und Interesse an Programmierung und IT mitbringen. Besonders geeignet ist er für Personen, die den Wechsel in ein datenorientiertes Berufsfeld anstreben und dafür eine fundierte technische Grundlage benötigen.

• Berufstätige mit Interesse an einem Wechsel in Data-Engineering-nahe Tätigkeiten
• Personen mit erster IT-Affinität, aber ohne tiefere Programmiererfahrung
• Quereinsteiger:innen, die Python gezielt im Kontext von Datenverarbeitung lernen möchten
• Fachkräfte, die bestehende Datenprozesse in ihrem Unternehmen technisch mitgestalten wollen
• Personen, die ein belastbares Projekt für die eigene Bewerbungsmappe aufbauen möchten

Die vier fachlichen Bausteine Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung, Algorithmen sowie Git und Bash werden nacheinander erarbeitet, wobei jedes neue Thema auf den vorherigen aufbaut. Den Abschluss bildet ein mehrwöchiges eigenständiges Projekt, in dem die Teilnehmenden ihr Datenportfolio entwickeln und dabei alle zuvor erlernten Werkzeuge zusammenführen. Ergänzend fließen Einblicke zur Karriereentwicklung in Datenberufen in den Kurs ein.

Der Kurs kombiniert mehrere aufeinander aufbauende Fachmodule mit einem mehrwöchigen Abschlussprojekt, in dem das erworbene Wissen praktisch angewendet und vertieft wird. Diese Struktur sorgt dafür, dass ausreichend Zeit für die eigenständige Umsetzung eines vollständigen Datenprojekts zur Verfügung steht.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat als „Python Entwickler für erweiterte Data Pipelines und CC-Konzepte" ab, wobei je nach Anbieter zusätzlich eine Abschlussprüfung Teil des Verfahrens ist. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation, die die im Kurs erworbenen Python- und Data-Pipeline-Kompetenzen dokumentiert.

Wer den Einstieg in datenorientierte Berufe sucht, benötigt mehr als reines Sprachwissen in Python – gefragt ist die Fähigkeit, saubere, nachvollziehbare Data Pipelines zu entwerfen und dabei mit professionellen Werkzeugen wie Git zu arbeiten. Genau diese Verbindung aus Sprachgrundlagen, objektorientierter Strukturierung und Entwicklungswerkzeugen macht den Kurs praxisnah. Das mehrwöchige Abschlussprojekt sorgt dafür, dass am Ende nicht nur theoretisches Wissen, sondern ein vorzeigbares Datenportfolio steht. Dieses Projekt lässt sich unmittelbar in Bewerbungsprozessen einsetzen, um die eigene Fähigkeit zur eigenständigen Entwicklung einer Datenverarbeitungslösung zu belegen. Durch die zusätzliche Vermittlung von Bash- und Git-Kenntnissen sind Absolvent:innen nicht nur in der Lage, Python-Code zu schreiben, sondern auch professionell in Entwicklerteams zu arbeiten, in denen Versionskontrolle und Kommandozeilen-Werkzeuge zum Alltag gehören.