Python für performante Anwendungen – Kurs

Während ein reiner Einsteigerkurs die ersten Schritte in Python vermittelt, setzt dieser Kurs den Schwerpunkt auf performante und skalierbare Programmierung: Wie lassen sich Python-Anwendungen so aufbauen, dass sie auch bei größeren Datenmengen zuverlässig und effizient laufen? Dafür verbindet der Kurs den souveränen Umgang mit relationalen Datenbanken und komplexen SQL-Abfragen mit gezielt ausgewählten Python-Bibliotheken und einer objektorientierten Codestruktur, die auf Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit ausgelegt ist. Die Inhalte führen bewusst von grundlegenden zu fortgeschrittenen Techniken und richten sich damit sowohl an Neueinsteiger:innen als auch an technisch bereits erfahrene Fachkräfte, die ihre Python-Kenntnisse in Richtung performanter, datenintensiver Softwarelösungen ausbauen möchten.

Modul 1 – Relationale Datenbanken und komplexe SQL-Abfragen Der erste Block vertieft den Umgang mit relationalen Datenbanken über die Grundlagen hinaus. Im Mittelpunkt stehen komplexe Abfragen, die datenintensive Python-Anwendungen zuverlässig mit den benötigten Informationen versorgen.

• Aufbau und Optimierung relationaler Datenbankstrukturen für datenintensive Anwendungen
• Komplexe SQL-Abfragen mit Verknüpfungen, Gruppierungen und Unterabfragen formulieren
• Indizes und Abfragepläne im Hinblick auf Performance einordnen
• Große Datenmengen effizient filtern, aggregieren und für die Weiterverarbeitung aufbereiten
• Zusammenspiel zwischen Datenbankzugriffen und Python-Anwendungslogik gestalten
• Typische Performance-Fallen bei Datenbankzugriffen erkennen und vermeiden

Modul 2 – Python-Werkzeuge und Bibliotheken für performante Anwendungen Der zweite Block stellt eine Auswahl an Python-Bibliotheken und Tools vor, mit denen sich Anwendungen gezielt performanter gestalten lassen. Teilnehmende lernen, Werkzeuge nach Anwendungsfall statt nach Gewohnheit auszuwählen.

• Überblick über gängige Python-Bibliotheken für datenintensive und performante Anwendungen
• Auswahlkriterien für Werkzeuge je nach Anwendungsfall und Performance-Anforderung
• Effiziente Datenstrukturen für unterschiedliche Verarbeitungsszenarien einsetzen
• Wiederverwendbare Komponenten statt redundantem Code aufbauen
• Zusammenspiel mehrerer Bibliotheken innerhalb eines Projekts koordinieren
• Grundlegende Techniken zur Fehlerbehandlung in performanceorientierten Anwendungen

Modul 3 – Objektorientierte Programmierung für skalierbaren Code Der dritte Block vertieft die objektorientierte Programmierung mit Blick auf Skalierbarkeit. Statt isolierter Klassenübungen steht die Frage im Mittelpunkt, wie sich wachsende Anwendungen strukturell sauber erweitern lassen.

• Klassen und Objekte gezielt für modulare, erweiterbare Lösungen einsetzen
• Vererbung nutzen, um gemeinsame Strukturen mehrerer Klassen sauber abzubilden
• Kapselung und klare Schnittstellen für wartbaren, skalierbaren Code anwenden
• Objektorientierte Strukturen mit Datenbankzugriffen sinnvoll verbinden
• Bestehenden Code refaktorieren, um ihn modularer und erweiterbarer zu machen
• Designentscheidungen zwischen einfachen Skripten und objektorientierten Strukturen abwägen

Modul 4 – Von Grundlagen zu fortgeschrittenen Techniken hochperformanter Software Der vierte Block führt die bisherigen Inhalte zusammen und erweitert sie um fortgeschrittene Techniken für hochperformante, effiziente Softwarelösungen.

• Grundlegende und fortgeschrittene Techniken der Performance-Optimierung einordnen
• Engpässe in Code, Datenzugriffen und Programmstruktur systematisch identifizieren
• Datenintensive Anwendungsfälle aus der Praxis strukturiert analysieren
• Eigene Lösungen hinsichtlich Laufzeit, Ressourcenverbrauch und Erweiterbarkeit bewerten
• Techniken zur Skalierung von Anwendungen bei wachsendem Datenvolumen einordnen
• Vorgehen zur schrittweisen Optimierung bestehender Python-Anwendungen entwickeln

Praxisteil – Von der Datenbankabfrage zur performanten Anwendung

• Aufbau einer relationalen Beispieldatenbank mit größerem, realitätsnahem Datenbestand
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen mit Verknüpfungen und Aggregationen
• Anbindung der Datenbank an eine Python-Anwendung mit klarer Codestruktur
• Entwicklung einer Klassenhierarchie mit Vererbung für ein Beispielszenario
• Auswahl und Einbindung einer geeigneten Python-Bibliothek für eine gegebene Aufgabenstellung
• Identifikation von Performance-Engpässen in einem vorgegebenen Codebeispiel
• Optimierung einer bestehenden SQL-Abfrage hinsichtlich Laufzeit
• Refaktorierung eines linearen Skripts in eine objektorientierte Struktur
• Verarbeitung eines größeren Datenbestands mit performanceorientierten Techniken
• Vergleich zweier Lösungsansätze hinsichtlich Effizienz und Erweiterbarkeit
• Dokumentation der eigenen Optimierungsschritte an einem Beispielprojekt
• Präsentation der fertigen, performanceoptimierten Anwendung inklusive Begründung der Designentscheidungen

Die vier Module bauen aufeinander auf: von der performanten Datenbankarbeit über passende Python-Werkzeuge und skalierbare objektorientierte Strukturen bis zu fortgeschrittenen Techniken der Performance-Optimierung. Im Praxisteil führen Teilnehmende diese Bausteine an einem durchgehenden, datenintensiven Beispielprojekt zusammen, sodass am Ende eine eigenständig optimierte, objektorientiert strukturierte Python-Anwendung mit Datenbankanbindung steht.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Python-Kenntnisse gezielt in Richtung performanter, datenintensiver Anwendungen ausbauen möchten.

• Einsteiger:innen mit ersten Python-Grundlagen, die den nächsten Schritt in Richtung performante Anwendungen gehen wollen
• Quereinsteiger:innen, die sich für Softwareentwicklung, Datenanalyse oder Automatisierung qualifizieren möchten
• Technisch erfahrene Fachkräfte, die ihre Python-Kenntnisse um Performance- und Skalierungsaspekte erweitern
• Personen aus IT-nahen Fachbereichen, die datenbezogene Aufgaben praxisnah und beruflich anwenden möchten

Der Kurs verbindet die Vermittlung von Datenbank- und Python-Grundlagen mit gezielten Übungen an datenintensiven Beispielszenarien, in denen Performance und Skalierbarkeit von Anfang an mitgedacht werden. Statt einzelne Techniken isoliert zu behandeln, arbeiten Teilnehmende durchgehend an Aufgaben, die Datenbankzugriffe, Bibliotheksauswahl und objektorientierte Struktur miteinander verbinden, sodass der Blick für das Zusammenspiel aller drei Bereiche geschärft wird.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – komplexe SQL-Abfragen, Python-Werkzeuge für performante Anwendungen, objektorientierte Programmierung für skalierbaren Code sowie fortgeschrittene Performance-Techniken – ergänzt um einen datenintensiven Praxisteil.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in performanter Python-Programmierung, komplexen SQL-Abfragen und skalierbarer objektorientierter Softwareentwicklung dokumentiert.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner Ausrichtung auf Performance und Skalierbarkeit – Aspekte, die in vielen Einsteigerformaten zu kurz kommen, in der beruflichen Praxis aber schnell entscheidend werden, sobald Anwendungen mit wachsenden Datenmengen umgehen müssen. Wer bereits erste Python-Schritte gegangen ist, findet hier den Anschluss an fortgeschrittenere, praxisrelevante Techniken. Besonders wertvoll ist die durchgehende Verzahnung von Datenbankarbeit, Bibliotheksauswahl und objektorientierter Struktur: Statt diese Bereiche getrennt zu behandeln, zeigt der Kurs, wie performante Anwendungen erst im Zusammenspiel aller drei Ebenen entstehen. Für technisch bereits erfahrene Fachkräfte bietet der Kurs zudem die Möglichkeit, vorhandenes Grundwissen gezielt in Richtung effizienter, erweiterbarer Softwarelösungen zu vertiefen – ein Vorteil für alle, die in ihrer beruflichen Praxis zunehmend mit größeren oder komplexeren Datenbeständen arbeiten.