Designprinzipien für die Softwareentwicklung mit objektorientierter Programmierung
Mit dem Training Python – Fokus Object-Oriented Programming vertiefst Du Deine Python-Kenntnisse und bringst diese praxisbezogen aufs nächste Level.
Du bekommst die wichtigsten Designprinzipien und Best Practices objektorientierter Programmierung an die Hand, damit Du Deine Softwareprojekte noch schneller und effizienter umsetzen kannst.
Das fortgeschrittene Training richtet sich an alle, die bereits Erfahrung mit Python mitbringen und die Programmiersprache im professionellen Kontext effektiv einsetzen möchten.
Im ersten Kapitel betrachtest Du die Funktionsdefinition tiefergehend und lernst Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen kannst Du danach noch besser als Werkzeuge für Deine Projekte nutzen. Du arbeitest mit den Begriffen List Comprehension und Dictionary Comprehension zur effizienten Erstellung von Listen und Dictionaries. Zum Abschluss des Kapitels erfährst Du, wie Du Deinen Code anhand von Layout und Struktur dem Industriestandard PEP8 anpasst.
Im zweiten Kapitel lernst Du anhand einfacher Beispiele, was OOP ist, welche Programmprinzipien darauf aufbauen und welche Schlüsse Du daraus ableiten kannst. Im Hauptteil des Kapitels erforschst Du, wie Klassen und Attribute definiert sind und genutzt werden. Dabei untersuchst Du anhand von Beispielen Instanzmethoden sowie deren Nutzung und Definition mit Method Chaining. Du erfährst, was das self-Keyword ist, sowie Debugging von Klassendefinitionen zu unterscheiden. Abschließend testest Du Dein bisheriges Fachwissen in einem interaktiven Zwischenprojekt und wiederholst die Übungen aus dem Kapitel.
Im dritten Kapitel erfährst Du, was Vererbungen und Kompositionen sind und wie Du diese Konzepte in Anwendungsfällen nutzt. Neben der einfachen Vererbung lernst Du auch weiterführende Methoden wie die Vererbungshierarchie und die multiple Vererbung kennen. Dabei übst Du tiefgehende Methoden zur Vererbung, die bei der Wiederverwendbarkeit von Daten von übergeordneten zu untergeordneten Klassen verwendet werden und dabei Datenverluste ausgleichen. Zum Abschluss bekommst Du die wichtigsten Best Practices für Unit-Tests von uns an die Hand, um Fehler in Deinem Code zu entdecken, bevor Deine Nutzer:innen sie finden.
Im vierten Kapitel behandelst Du weiterführende Begriffe der objektorientierten Programmierung, die Dich im Arbeitsalltag begleiten werden. Du studierst, wie sich Programme und Module unterscheiden und welche Rolle __main__ dabei spielt. Dazu lernst Du, was Decorators sind und wie Du Property Decorators optimal nutzt. Du betrachtest statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und Klassenrepräsentationen mit __ str__ () und __repr__ () zum Einsatz kommen können. Darauf aufbauend lernst Du Darstellungsmöglichkeiten des Operator Overloading sowie weitere wichtige Methoden aus der Python Standard Library kennen und wendest im Anschluss die gelernten Lerninhalte in einem unternehmensrelevanten Zwischenprojekt an.
Im fünften Kapitel stellst Du Deine Kenntnisse in zwei größeren Projekten unter Beweis, die klassische Anwendungsfälle der objektorientierten Programmierung darstellen. Im ersten Projekt baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer beliebten Data Science-Bibliothek, die weitere Verwendungsmöglichkeiten für Machine Learning oder Daten- oder Textanalysen ermöglicht. Das zweite Projekt behandelt die Programmierung einer eigenen Blockchain, wo Du die zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernst.
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Und allein 2021 wurden mehr als 80.000 Stellen für IT-Fachkräfte in Deutschland ausgeschrieben. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.
Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!
Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
Nein, die Weiterbildung ist zeitlich flexibel und berufsbegleitend gestaltet. Du kannst uneingeschränkt Deinem Beruf nachgehen und kannst Dir Deine Lernzeiten so legen, wie sie für Dich zeitlich am besten passen. Solltest Du plötzlich doch mehr Zeit zur Verfügung haben, kannst Du Dich gerne bei uns per E-Mail melden und wir schalten in Deinem Konto die Lerninhalte für die Teilzeit-Variante frei. In dieser Variante kannst Du die Weiterbildung innerhalb von nur vier Wochen absolvieren. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit brauchst, kannst Du die Inhalte dennoch in der Regelzeit absolvieren.
Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.
(Ausgenommen sind Teilnehmende unserer geförderten Weiterbildungen. Diese müssen eine feste Stundenzahl pro Woche wahrnehmen und sind verpflichtet an den Live-Webinaren teilzunehmen.)
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