Python-Entwickler: SQL & Datenpipelines – Kurs

Die Weiterbildung „Python Entwickler mit Fokus auf SQL und komplexe Datenpipelines" richtet sich an alle, die Python nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken und mehrstufigen Datenverarbeitungsprozessen lernen möchten. Im Zentrum steht der Aufbau von Datenpipelines: von der objektorientierten Programmierung über den Datenzugriff per SQL bis zu einem eigenständigen Abschlussprojekt, in dem die Teilnehmenden eine vollständige Pipeline selbst konzipieren. Die Weiterbildung eignet sich für Mitarbeitende, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen.

Der erste Themenblock legt die programmiertechnische Basis. Im Zentrum steht die objektorientierte Programmierung mit Python als Grundlage, um Datenverarbeitungslogik in wiederverwendbaren, gut strukturierten Bausteinen abzubilden.

• Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen im Kontext datenverarbeitender Programme
• Klassen und Objekte zur Modellierung von Datenpipeline-Komponenten
• Vererbung und Polymorphismus zur Reduktion von redundantem Code
• Aufbau und Strukturierung größerer Python-Projekte mit mehreren Modulen
• Einsatz der Bibliothek Pandas zur Aufbereitung tabellarischer Daten
• Debugging-Grundlagen für komplexere Python-Anwendungen

Im zweiten Block rückt SQL als zentrales Werkzeug für den Umgang mit relationalen Datenbanken in den Vordergrund. Die Teilnehmenden lernen, Daten nicht nur abzufragen, sondern auch effizient zu speichern und zu verwalten.

• Grundlegende und weiterführende SQL-Abfragen für Datenpipelines
• Aufbau relationaler Datenbankstrukturen für pipeline-taugliche Datenmodelle
• Verbindung von Python-Anwendungen mit relationalen Datenbanken
• Optimierung von Abfragen im Hinblick auf große Datenmengen
• Grundlagen der SQL-Nutzung für Backend-Engineering-Aufgaben
• Zusammenspiel von SQL-Datenhaltung und Python-seitiger Verarbeitungslogik

Der dritte Block widmet sich dem eigentlichen Aufbau komplexer Datenpipelines, in denen Programmierung und Datenbankzugriff zusammengeführt werden.

• Konzeption mehrstufiger Datenpipelines von der Quelle bis zur Zielanwendung
• Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten
• Transformationslogik zur Bereinigung und Vereinheitlichung von Daten
• Automatisierung wiederkehrender Pipeline-Schritte mit Bash
• Versionierung von Pipeline-Code mit Git im Entwicklungsteam
• Nachvollziehbare Dokumentation einzelner Pipeline-Schritte

Ein vierter, projektorientierter Block bündelt die bisherigen Inhalte in einem eigenständigen Abschlussprojekt, ergänzt um Fragen der beruflichen Weiterentwicklung in Datenberufen.

• Konzeption eines eigenen Python-Abschlussprojekts mit Datenbankanbindung
• Umsetzung einer vollständigen Datenpipeline von Rohdaten bis zur strukturierten Ausgabe
• Fehlersuche und Qualitätssicherung im eigenen Projektcode
• Präsentation und Dokumentation des fertigen Abschlussprojekts
• Einordnung typischer Rollen und Aufgaben von Python- und Data-Engineering-Positionen
• Strategien zur beruflichen Positionierung in datenorientierten Berufsfeldern
• Überblick über ergänzende Vertiefungsmöglichkeiten in Informatik und IT-Projektmanagement
• Einordnung von Zertifizierungen als Nachweis erworbener Kompetenzen
• Umgang mit Online-Lernformaten für die kontinuierliche fachliche Weiterentwicklung
• Verknüpfung von logischem Denken und Problemlösungsfähigkeit mit konkreten Coding-Aufgaben
• Rückschau des eigenen Lernfortschritts anhand des Abschlussprojekts
• Ausblick auf Anschlussthemen wie Automatisierung und Data-Engineering-Praxis
• Einordnung, wie sich einzelne Pipeline-Bausteine später in größeren Teamprojekten wiederfinden
• Übertragung des Abschlussprojekts als Referenz für weiterführende Bewerbungsgespräche

Damit unterscheidet sich diese Weiterbildung von reinen Einsteigerkursen: SQL wird von Beginn an nicht als Randthema, sondern als gleichwertiger zweiter Schwerpunkt neben Python behandelt, und die Pipeline-Perspektive zieht sich als roter Faden durch alle Module. Am Ende steht ein selbst entwickeltes Projekt, das Programmierung, Datenbankzugriff und Pipeline-Logik in einem konkreten Anwendungsfall zusammenführt. Wer die Module in dieser Reihenfolge durchläuft, erlebt den gesamten Weg einer Datenpipeline einmal vollständig selbst: von der ersten rohen Datenquelle über die Zwischenspeicherung in einer relationalen Datenbank bis zur strukturierten, auswertbaren Ausgabe.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Sie eignet sich besonders für Personen, die Python nicht isoliert, sondern gezielt im Kontext von Datenbanken und mehrstufigen Verarbeitungsprozessen lernen wollen.

• Berufstätige mit erstem Interesse an Programmierung und Datenverarbeitung
• Quereinsteigende, die in Richtung Data Engineering oder Backend-Entwicklung wechseln möchten
• Fachkräfte, die künftig Datenpipelines mitgestalten oder betreuen sollen
• Personen mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung im technischen Umfeld

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Learning-Format in Teilzeit statt und verbindet Online-Lerneinheiten mit begleiteten Praxisphasen. Programmierkonzepte werden zunächst theoretisch eingeführt und anschließend direkt in Übungsaufgaben mit SQL-Anbindung angewendet, sodass Theorie und praktische Umsetzung eng miteinander verzahnt sind. Das Abschlussprojekt bildet den praktischen Höhepunkt, in dem die Teilnehmenden ihre Pipeline-Kompetenz eigenständig unter Beweis stellen.

Die Weiterbildung ist als Teilzeitformat im Hybrid-Learning-Modell angelegt, sodass sich Lernphasen neben einer bestehenden beruflichen Tätigkeit organisieren lassen. Der modulare Aufbau erlaubt es, Programmiergrundlagen, SQL-Vertiefung und Pipeline-Praxis in aufeinander abgestimmten Etappen zu durchlaufen.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kompetenzen in Python-Programmierung, SQL und Datenpipeline-Entwicklung dokumentiert. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifizierung ohne staatlich geregelten Abschluss.

Wer mit Daten arbeitet, kommt an relationalen Datenbanken kaum vorbei — diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie Python-Programmierung von Anfang an mit SQL und dem Aufbau vollständiger Datenpipelines verzahnt. Statt Python und Datenbanken getrennt zu behandeln, lernen die Teilnehmenden, wie beide Werkzeuge in einem realistischen Datenverarbeitungsprozess zusammenwirken. Das eigenständige Abschlussprojekt sorgt dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten nicht nur theoretisch bestehen, sondern in einer konkreten, selbst konzipierten Anwendung nachweisbar werden. Für den Berufseinstieg oder den Wechsel in datenorientierte Rollen ist ein solches Projekt oft aussagekräftiger als reine Kursinhalte, weil es eigenständiges Problemlösen unter Beweis stellt. Langfristig profitieren Teilnehmende von einer Kombination aus Programmier- und Datenbankkompetenz, die in vielen technischen Berufsfeldern gefragt ist — von der klassischen Backend-Entwicklung über Data-Engineering-Aufgaben bis zur Automatisierung wiederkehrender Datenprozesse im Unternehmensalltag. Da die Weiterbildung durchgehend am Beispiel vollständiger Pipelines arbeitet statt an isolierten Übungsaufgaben, entsteht nebenbei ein Verständnis dafür, wie einzelne Verarbeitungsschritte in größeren Systemen zusammenwirken. Diese Systemsicht ist gerade beim Einstieg in bestehende Entwicklungsteams wertvoll, weil neue Kolleginnen und Kollegen dort selten an einzelnen Funktionen arbeiten, sondern an Abschnitten größerer Datenflüsse, die sauber an vorhandene Datenbankstrukturen anschließen müssen.