Python für Data Science und KI nutzen – Kurs

Der Kurs Python für Data Science und KI nutzen vermittelt keine fertigen Machine-Learning-Algorithmen, sondern das Fundament, ohne das jede spätere Data-Science- oder KI-Arbeit auf wackeligen Beinen steht: solide Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierstrukturen und die effiziente Verarbeitung von Daten mit SQL. Der Kurs richtet sich damit an alle, die verstehen möchten, warum gerade diese Kombination aus Python und SQL die Basis bildet, auf der Data-Science- und KI-Anwendungen aufbauen – und die diese Basis erst einmal wirklich sicher beherrschen möchten, bevor sie sich in komplexere Modellierung vertiefen.

Der erste Block vermittelt die Grundlagen der Python-Syntax, die für alles Weitere im Kurs vorausgesetzt werden.

• grundlegende Syntax von Python sicher lesen und schreiben
• praxisnahe Übungen zum Umgang mit Variablen
• Einsatz von Schleifen zur Steuerung wiederkehrender Abläufe
• Aufbau und Einsatz von Funktionen zur Strukturierung von Code

Der zweite Block widmet sich der objektorientierten Programmierung, die als Schwerpunkt bewusst früh im Kurs verankert ist, weil sie den Umgang mit späteren Datenstrukturen erleichtert.

• Nutzung von Klassen und Objekten zur Strukturierung von Programmen
• Aufbau sauberer, modularer Code-Strukturen
• Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Abgrenzung objektorientierter von rein prozeduraler Programmierung

Der dritte Block führt in Datenbanken und SQL ein, denn Python allein reicht selten aus, um mit den Datenmengen zu arbeiten, die Data-Science- und KI-Projekte üblicherweise voraussetzen.

• Umgang mit relationalen Datenbanken aus Python heraus
• Erwerb fundierter SQL-Kenntnisse für gezielte Abfragen
• Abfrage und Modellierung von Daten aus relationalen Datenbanken
• Vorbereitung von Datenbankauszügen für die Weiterverarbeitung in Python

Der vierte Block führt die vorherigen Blöcke zusammen und ordnet ein, wie diese Grundlagen konkret für Data Science und KI genutzt werden.

• Datenaufbereitung für weiterführende Analysen und Modelle
• gezielte Optimierung der Verarbeitung großer Datenmengen durch die Kombination von SQL und Python
• Einordnung, an welcher Stelle Data-Science- und KI-Projekte auf diese Grundlagen aufbauen
• Abgrenzung dieser Grundlagenarbeit von der eigentlichen Modellentwicklung

Im Praxisteil wird die erlernte Kombination aus Python-Grundlagen, Objektorientierung und SQL an einem durchgehenden kleinen Projekt angewendet.

• Implementierung einfacher Programme mit Variablen, Schleifen und Funktionen
• Modellierung einer kleinen Klassenstruktur für ein Beispielprogramm
• Aufbau eines wiederverwendbaren Moduls aus mehreren Klassen
• Formulierung eigener SQL-Abfragen an einer Beispieldatenbank
• Verbindung einer Python-Anwendung mit einer relationalen Datenbank
• Abfrage und Aufbereitung von Daten aus mehreren Tabellen
• Vorbereitung eines Datenauszugs für eine spätere Analyse
• Optimierung einer Datenverarbeitung durch effizientere SQL-Abfragen
• Diskussion, welche Data-Science-Aufgaben auf dieser Grundlage aufbauen könnten
• Zusammenführung von Python-Code und SQL-Zugriff zu einem kleinen Anwendungsfall
• Dokumentation des eigenen Projekts für die Weiterverwendung
• Abschlussprojekt: kleine Python-Anwendung mit objektorientierter Struktur und SQL-Anbindung

Der Kurs endet bewusst an der Schwelle zu Data Science und KI, statt diese Themen oberflächlich anzureißen – die Grundlage, die hier entsteht, soll tragfähig sein, nicht nur angedeutet.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt auf spätere Data-Science- und KI-Themen vorbereiten wollen.

• Personen, die vor einem Data-Science- oder KI-Einstieg zunächst ein solides Python-Fundament aufbauen möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an Programmierung, Automatisierung oder Softwareentwicklung
• Fachkräfte, die Python und SQL bislang nur oberflächlich kennen und strukturiert nachholen möchten
• Mitarbeitende, die perspektivisch in datenintensive Projekte eingebunden werden sollen
• Personen, die bereits einen ersten Blick auf Data-Science-Themen geworfen haben, aber spürten, dass die Grundlagen noch nicht sicher genug saßen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit angeboten und vermittelt Python-Syntax, Objektorientierung und SQL in bewusster Reihenfolge, sodass jeder Block auf dem vorherigen aufbaut. Theorie wird unmittelbar an praktischen Übungen vertieft, bevor im vierten Block der Bogen zu Data Science und KI geschlagen wird, ohne diesen Bogen bereits mit konkreten Modellierungsschritten zu überfrachten.

Der Kurs deckt vier aufeinander aufbauende Themenblöcke ab – von Python-Grundlagen über objektorientierte Programmierung und SQL-Integration bis zur Einordnung für Data Science und KI. Der zeitliche Gesamtrahmen ergibt sich aus dieser Themenabfolge im Vollzeit-Hybridformat.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen, die die erworbenen Grundlagenkenntnisse in Python, Objektorientierung und SQL dokumentiert.

Wer sich direkt in Data-Science-Methoden stürzt, ohne Python und SQL wirklich sicher zu beherrschen, stößt regelmäßig an Grenzen, sobald es über vorgefertigte Beispiel-Notebooks hinausgeht. Dieser Kurs vermeidet genau diese Lücke, indem er das Fundament bewusst vor die eigentliche Modellierung stellt. Die frühe Verankerung objektorientierter Programmierung zahlt sich später aus, da viele Data-Science- und KI-Bibliotheken selbst objektorientiert aufgebaut sind – wer dieses Prinzip einmal verstanden hat, liest fremden Code deutlich schneller und schreibt eigenen Code strukturierter. Auch die SQL-Kenntnisse aus diesem Kurs bleiben relevant, wenn spätere Data-Science-Formate mit deutlich größeren, produktiv genutzten Datenbeständen arbeiten als mit kleinen, bereits aufbereiteten Beispieldateien. Da die Kombination aus Python und SQL branchenübergreifend die technische Grundlage nahezu jedes datenintensiven Projekts bildet, lässt sich das hier erworbene Wissen unabhängig von der späteren Spezialisierung einsetzen und bildet eine verlässliche Basis für weiterführende Data-Science- oder KI-Formate. Wer diese Grundlage einmal sauber durchdrungen hat, verbringt in Aufbaukursen weniger Zeit mit Verständnisproblemen bei der Datenanbindung und mehr Zeit mit der eigentlichen Modellierung.