Python: Algorithmen und Datenstrukturen – Kurs

Effiziente Software beginnt nicht bei der fertigen Anwendung, sondern beim Verständnis dafür, wie ein Algorithmus ein Problem löst und welche Datenstruktur dafür die richtige ist. Dieser Kurs vermittelt die Syntax von Python, den Umgang mit Variablen, Schleifen und Funktionen sowie erste Schritte in der Entwicklung eigener Algorithmen. Ergänzend behandelt er die objektorientierte Programmierung sowie zentrale Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und Sets, bevor mit den Grundlagen von Datenbanken und SQL der Bogen zur dauerhaften Speicherung von Daten geschlagen wird. Praxisnahe Übungen unterstützen durchgehend die Implementierung und Optimierung grundlegender Algorithmen.

Block 1 — Python-Grundlagen und erste Algorithmen Der erste Baustein vermittelt die Syntax von Python sowie den grundlegenden Werkzeugkasten, mit dem sich einfache Algorithmen formulieren lassen: Variablen, Schleifen, Bedingungen und Funktionen.

• Variablen, Datentypen und Operatoren in Python
• Schleifen und Bedingungen zur Steuerung des Programmablaufs
• Funktionen zur Kapselung wiederkehrender Rechenschritte
• Erste eigene Algorithmen zur Lösung einfacher Problemstellungen
• Testfälle zur Überprüfung der eigenen Algorithmen formulieren
• Lesbaren, nachvollziehbaren Code von Anfang an schreiben

Block 2 — Algorithmen entwickeln und optimieren Dieser Block vertieft die Entwicklung eigener Algorithmen und stellt die Frage, wie sich eine funktionierende Lösung auch effizient gestalten lässt.

• Algorithmische Denkweise: ein Problem in Teilschritte zerlegen
• Unterschiedliche Lösungswege für dieselbe Aufgabe vergleichen
• Effizienz von Algorithmen anhand von Laufzeit und Ressourcenbedarf einschätzen
• Typische Optimierungsansätze für rechenintensive Abläufe
• Grenzfälle und Sonderfälle bei der Algorithmenentwicklung berücksichtigen
• Eigene Algorithmen systematisch testen und verbessern

Block 3 — Objektorientierte Programmierung Sobald mehrere Funktionen und Datenbestände zusammenwirken, hilft Objektorientierung, ein Programm übersichtlich zu halten. Dieser Block vermittelt die Grundprinzipien von Klassen und Objekten.

• Klassen und Objekte als Bausteine strukturierter Programme
• Attribute und Methoden zur Kapselung von Daten und Verhalten
• Vererbung zur Wiederverwendung von Programmlogik
• Objektorientierte Umsetzung eines zuvor entwickelten Algorithmus
• Strukturierte Programme im Vergleich zu rein prozeduralem Code
• Skalierbarkeit als Gestaltungsprinzip bei wachsendem Funktionsumfang

Block 4 — Datenstrukturen und Datenbanken Der letzte Baustein vermittelt, welche Datenstruktur sich für welchen Anwendungsfall eignet, und ergänzt dies um die Grundlagen relationaler Datenbanken für die dauerhafte Speicherung von Daten.

• Listen, Dictionaries und Sets: Eigenschaften und typische Einsatzgebiete
• Auswahl der passenden Datenstruktur für eine gegebene Aufgabe
• Grundlagen relationaler Datenbanken und ihres Aufbaus
• SQL-Grundbefehle zum Speichern, Ändern und Abfragen von Daten
• Effizienter Zugriff auf gespeicherte Daten über SQL-Abfragen
• Zusammenspiel von Datenstrukturen im Programm und Datenhaltung in der Datenbank

Praxisblock — Algorithmen und Datenstrukturen im Einsatz

• Ein algorithmisches Problem in einzelne Lösungsschritte zerlegen
• Einen ersten Lösungsansatz in Python umsetzen
• Den Algorithmus mit unterschiedlichen Testdaten überprüfen
• Die Laufzeit des Algorithmus bei wachsender Datenmenge beobachten
• Eine Optimierung des Algorithmus vornehmen und die Wirkung vergleichen
• Die Lösung objektorientiert mit einer eigenen Klasse umsetzen
• Passende Datenstrukturen für Zwischenergebnisse auswählen
• Eine SQL-Tabelle zur Speicherung der Ergebnisse anlegen
• Ergebnisse aus dem Algorithmus in die Datenbank schreiben
• Gespeicherte Ergebnisse mit einer SQL-Abfrage auswerten
• Die eigene Lösung dokumentieren und den Lösungsweg nachvollziehbar erklären
• Eine alternative Datenstruktur ausprobieren und die Auswirkung auf die Lösung bewerten

Wer diesen Kurs abschließt, hat nicht nur Python-Syntax gelernt, sondern ein Gespür dafür entwickelt, wie ein Problem in einen Algorithmus übersetzt und mit der richtigen Datenstruktur effizient gelöst wird — eine Fähigkeit, die weit über einzelne Programmiersprachen hinaus trägt. Dieses algorithmische Grundverständnis bildet das Fundament, auf dem sich praktisch jede weitere Vertiefung in der Softwareentwicklung aufbauen lässt, unabhängig davon, ob der weitere Weg später stärker in Richtung Anwendungsentwicklung, Datenanalyse oder Systemprogrammierung führt.

Angesprochen sind Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Einsteiger/innen ohne bisherige Programmiererfahrung
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an algorithmischem Denken
• Fachkräfte, die ihr Verständnis für Datenstrukturen vertiefen möchten
• Personen, die eine solide Grundlage vor einer Spezialisierung in der Softwareentwicklung suchen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und kombiniert Präsenz- mit Online-Anteilen in Vollzeit. Jeder Themenblock startet mit einer kurzen theoretischen Einführung, gefolgt von Programmierübungen, in denen die eigenen Algorithmen direkt am Rechner entwickelt und getestet werden. Der Praxisblock führt alle Bausteine an einem durchgehenden Beispiel zusammen.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format angeboten; die genaue Dauer richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der Terminvariante. Da algorithmisches Denken Übung braucht, empfiehlt sich kontinuierliches Arbeiten an den Übungsaufgaben.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die den erfolgreichen Abschluss der Inhalte zu Algorithmen, Datenstrukturen und Datenbankgrundlagen bestätigt.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seinem Fokus auf algorithmisches Denken, statt nur Syntax auswendig zu lernen. Wer versteht, warum ein Algorithmus funktioniert und welche Datenstruktur die richtige Wahl ist, kann dieses Wissen auf neue Probleme übertragen, die im Kurs nie konkret vorkamen. Gerade diese Übertragbarkeit unterscheidet ein solides algorithmisches Fundament von reinem Copy-Paste-Programmieren: Wer Optimierungsansätze einmal selbst durchdacht hat, erkennt ineffiziente Lösungen auch in fremdem Code deutlich schneller. Für den weiteren beruflichen Weg schafft der Kurs eine breite Basis, von der aus sich mehrere Richtungen weiterverfolgen lassen: vertiefte Softwareentwicklung, Datenbankentwicklung oder eine spätere Spezialisierung auf datenintensive Anwendungen, die alle auf demselben algorithmischen Grundverständnis aufsetzen. Welche dieser Richtungen sich am Ende als die passende erweist, zeigt sich häufig erst, wenn die ersten eigenen Programme über die reine Übungsaufgabe hinauswachsen.