Python-Weiterbildung: Datenpipelines & Visualisierung

Diese Weiterbildung führt von den Grundlagen der Programmiersprache Python bis zu einem eigenständigen Abschlussprojekt, in dem Teilnehmende Daten strukturiert verarbeiten, in relationalen Datenbanken ablegen und visuell aufbereiten. Im Zentrum steht der Aufbau eines eigenen Datenportfolios: Wer den Kurs durchläuft, verlässt ihn nicht nur mit theoretischem Wissen, sondern mit einem vorzeigbaren Projekt, das SQL-Datenbankarbeit, objektorientierte Python-Programmierung und Datenvisualisierung in einem Stück Software zusammenführt. Ergänzt wird das Ganze um Shell-Grundlagen mit Bash und Versionskontrolle mit Git, also genau jenes Handwerkszeug, das im Alltag von Data Engineers und Backend-Entwicklern täglich gebraucht wird.

Der Kurs gliedert sich in aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von Programmiergrundlagen bis zum eigenen Projekt reichen. Jeder Block verbindet Theorie mit unmittelbarer praktischer Anwendung, sodass Gelerntes sofort im Code ausprobiert wird. Python-Grundlagen und objektorientierte Programmierung Der Einstieg vermittelt die Syntax und Denkweise von Python, bevor es in die objektorientierte Programmierung geht.

• Variablen, Datentypen, Schleifen und Bedingungen in Python
• Funktionen definieren, Parameter übergeben und Rückgabewerte nutzen
• Klassen und Objekte: Kapselung, Vererbung und Polymorphismus praktisch anwenden
• Fehlerbehandlung mit Exceptions sauber strukturieren
• Umgang mit Standardbibliotheken und externen Paketen
• Code-Struktur und Modularisierung für größere Python-Projekte

SQL und relationale Datenbanken Dieser Block vermittelt den professionellen Umgang mit strukturierten Daten in Datenbanksystemen.

• Aufbau relationaler Datenbanken: Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel
• SQL-Abfragen von einfachen Selects bis zu mehrfachen Joins
• Daten filtern, gruppieren und aggregieren mit SQL
• Datenmodellierung für eigene Anwendungsfälle entwerfen
• Effiziente Speicherung und Indizierung großer Datenmengen
• SQL-Grundlagen gezielt im Kontext von Backend-Engineering einsetzen

Datenvisualisierung und Algorithmen Im dritten Block geht es darum, aus verarbeiteten Daten verständliche visuelle Auswertungen zu erzeugen und die zugrunde liegende Logik effizient zu gestalten.

• Diagramme und Grafiken aus Datensätzen mit Python-Bibliotheken erzeugen
• Auswahl der passenden Visualisierungsform je nach Fragestellung
• Grundlegende Algorithmen zur Sortierung und Suche verstehen und anwenden
• Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und Sets zielgerichtet einsetzen
• Komplexität von Algorithmen einschätzen und Auswirkungen auf die Performance nachvollziehen
• Visualisierungen in eigene Python-Skripte und -Projekte integrieren

Bash, Git und Werkzeuge für den Entwickleralltag Der vierte Block schließt die technische Grundausstattung ab, die für professionelles Arbeiten im Team notwendig ist.

• Shell-Navigation, Dateioperationen und einfache Skripte mit Bash
• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben über die Kommandozeile
• Versionskontrolle mit Git: Commits, Branches und Merges
• Zusammenarbeit an gemeinsamem Code über Repositories
• Konfliktlösung bei parallelen Änderungen am selben Code
• Best Practices für Commit-Nachrichten und Projektstruktur

Praxisprojekt: Aufbau eines eigenen Datenportfolios Den Abschluss bildet ein mehrwöchiges Projekt, in dem alle Kursinhalte zusammenlaufen. Teilnehmende entwickeln eine eigenständige Datenanwendung von der ersten Idee bis zur fertigen Visualisierung.

• Projektplanung: Datenquelle auswählen und Zielsetzung definieren
• Datenbankschema für das eigene Projekt entwerfen
• Datenimport und -bereinigung mit Python umsetzen
• Objektorientierte Programmstruktur für die Anwendung entwickeln
• SQL-Abfragen für die Datenauswertung im Projektkontext schreiben
• Visualisierungskomponenten für die Präsentation der Ergebnisse bauen
• Versionierung des Projekts über den gesamten Entwicklungszeitraum mit Git
• Dokumentation des eigenen Vorgehens und der getroffenen Entscheidungen
• Testen und Debuggen der eigenen Anwendung
• Feedback zum Projekt einholen und iterativ verbessern
• Präsentation des fertigen Projekts als Teil des persönlichen Portfolios
• Rückschau der eigenen Lernfortschritte über das Projekt hinweg

Über das eigentliche Programmierhandwerk hinaus wird im Kurs auch die berufliche Perspektive in Datenberufen thematisiert: Welche Rollen gibt es zwischen Data Engineering und Backend-Entwicklung, wie unterscheiden sich ihre Anforderungsprofile, und wie lässt sich das im Kurs erarbeitete Portfolio im Bewerbungsprozess sinnvoll einsetzen. Damit verbindet die Weiterbildung technisches Können mit einem realistischen Blick auf den Arbeitsmarkt für Python- und Dateningenieurinnen und -ingenieure.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichsten beruflichen Hintergründen, die künftig mit der Analyse und Interpretation von Daten befasst sein möchten und grundsätzliches Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Sie eignet sich sowohl für Quereinsteigende ohne Vorerfahrung in der Softwareentwicklung als auch für Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Daten hatten und diese nun strukturiert vertiefen wollen.

• Berufstätige, die in Richtung Data Engineering oder Backend-Entwicklung umsteigen möchten
• Personen mit Interesse an Datenanalyse, die noch keine oder wenig Programmiererfahrung haben
• Fachkräfte, die relationale Datenbanken und SQL im Berufsalltag benötigen
• Quereinsteigende, die ein belastbares Datenportfolio für Bewerbungen aufbauen wollen
• Technisch interessierte Mitarbeitende, die ihre IT-Kompetenzen strukturiert ausbauen möchten

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Online-Phasen im Hybrid-Learning-Format und wird in Teilzeit angeboten, sodass sich das Lernen neben beruflichen oder privaten Verpflichtungen organisieren lässt. Theoretische Einheiten wechseln sich mit praktischen Programmieraufgaben ab, wobei das mehrwöchige Abschlussprojekt den größten Teil der praktischen Anwendung ausmacht. Die Teilzeitstruktur erlaubt es, neu erlernte Konzepte zwischen den Kurseinheiten in eigenem Tempo zu vertiefen und am eigenen Projekt weiterzuarbeiten.

Die Weiterbildung ist als Teilzeitformat angelegt und über mehrere Wochen gestreckt, wobei ein zentraler Baustein das mehrwöchige Projekt zum Aufbau des eigenen Datenportfolios ist. Diese Struktur gibt genügend Zeit, um Python, SQL und die begleitenden Werkzeuge nicht nur kennenzulernen, sondern in einem eigenen Projekt tatsächlich anzuwenden und zu festigen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erfolgreiche Teilnahme sowie die erworbenen Kenntnisse in Python, SQL und Datenvisualisierung dokumentiert. Je nach Anbieter ist der Abschluss mit einer Prüfung verbunden, in anderen Fällen zählt die Fertigstellung des Abschlussprojekts als Nachweis der erworbenen Fähigkeiten. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich reguliertes Examen.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über ein Fundament, das in der Praxis von Data Engineers und Backend-Entwicklern tatsächlich gebraucht wird: sauberer Python-Code, durchdachte Datenbankstrukturen und die Fähigkeit, Daten so aufzubereiten, dass sie verständlich werden. Statt isolierter Einzelthemen verbindet der Kurs diese Bausteine zu einem kohärenten Werkzeugkasten, der von der ersten Datenzeile bis zur fertigen Visualisierung reicht. Besonders wertvoll ist das eigene Datenportfolio, das im Rahmen des Abschlussprojekts entsteht. Anders als reine Zertifikate zeigt ein funktionierendes Projekt potenziellen Arbeitgebern konkret, was jemand kann — von der Datenmodellierung über den Code bis zur fertigen Visualisierung. Gerade für Quereinsteigende in Data-Engineering- oder Backend-Rollen ist ein solches Portfolio oft überzeugender als eine reine Liste absolvierter Kurse. Zusätzlich profitieren Teilnehmende von den begleitenden Werkzeugen Bash und Git, die im Entwickleralltag selbstverständlich vorausgesetzt werden, in vielen Einsteigerkursen aber zu kurz kommen. Wer diese Weiterbildung abschließt, ist damit nicht nur mit Python und SQL vertraut, sondern auch mit der Arbeitsumgebung, in der professionelle Softwareentwicklung tatsächlich stattfindet.