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Python Programmer

Qualifizierung für die Jobrolle als Python Programmer

Young professional man smiling at camera while working on laptop in minimalist office setting.
Abschlusszertifikat
(Quer-)Einsteigende
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
5.355
Kursbeschreibung

Python programmieren lernen ist jetzt einfacher denn je. Mit der zertifizierten Online-Weiterbildung zum Python Programmer steigst Du in die Softwareentwicklung mit Python ein. Du erlernst die Grundlagen der Programmiersprache Python und machst Dich mit den wichtigsten Programmierkonzepten wie Variablen, Typen, Funktionen und Methoden vertraut.

Darauf aufbauend entwickelst und erweiterst Du selbstständig Klassen und Module. Du führst Unit-Tests durch und stellst so die Funktionsfähigkeit Deines Codes sicher. Du arbeitest mit der weit verbreiteten Python Standard Library und widmest Dich fortgeschrittenen Konzepten der objektorientierten Programmierung wie Vererbung und Komposition.

Du beendest den Onlinekurs mit einem unternehmensrelevanten Abschlussprojekt zur Konfiguration eines Passwortmanagers und qualifizierst Dich mit erfolgreichem Abschluss des Karrierepfades für eine Jobrolle als Python Programmer, Python Developer oder Software Developer.

In diesem Training lernst Du
Python Basics
OOP Basics
Advanced Python
  • Daten und Texte in Python verarbeiten
  • Mit ausgewählten Python-Bibliotheken arbeiten
  • Praxisprojekt zur Automatisierung von Arbeitsprozessen
  • Objektorientiertes Programmieren (OOP) mit Fokus auf Klassen und Attributen
  • Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Codes nutzen
  • Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen kennenlernen
  • Abschlussprojekt zur Konfiguration eines Passwortmanagers

Zielgruppe

Die Weiterbildung Python Programmer eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache erlernen und professionell nutzen möchten. Du solltest eine Begeisterung für logisches Denken und Lösungen komplexer Probleme mitbringen. Die Weiterbildung ist für Quereinsteiger:innen geeignet und der perfekte Einstieg in die Softwareentwicklung, um Python-Entwickler:in, Softwareentwickler:in oder Data Scientist zu werden.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

  • Einstufungstest
  • Grundkenntnisse Mathematik & Statistik

Erfahre mehr über unser Training
Einführung in BI und Data Analytics

Module

1
Python Basics
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Kapitel 1: Data Types
In diesem Kapitel bewegst Du Dich zum ersten Mal in unserer Programmierumgebung – dem Data Lab – und führst erste CodeBefehle aus. Dabei lernst Du einleitend, was Daten oder Texte in Python repräsentieren. Anhand eines Regelwerks, erfährst Du wie Daten in Variablen erzeugt, zugewiesen und erprobt werden. Im Anschluss behandelst Du die Auslesung gängiger Fehlermeldungen und übst, wie Du sie produktiv im Arbeitsalltag nutzt.

Du lernst außerdem grundlegende Python-Standardfunktionen wie z. B. type() oder str() kennen und nutzt diese in Anwendungsbeispielen. Nachdem Du das if-Statement kennengelernt hast und damit den Ablauf Deines Codes an Bedingungen knüpfen kannst, schließt Du das Kapitel mit dem ersten Teil eines zweistündigen Miniprojekts ab: Du programmierst ein User Interface, das flexibel auf die Eingaben der User:innen reagiert.

Kapitel 2: Flow Control
Im zweiten Kapitel erarbeitest Du zwei essenzielle Vorgänge, um Deinen Codes noch flexibler zu machen: Du lernst Listen und forSchleifen kennen. Listen erlauben mehr Flexibilität im Speichern von Daten und sind Voraussetzung für fortgeschrittenes Programmieren. Du lernst sie zu erstellen, auszulesen und zielgerichtet zu verändern. Mit Listen erweiterst Du die Funktionalität Deiner User Interface aus dem ersten Kapitel und schließt damit das erste Miniprojekt ab. Im Anschluss arbeitest Du mit for-Schleifen, mit denen Du Deinen Code automatisch mehrmals ausführen kannst und erreichst so die nächste Stufe des Programmierens

Kapitel 3: Functions, Modules and Methods
Im dritten Kapitel rundest Du Deine Programmierfähigkeiten in Python ab und erlernst fortgeschrittene Techniken. Dazu gehören Funktionen und Methoden. Du lernst, selbstständig Funktionen zu definieren und so Deinen Code besser zu strukturieren. Außerdem kombinierst Du die einzelnen Programmierelemente wie Bedingungen, Schleifen und Funktionen in Programmen.

Du erarbeitest anhand unterschiedlicher Methoden, wie Du in richtiger Schreibweise Python-Module importierst und dabei Funktionalität im Ganzen sicherstellst. Verknüpfend daran lernst Du, wie Du Daten als einfachen Test einliest und exportierst. Mithilfe eines einstündigen Miniprojekts mit Telefondaten festigst Du die gelernten Inhalte des Kapitels.

Kapitel 4: Python Applications
Im vierten Kapitel werden die Inhalte von Kapitel 1-3 wiederholt und mit weiterführenden Inhalten abgerundet. Du erfährst, was Dictionaries sind, und wie sie Deinen Code noch effizienter machen. Du machst dabei Bekanntschaft mit komplexen Datenstrukturen, die Du für Dein Abschlussprojekt brauchst.

In einem vierstündigen Praxisprojekt zur Erstellung einer komplexen User Interface zur automatisierten Verarbeitung von Kundenanfragen musst Du sämtliche Inhalte der bisherigen Kapitel zusammenführen.

2
Object Oriented Programming
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Kapitel 1: Advanced Python
Im Einstiegskapitel wiederholst Du die wichtigsten Inhalte aus dem vorherigen Modul, bevor Du eine Reihe von Konzepten kennenlernst, die Dich ins nächste Level der Python Programmierung katapultieren. Du betrachtest die Funktionsdefinition noch einmal tiefergehend und lernst Standardwerte, Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen kannst Du danach noch besser als Werkzeuge für Deine Projekte nutzen. Darüberhinaus behandelst Du die Begriffe 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.

Kapitel 2 – OOP Basics
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.

Kapitel 3 – Inheritance and Composition
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.

Kapitel 4 – Advanced OOP

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.

Kapitel 5 – OOP Applications
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 und Daten- oder Textanalysen ermöglicht. Das zweite Projekt behandelt die Programmierung einer eigenen Blockchain, wo Du die zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernst. Am Ende des Modul 2 bist Du für die Anwendung von OOP in der Unternehmenswelt gerüstet.

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Final Project
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Im Rahmen des Abschlussprojekts vertiefst Du die erlernten Inhalte aus den Modulen Python Basics und Object-Oriented Programming und programmierst selbständig einen Passwortmanager. Dafür setzt Du eine Programmierumgebung auf und füllst Deine Datei mithilfe eines Terminals mit Datensätzen, die ein Regelwerk schafft, das den Passwortmanager konfiguriert.

FAQ

Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. 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.
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.
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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH
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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
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