Python Kurs für fundierte Kenntnisse
Solide Python-Grundlagen mit Datenbankanbindung: von Variablen und Kontrollstrukturen über objektorientierte Programmierung bis zu SQL, Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung.
Auf einen Blick
Überblick
Dieser Kurs vermittelt solide, breit angelegte Python-Kenntnisse mit einem klaren Schwerpunkt auf strukturiertem Programmieren und der Anbindung von Datenbanken. Ausgehend von den grundlegenden Bausteinen der Sprache – Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen – arbeiten sich Teilnehmende bis zur objektorientierten Programmierung sowie zur Integration von SQL-Datenbanken vor. Ergänzend werden Fehlermanagement, Debugging und Performance-Optimierung behandelt, sodass am Ende nicht nur lauffähiger, sondern auch robuster und wartbarer Code entsteht. Der Kurs eignet sich damit als fundiertes Sprungbrett sowohl für die Softwareentwicklung als auch für Datenanalyse und Automatisierung.
Kompetenzen, Lernformen und Angebote für dieses Praxistraining
Die folgenden Angaben stammen aus den Angeboten eines einzelnen Anbieters — es ist also kein Anbietervergleich, sondern das erfasste Angebot zu diesem Kurs. Konkrete Preise und Termine nennt der Anbieter im Beratungsgespräch.
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1
an 3 Standorten
30
diesem Kursprofil zugeordnete Angebote
0
an 13 erfassten Orten
7 Bundesländer
inklusive Online- und Hybridangeboten, sofern vorhanden
Abschluss
Trägerzertifikat mit Abschlussprüfung
Mögliche Förderwege
Bildungsgutschein · Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein · Qualifizierungschancengesetz
Lernformen
- Hybrid Learning100 %
Zeitmodelle
- Vollzeit100 %
Dauer im Markt
- mehr als 3 Monate bis 6 Monate27×
Gemeldete Preisgruppen
- über 10.000 €27×
Häufige Kursorte
- Leipzig4×
- Hamburg3×
- Kleve3×
- Düsseldorf3×
- Hannover2×
- Bochum2×
Bundesländer
- Nordrhein-Westfalen12×
- Sachsen5×
- Hamburg3×
- Hessen3×
- Niedersachsen2×
- Berlin1×
Vermittelte Kompetenzen
- Python
- Objektorientierte Programmierung
- SQL-Datenbanken
- Fehlerbehandlung
- Debugging
- Performance-Optimierung
- Modulare Programmierung
Zugeordnete Zielberufe
- CNC-Fachkraft/NC-Anwendungsfachmann / CNC-Fachkraft/NC-Anwendungsfachfrau3.314 Stellen/12 Mon.
- Technische Informatik (grundständig)469 Stellen/12 Mon.
- Betriebswirt/Betriebswirtin (Fachschule) für Informationsverarbeitung/Bachelor Professional in Wirtschaft26 Stellen/12 Mon.
- Staatlich geprüfter Techniker/Staatlich geprüfte Technikerin Fachrichtung Künstliche Intelligenz/Bachelor Professional in Technik4 Stellen/12 Mon.
Datenbasis: 30 diesem Kurs zugeordnete Angebote sowie die dazu veröffentlichten Termindaten, Stand 19.08.2026. Mehrere Standorte eines Trägers zählen als ein Anbieter.
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Kursinhalte & Lernziele
Objektorientierte Programmierung bildet einen der beiden Schwerpunkte dieses Kurses. Teilnehmende lernen, wie sich Code durch Klassen und Objekte modular und wiederverwendbar gestalten lässt.
- Klassen und Objekte zur Strukturierung von Programmen nutzen
- Attribute und Methoden sinnvoll modellieren
- Vererbung zur Vermeidung redundanten Codes einsetzen
- Polymorphismus für flexible, erweiterbare Softwarearchitekturen anwenden
- Kapselung und kontrollierten Zugriff auf Objektdaten umsetzen
- Zusammenspiel mehrerer Klassen in einem gemeinsamen Programm
Parallel dazu werden die grundlegenden Techniken der Python-Programmierung gefestigt, die die Basis für alle weiteren Kursinhalte bilden.
- Variablen, Datentypen und Operatoren als Grundbausteine
- Bedingte Anweisungen und Schleifen zur Steuerung von Programmabläufen
- Erstellung eigener Funktionen mit Parametern und Rückgabewerten
- Organisation von Code in Modulen und Paketen
- Arbeiten mit Listen, Dictionaries, Tupeln und Mengen
- Lesbarkeit und Struktur von Code nach gängigen Konventionen
Der zweite Schwerpunkt liegt auf effizientem Datenmanagement und der Arbeit mit Datenbanken – ein Bereich, der diesen Kurs von reinen Programmier-Einführungen unterscheidet.
- Daten aus unterschiedlichen Quellen abrufen und bereinigen
- Datenaufbereitung als Vorbereitung für weiterführende Analysen
- Integration von SQL-Datenbanken in Python-Programme
- Effiziente Speicherung und Abfrage strukturierter Daten
- Verknüpfung mehrerer Datenquellen für konsolidierte Auswertungen
- Grundlagen relationaler Datenmodellierung
Abgerundet wird der Kurs durch Fehlermanagement, Debugging und Performance-Optimierung, damit der geschriebene Code auch unter realen Bedingungen zuverlässig funktioniert.
- Try-Except-Blöcke zur Erkennung und Behandlung von Laufzeitfehlern
- Logging-Techniken zur Nachvollziehbarkeit von Programmabläufen
- Systematisches Debugging zur effizienten Fehlerbehebung
- Optimierung von Algorithmen und Datenstrukturen
- Reduzierung von Laufzeit und Speicherverbrauch
- Best Practices für skalierbaren, gut dokumentierten Code
Ein umfangreicher Praxisblock verbindet alle Themenfelder zu einem durchgängigen Lernprozess.
- Aufbau einer eigenen Klassenstruktur für ein Beispielprogramm
- Umsetzung von Vererbung an einem praxisnahen Objektmodell
- Schreiben eigener Funktionen und Module für ein Übungsprojekt
- Einlesen und Bereinigen eines Beispieldatensatzes
- Anbindung einer SQL-Datenbank an ein Python-Skript
- Formulierung von SQL-Abfragen zur Datenauswertung
- Einbau von Try-Except-Blöcken in bestehenden Code
- Einsatz von Logging zur Fehlerverfolgung in einem Testprogramm
- Schrittweises Debugging eines fehlerhaften Beispielskripts
- Messung und Optimierung der Laufzeit eines Algorithmus
- Überarbeitung von Code nach Best-Practice-Kriterien
- Dokumentation eines abgeschlossenen Übungsprojekts
Die vier Themenblöcke sind so aufeinander abgestimmt, dass grundlegende Programmiertechniken und objektorientierte Konzepte parallel gefestigt werden, bevor Datenanbindung und Fehlermanagement die Inhalte zu einem vollständigen Bild zusammenführen. Dieser Aufbau stellt sicher, dass auch Teilnehmende ohne Vorkenntnisse Schritt für Schritt ein solides Gesamtverständnis entwickeln. Am Ende des Kurses steht ein zusammenhängendes Übungsprojekt, in dem Daten eingelesen, in einer Datenbank gespeichert, ausgewertet und der zugehörige Code auf Fehleranfälligkeit sowie Performance überprüft wird. Damit erleben Teilnehmende den vollständigen Weg von einfachem Code bis zu einer robusten, dokumentierten Anwendung.
Lernziele:
- Grundlegende Python-Syntax, Variablen und Datentypen sicher anwenden
- Kontrollstrukturen wie Bedingungen und Schleifen zur Ablaufsteuerung nutzen
- Eigene Funktionen und Module für strukturierten, wiederverwendbaren Code schreiben
- Klassen und Objekte für modulare Programmstrukturen einsetzen
- Vererbung und Polymorphismus in eigenen Programmen anwenden
- Daten aus unterschiedlichen Quellen abrufen und für die Weiterverarbeitung bereinigen
- SQL-Datenbanken in Python-Programme integrieren und effizient nutzen
- Try-Except-Blöcke zur Erkennung und Behandlung von Laufzeitfehlern einsetzen
- Logging- und Debugging-Techniken zur Fehlerbehebung anwenden
- Algorithmen und Datenstrukturen hinsichtlich Laufzeit und Speicherverbrauch optimieren
- Gut dokumentierten, skalierbaren und wartbaren Code nach Best Practices entwickeln
- Ein vollständiges Python-Übungsprojekt von der Datenerfassung bis zur Auswertung umsetzen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Der Kurs richtet sich an Einsteiger*innen, Quereinsteiger*innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Softwareentwicklung, Automatisierung oder anderen technisch geprägten Bereichen aufbauen möchten. Da keine Vorkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich der Kurs besonders für Personen, die einen vollständigen, in sich geschlossenen Einstieg suchen.
- Berufseinsteiger*innen ohne Programmiererfahrung mit Interesse an Python
- Quereinsteiger*innen aus fachfremden Berufen mit technischer Affinität
- Fachkräfte, die Datenanalyse- oder Automatisierungsaufgaben eigenständig übernehmen möchten
- Personen, die eine Grundlage für spätere Spezialisierung in Softwareentwicklung oder Datenanalyse suchen
Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind sichere PC- und Internetkenntnisse sowie Interesse an Programmierung, Automatisierung oder Softwareentwicklung. Erste technische Erfahrungen erleichtern den Einstieg, sind jedoch keine Bedingung, da die Programmierkenntnisse systematisch im Kurs aufgebaut werden. Mathematische Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format unterrichtet und verbindet damit Präsenz- oder Online-Lernphasen mit eigenständiger Bearbeitung von Übungsaufgaben. Neue Konzepte werden zunächst anhand kleiner Beispiele eingeführt und anschließend in umfangreicheren Übungen angewendet, bis hin zum abschließenden Praxisprojekt. Die Vollzeit-Organisation ermöglicht ein zügiges, zusammenhängendes Durcharbeiten aller Themenblöcke ohne lange Unterbrechungen.
Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt in einem durchgängigen Curriculum sowohl Programmiergrundlagen als auch die vertiefenden Themen Datenbanken, Fehlermanagement und Performance ab. Der modulare Aufbau erlaubt es, Grundlagen und objektorientierte Programmierung parallel zu erarbeiten, bevor die Datenbankintegration und Optimierung folgen. Ausreichend Praxiszeit ist fest eingeplant, damit das abschließende Übungsprojekt selbstständig umgesetzt werden kann.
Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat nach erfolgreich abgelegter Abschlussprüfung ab. Die Prüfung überprüft sowohl die programmiertechnischen Grundlagen als auch den sicheren Umgang mit Datenbanken und Fehlermanagement. Es handelt sich um eine Teilnahmebescheinigung mit Leistungsnachweis, nicht um eine extern akkreditierte Herstellerzertifizierung. Für den weiteren beruflichen Werdegang dient sie als dokumentierter Nachweis grundlegender, praxisnah erprobter Python-Kompetenz.
Nutzen & Perspektiven
Anders als reine Einsteigerkurse bleibt dieser Kurs nicht bei den Programmiergrundlagen stehen, sondern vermittelt zusätzlich objektorientierte Konzepte, Datenbankanbindung sowie Fehlermanagement und Performance-Optimierung – Themen, die in der beruflichen Praxis regelmäßig zusammen auftreten und selten isoliert vermittelt werden. Gerade diese Breite macht den Wert des Kurses aus. Diese Kombination macht den Kurs zu einer vielseitigen Grundlage: Wer im Anschluss in Richtung Datenanalyse, Backend-Entwicklung oder Automatisierung gehen möchte, verfügt über das nötige Rüstzeug, um sich in die jeweilige Spezialisierung zügig einzuarbeiten, da zentrale Konzepte wie Datenbankzugriff und robuste Fehlerbehandlung bereits vertraut sind. Da der Kurs bewusst auch Debugging und Performance-Optimierung behandelt, entsteht nicht nur funktionierender, sondern auch nachvollziehbarer und wartbarer Code – eine Qualität, die Unternehmen bei der Einstellung von Python-Einsteiger*innen zunehmend erwarten und die den Übergang in eine erste Fachposition erleichtert.
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Arbeitsmarkt-Report
Konstruktion, CAD und industrielle Fertigung sind durchgehend gefragt — die Transformation Richtung E-Mobilität, Energietechnik und Industrie 4.0 schafft zusätzliche Spezialisten-Rollen. CAD-/Simulation-Software-Kenntnisse sind Türöffner.
Zielberufe & offene Stellen
Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.
- CNC-Fachkraft/NC-Anwendungsfachmann / CNC-Fachkraft/NC-Anwendungsfachfrau3.314 Stellen
- Technische Informatik (grundständig)469 Stellen
- Betriebswirt/Betriebswirtin (Fachschule) für Informationsverarbeitung/Bachelor Professional in Wirtschaft26 Stellen
- Staatlich geprüfter Techniker/Staatlich geprüfte Technikerin Fachrichtung Künstliche Intelligenz/Bachelor Professional in Technik4 Stellen
Verwandte Kurse & Alternativen
30 ähnliche Qualifizierungen & Kurse in diesem Themenfeld
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Brauche ich Programmiererfahrung, um teilzunehmen?
Nein. Der Kurs setzt keine Vorkenntnisse voraus und baut die Programmierkenntnisse systematisch von den Grundlagen bis zur objektorientierten Programmierung und Datenbankanbindung auf.
Welche Rolle spielen Datenbanken in diesem Kurs?
Ein eigener Themenblock behandelt die Integration von SQL-Datenbanken in Python-Programme, von der effizienten Speicherung bis zur Abfrage strukturierter Daten für Analysen.
Was unterscheidet diesen Kurs von einer reinen Python-Einführung?
Neben den Grundlagen vermittelt der Kurs zusätzlich objektorientierte Programmierung, Datenbankanbindung sowie Fehlermanagement und Performance-Optimierung – Themen, die in der Praxis meist zusammen benötigt werden.
In welchem Format findet der Kurs statt?
Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit unterrichtet und verbindet angeleitete Lernphasen mit eigenständiger Bearbeitung von Übungsaufgaben bis hin zum Abschlussprojekt.
Welchen Abschluss erhalte ich?
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