Python Advanced Programmierung Weiterbildung

Wer Python bereits beherrscht und den nächsten Schritt in Richtung professioneller Softwareentwicklung machen möchte, findet in dieser Weiterbildung ein umfassendes Vertiefungsprogramm. Der Kurs behandelt fortgeschrittene Techniken der Python-Programmierung: von tiefgreifendem Verständnis der Sprache (Speicherverwaltung, Iterables, Decorators) über objektorientierte Entwurfsmuster bis hin zu Werkzeugen für Produktionscode wie Debugging, Profiling, Unit Testing und automatisierte Dokumentation. Darüber hinaus werden performanzkritische Aspekte wie Multiprocessing, Multithreading und die Einbindung von Cython behandelt — Themen, die im Beruf als Senior Python Developer oder ML Engineer täglich relevant sind. Ergänzend deckt die Weiterbildung Microsoft Teams für kollaboratives Arbeiten im digitalen Entwicklungsalltag ab. Der Kurs findet als Combined Learning statt und ist in Vollzeit und Teilzeit verfügbar.

Modul 1 — Python-Tiefenstruktur: Speicher, Sequenzen und Iterables Ein professionelles Verständnis von Python beginnt nicht mit Bibliotheken, sondern mit dem Verständnis der Sprachinternals. Dieses Modul beleuchtet, wie Python mit Objekten, Referenzen und dem Speicher umgeht — Wissen, das für performante und fehlerfreie Software unerlässlich ist.

• Python-Speichermodell: Objekte, Referenzen, Garbage Collection und Reference Counting
• Mutable vs. Immutable Objects und ihre praktischen Konsequenzen
• Sequences: Listen, Tupel, Strings, Byte-Objekte — Gemeinsamkeiten und Unterschiede
• Iterables, Iteratoren und das Iterator-Protokoll
• Generatoren und Generator-Expressions für speichereffiziente Datenpipelines
• Lazy Evaluation: Vorteile und typische Fallstricke

Modul 2 — Funktionen, Decorators und Closures Funktionen sind in Python First-Class Objects — sie können als Argumente übergeben, zurückgegeben und dekoriert werden. Dieses Modul vertieft die funktionalen Programmiermuster in Python und zeigt, wie Decorators als elegante Lösung für Querschnittsbelange eingesetzt werden.

• Higher-Order Functions: map, filter, functools.reduce
• Lambda-Ausdrücke: Einsatz und Grenzen
• Closures verstehen und für Kapselung nutzen
• Decorators: Syntax, Stacking und Parameterisierung
• Class-Decorators und Descriptor-Protokoll
• functools.wraps und Metadaten-Erhalt beim Dekorieren

Modul 3 — Objektorientierung und Vererbung in der Tiefe Python unterstützt Objektorientierung auf einem sehr flexiblen Niveau. Dieses Modul geht über einfache Klassen und Vererbung hinaus und behandelt abstrakte Basisklassen, Mehrfachvererbung und die MRO als Schlüssel für robusten, erweiterbaren Code.

• Klassen, Instanzen und Klassenobjekte im Speichermodell
• Vererbung, Überschreiben und Super-Aufruf
• Mehrfachvererbung und Method Resolution Order (MRO) mit C3-Linearisierung
• Abstrakte Basisklassen (ABCs) und das abc-Modul
• Slots, Properties und Deskriptoren für effiziente Klassen
• Dataclasses als moderne Alternative zu manuell geschriebenen Klassen

Modul 4 — Exceptions, Testing, Debugging und Dokumentation Robuster Produktionscode unterscheidet sich von Skripten vor allem durch sorgfältige Fehlerbehandlung, systematisches Testen und nachvollziehbare Dokumentation. Dieses Modul behandelt alle Werkzeuge, die Python-Entwicklerinnen und -Entwickler auf Seniorlevel täglich einsetzen.

• Exceptions und Error Handling: try/except/else/finally, Exception-Hierarchien
• Eigene Exceptions definieren und dokumentieren
• Coding Guidelines PEP 8 und PEP 257: Code- und Docstring-Standards
• Debugger pdb und IDEs: Breakpoints, Variableninspektion, Call Stack
• Logging mit dem logging-Modul: Logger, Handler, Formatter
• Profiling mit cProfile und line_profiler: Engpässe identifizieren
• Timing mit timeit für Micro-Benchmarks
• Unit Testing mit unittest und pytest: Testfälle, Fixtures, Parameterisierung
• Testabdeckung messen mit Coverage.py

Praxisblock — Packages, Cython, Multithreading und MS Teams Im Praxisblock werden die fortgeschrittenen Performanz- und Architekturthemen behandelt, die Python von einem Skript-Werkzeug zur ernsthaften Produktionssprache machen. Die Einheiten sind bewusst anwendungsnah gehalten und enden mit der Integration in MS Teams.

• Eigene Python-Packages strukturieren: __init__, Namespace-Packages, setup.py und pyproject.toml
• Automatische Dokumentation mit Sphinx und Read-the-Docs-Workflow
• Cython: Grundlagen der C-Extension-Kompilierung für rechenintensive Abschnitte
• Cython-Typen und statische Typisierung für maximale Performance
• Multithreading mit threading: Thread-Lebenszyklus, Locks, Deadlocks vermeiden
• Multiprocessing mit multiprocessing: Prozesse, Queues und Shared Memory
• GIL (Global Interpreter Lock): Auswirkungen auf Threads verstehen und umgehen
• concurrent.futures für vereinfachte parallele Ausführung
• asyncio-Grundlagen: asynchrones I/O für netzwerkgebundene Workloads
• MS Teams für Entwicklerinnen und Entwickler: Kanäle, Tabs und Integrations
• Besprechungen, Code-Reviews und Stand-ups in Teams moderieren
• Gemeinsame Repositories und Dokumentationsseiten in Teams verlinken

Nach dem Praxisblock präsentieren die Teilnehmenden eigene Advanced-Python-Projekte und erhalten strukturiertes Feedback von Trainer und Kursgruppe. Diese Peer-Review-Situation spiegelt den Berufsalltag im Software-Engineering wider und stärkt die Fähigkeit, Code klar und überzeugend zu erläutern.

Diese Weiterbildung richtet sich ausdrücklich an Personen mit vorhandenen Python-Grundkenntnissen, die ihre Fähigkeiten auf ein professionelles Niveau heben wollen. Anfänger ohne Python-Erfahrung sollten zunächst einen Einführungskurs absolvieren.

• Python-Entwicklerinnen und -Entwickler mit einem bis drei Jahren Erfahrung
• Data Engineers und ML Engineers, die ihr Python-Handwerk vertiefen möchten
• Backend-Entwickler, die Python produktionsreif einsetzen wollen
• Tech Leads und Senior Developers, die Code-Reviews leiten und Standards setzen
• Informatiker und Softwareentwickler aus anderen Sprachen (Java, C++), die auf Python wechseln

Der Kurs wird als Combined Learning durchgeführt, mit einer engen Verzahnung von Konzepteinführungen, Code-Demos durch die Trainerin oder den Trainer und eigenständigen Programmieraufgaben. Der Anteil praktischer Übungen ist hoch; Aufgaben orientieren sich an realen Szenarien aus Softwareentwicklung und Datenverarbeitung. Vollzeit- und Teilzeitformate sind verfügbar; ein individueller Lernplan stellt sicher, dass das Tempo zu den Vorkenntnissen passt.

Die Weiterbildung dauert mehr als eine Woche bis zu einem Monat, je nach gewähltem Lernformat. Für die Tiefe der behandelten Themen empfiehlt sich ausreichend Zeit für eigene Coding-Projekte zwischen den Lerneinheiten. Im Vollzeitmodus kann der Kurs zügig abgeschlossen werden; im Teilzeitmodus lassen sich die Lerneinheiten mit laufender Berufstätigkeit kombinieren.

Teilnehmende erhalten ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat von New Horizons. Das Zertifikat dokumentiert die erworbenen fortgeschrittenen Python-Kenntnisse und stärkt das Profil gegenüber Arbeitgebern. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat beziehungsweise eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, keinen staatlichen oder akademischen Abschluss. New Horizons ist als weltweit tätiger IT-Weiterbildungsanbieter bekannt und verleiht dem Zertifikat entsprechende Glaubwürdigkeit.

Senior-Python-Kenntnisse sind auf dem Arbeitsmarkt erheblich höher entlohnt als Grundlagenkenntnisse. Wer versteht, wie Python im Speicher funktioniert, Decorators gezielt einsetzt, robuste Testhierarchien aufbaut und performanzkritischen Code mit Cython oder Multiprocessing optimiert, liefert messbar bessere Software und wird als technische Führungspersönlichkeit wahrgenommen. Gerade in den Bereichen Data Engineering, Machine Learning Infrastructure und Backend-Entwicklung sind diese Kenntnisse ein klares Differenzierungsmerkmal.Durch die Kombination aus tiefgehender technischer Ausbildung, anerkanntem Zertifikat und aktiver Karrierebegleitung — inklusive Unterstützung bei Karrieredokumente und Jobsuche — ist dieser Kurs ein vollständiger Karriereschritt für Python-Entwicklerinnen und -Entwickler, die auf das nächste Level wollen.