Python Grundlagen: Datenstrukturen & SQL – Kurs

Dieser Kurs richtet sich an alle, die ohne Programmiervorkenntnisse in die Welt von Python und Datenbanken einsteigen möchten. Im Zentrum stehen die zentralen Datenstrukturen von Python sowie Kontrollstrukturen, mit denen sich der Ablauf eines Programms steuern lässt. Ergänzend wird SQL als Werkzeug zur Abfrage und Strukturierung von Daten eingeführt, sodass die Teilnehmenden lernen, Daten aus Datenbanken zu holen und in Python weiterzuverarbeiten.

Modul 1 – Grundlagen von SQL und relationalen Datenbanken Da viele Datenanwendungen auf Datenbanken aufsetzen, beginnt der Kurs mit den Grundlagen von SQL. Die Teilnehmenden lernen, wie Daten in Tabellen organisiert sind und wie sich gezielt Informationen daraus abfragen lassen.

• Aufbau relationaler Datenbanken und Tabellenbeziehungen
• Grundlegende SQL-Abfragen zur Datenauswahl und -filterung
• Sortierung und Gruppierung von Abfrageergebnissen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregatfunktionen zur Zusammenfassung von Daten
• Übergabe von SQL-Ergebnissen an Python zur Weiterverarbeitung

Modul 2 – Zentrale Datenstrukturen in Python Im Zentrum dieses Moduls stehen die grundlegenden Datenstrukturen, mit denen Python Informationen im Arbeitsspeicher organisiert. Ihr sicherer Einsatz ist Voraussetzung für jede weitergehende Datenverarbeitung.

• Listen anlegen, durchlaufen und verändern
• Dictionaries zur Verknüpfung von Schlüsseln und zugehörigen Werten
• Sets zur Verwaltung eindeutiger, unsortierter Datenmengen
• Tupel als unveränderliche Wertefolgen
• Verschachtelung von Datenstrukturen für komplexere Informationsmodelle
• Auswahl der passenden Datenstruktur für eine gegebene Verarbeitungsaufgabe

Modul 3 – Kontrollstrukturen und Programmfluss Damit ein Programm nicht nur Daten hält, sondern auch sinnvoll darauf reagiert, braucht es Kontrollstrukturen. Dieser Block vermittelt, wie sich Wiederholungen und Entscheidungen in Python sauber formulieren lassen.

• For- und While-Schleifen zur wiederholten Verarbeitung von Daten
• Bedingte Anweisungen mit if, elif und else
• Verschachtelung von Schleifen und Bedingungen
• Steuerung von Schleifenabbrüchen und Sprüngen im Programmfluss
• Kombination von Kontrollstrukturen mit den zuvor erlernten Datenstrukturen
• Vermeidung typischer Logikfehler im Programmablauf

Modul 4 – Von der Datenstruktur zum eigenen Algorithmus Aufbauend auf Datenstrukturen und Kontrollstrukturen entwickeln die Teilnehmenden erste eigene Algorithmen zur Datenverarbeitung. Ziel ist es, das theoretisch Erlernte in funktionierenden, nachvollziehbaren Code zu übersetzen.

• Entwicklung einfacher Sortier- und Filteralgorithmen
• Verarbeitung von Listen und Dictionaries mit eigenen Funktionen
• Kombination von SQL-Abfrageergebnissen mit Python-Verarbeitungslogik
• Aufbau kleiner, in sich geschlossener Programmbausteine
• Testen und schrittweise Verbesserung eigener Algorithmen
• Dokumentation des eigenen Codes für spätere Nachvollziehbarkeit

Praxisteil – Datengetriebene Anwendungen selbst entwickeln

• Formulierung eigener SQL-Abfragen für ein Beispieldatenmodell
• Übergabe der Abfrageergebnisse an ein Python-Skript zur Weiterverarbeitung
• Aufbau von Datenstrukturen zur Speicherung der verarbeiteten Daten
• Einsatz von Schleifen zur Verarbeitung größerer Datenmengen
• Formulierung von Entscheidungslogiken für unterschiedliche Datenfälle
• Entwicklung eines kleinen Programms zur Auswertung von Beispieldaten
• Fehlersuche und schrittweise Korrektur eigener Skripte
• Strukturierung des Codes in überschaubare, wiederverwendbare Abschnitte
• Anwendung von Sets zur Bereinigung doppelter Werte in einem Datensatz
• Einsatz von Tupeln für unveränderliche Referenzwerte im eigenen Programm
• Zusammenführung mehrerer Datenstrukturen zu einem stimmigen Datenmodell
• Verarbeitung verschachtelter Dictionaries, etwa bei mehrstufigen Abfrageergebnissen aus SQL
• Aufbau einer einfachen Zählschleife zur Häufigkeitsauswertung von Datenwerten
• Präsentation eines eigenen kleinen Abschlussskripts mit Erläuterung der Logik

Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass jedes neue Konzept unmittelbar mit einer praktischen Übung verbunden wird. Statt Datenstrukturen und Kontrollstrukturen abstrakt zu behandeln, entstehen von Anfang an kleine, funktionierende Programme, an denen sich der Lernfortschritt konkret ablesen lässt. Wiederkehrendes Element ist dabei der Wechsel zwischen Datenbankabfrage und Python-Verarbeitung: Eine SQL-Abfrage liefert Rohdaten, die im Anschluss mit Listen, Dictionaries oder Sets strukturiert und über Schleifen sowie bedingte Anweisungen ausgewertet werden. Dieses Zusammenspiel aus Abfrage- und Verarbeitungslogik zieht sich durch alle vier Module und bildet die Brücke zwischen Datenbankwissen und Programmierpraxis.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Softwareentwicklung oder Datenverarbeitung weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich ebenso für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in Grundlagen der Programmierung weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende ohne bisherige Programmiererfahrung
• Quereinsteiger:innen aus fachfremden Berufen mit Interesse an IT
• Wiedereinsteiger:innen nach längerer Berufspause
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens Grundlagenwissen aufbauen
• Personen, die vor einer vertiefenden Data-Science- oder Entwickler-Weiterbildung stehen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt, wodurch sich Präsenz- und Online-Anteile ergänzen. Neue Konzepte werden jeweils kurz eingeführt und direkt im Anschluss in praktischen Übungen angewendet, sodass Theorie und Programmierpraxis eng miteinander verzahnt bleiben.

Der Kurs behandelt SQL-Grundlagen, zentrale Python-Datenstrukturen und Kontrollstrukturen in Vollzeit und im Hybrid-Format. Der Umfang ist so gestaltet, dass auch ohne Vorkenntnisse ausreichend Zeit für Übung und Vertiefung jedes einzelnen Konzepts bleibt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat „Python Grundlagen: Datenstrukturen und Kontrollstrukturen" ab, bei manchen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation, die die erworbenen Python- und SQL-Grundlagen dokumentiert.

Für alle, die noch nie programmiert haben, senkt dieser Kurs die Einstiegshürde spürbar, indem er SQL-Grundlagen und Python-Datenstrukturen von Beginn an miteinander verknüpft statt getrennt zu unterrichten. So entsteht ein realistisches Bild davon, wie Daten in der Praxis zwischen Datenbank und Programm hin- und herwandern. Der konsequente Praxisbezug sorgt dafür, dass am Ende nicht nur theoretisches Wissen über Listen, Dictionaries oder Schleifen steht, sondern die Fähigkeit, damit tatsächlich kleine, funktionierende Programme zu schreiben. Das ist gerade für Quereinsteiger:innen entscheidend, die ihre neuen Fähigkeiten schnell glaubhaft nachweisen möchten. Besonders wertvoll ist die frühe Verknüpfung von SQL und Python: Statt beide Themen getrennt zu behandeln, lernen die Teilnehmenden von Anfang an, wie Daten aus einer Datenbank abgefragt und anschließend mit den passenden Python-Datenstrukturen weiterverarbeitet werden. Diese Kombination entspricht dem realen Arbeitsalltag vieler datennaher Tätigkeiten deutlich stärker als ein isolierter Python- oder SQL-Kurs. Der Kurs eignet sich zudem als solide Grundlage für alle, die im Anschluss vertiefende Weiterbildungen in Data Science oder Softwareentwicklung planen, da die hier vermittelten Datenstrukturen und Kontrollstrukturen in nahezu jeder weiterführenden Python-Anwendung wieder auftauchen. Wer diese Grundlagen einmal sauber verstanden hat, tut sich beim Übergang zu komplexeren Themen wie Pandas-DataFrames, objektorientierter Programmierung oder maschinellem Lernen spürbar leichter, weil Listen, Dictionaries und Kontrollstrukturen dort als selbstverständliches Werkzeug vorausgesetzt werden.