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Online-Training
4 Monate
3 Module + 1 Abschlussprojekt
(Quer)Einsteigende
deutsch
Abschlusszertifikat
4.990,00 €
inkl. MwSt.
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.
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.
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.
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Wenn Du berufstätig bist, kannst Du Deine Weiterbildung vom Arbeitgeber teilweise oder ganz über das Qualifizierungschancengesetz finanzieren lassen – unabhängig von Qualifikation, Alter und Betriebsgröße.
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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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