Qualifizierung für die Jobrolle als Python Programmer

Python Programmer – Focus Object-Oriented Programming

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

  • 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 Programmierer 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.

Voraussetzungen für die Teilnahme

  • Einstufungstest
  • Grundkenntnisse Mathematik & Statistik
  • Video abspielen
    • Typ

      Online-Training

    • Dauer

      4 Monate

    • Aufbau

      3 Module + 1 Abschluss­projekt

    • Niveau

      (Quer)­Einsteigende

    • Sprachen

      deutsch

    • Abschluss

      Abschluss­zertifikat

    • Preis

      4.990,00 €
      inkl. MwSt.

    Das erwartet dich

    Kursüberblick

    Feature 1

    Von Data Literacy Kursen für Einsteiger ohne Vorkenntnisse bis Umschulungen in Data Science und KI für Fachexperten - wir decken alle Karrierelevel ab.

    Feature 2

    Learning by doing wird bei uns großgeschrieben - wir setzen zu 90 % auf interaktive Formate, reale Business Cases und Coding Challenges.

    Feature 3

    Wir garantieren Euren Lernerfolg - mit wöchentlichen Webinaren, Support per E-Mail, Telefon oder Forum und einem standardisiertem Off- und Onboarding. 

    Module

    Modul 1: Python Basics

    Kapitel 1 – Data Types
    In diesem Kapitel bewegst Du Dich zum ersten Mal in unserer
    Programmierumgebung – dem Data Lab – und führst erste Code-Befehle 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 for-Schleifen
    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.
    und erreichst so die nächste Stufe des Programmierens.

    Modul 2: Object-Oriented Programming

    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. Darüber
    hinaus 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.

    Modul 3: Final Project

    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.
    entdecken, bevor Deine Nutzer:innen sie finden.

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

    Lernumgebung

    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. 

    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    100 % FÜR DICH

    Personalisiere Dein Lernerlebnis.

    Unverbindliche Probewoche
    Mit unserer unverbindlichen Probewoche bekommst Du einen Einblick in Dein gewünschtes Training. Danach hast Du die Wahl: Entweder Du entscheidest Dich für das Training oder suchst Dir ein anderes heraus, das noch besser zu Dir passt.
    Individuelle Kursmodule
    Bei uns kannst Du Dir die Module Deiner Weiterbildung maßgeschneidert zusammenstellen. Ob Business Intelligence, Data Analytics, Data Science oder Programmieren: nutze Deine Zeit optimal, um Expertenwissen aufzubauen und Deine Fähigkeiten individuell weiterzuentwickeln.
    Erfahrungsberichte
    Das sagen unsere Absolvent:innen.
    Zahlungsmöglichkeiten

    Finde Deine passende Finanzierung.

    Mit einem Bildungsgutschein kannst Du Dir Deine Weiterbildung zu 100 % durch das Jobcenter oder die Agentur für Arbeit finanzieren lassen, wenn Du aktuell arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist.

     

    Wenn Du berufstätig bist, kannst Du Deine Weiterbildung vom Arbeitgeber teilweise oder ganz über das Qualifizierungschancengesetz finanzieren lassen – unabhängig von Qualifikation, Alter und Betriebsgröße.

     

    Wenn Du aktuell an einer Universität oder Hochschule in Deutschland immatrikuliert bist, kannst Du unsere Kurse mit 50 % Preisnachlass absolvieren.

    Nutze unsere Ratenzahlung, um die Kosten für Deine Weiterbildung auf mehrere Monate zu verteilen und Deine finanzielle Flexibilität zu erhalten.

     

    Bezahle sicher und einfach nach Deinem Training, indem wir Dir eine Rechnung ausstellen.

    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    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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