Python Programmer
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Kursnummer
BA-3054-B-1 -
Kosten
auf Anfrage -
Individueller Einstieg
nein -
Abschluss
Trägerinternes Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung -
Starttermine
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Das Enddatum kann aufgrund von Feiertagen variieren. -
Unterrichtszeiten
Blended Learning Teilzeit -
An folgendem Standort
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Beratung und Anmeldung
Ein kurzer Überblick
Python ist die Nummer 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science. Ob Web-Applikationen, Webseiten oder APIs: Oft sind grundlegende Programmierkenntnisse dafür bereits ausreichend.
Unser Kooperationspartner StackFuel hat ein Training entwickelt, das die Grundlagen der Programmierung mit Python legt. Sie machen sich mit den wichtigsten Programmierkonzepten wie Variablen, Typen, Funktionen und Methoden vertraut, entwickeln Klassen und Module und führen Unit Tests durch. Darauf aufbauend widmen Sie sich fortgeschrittenen Konzepten der objektorientierten Programmierung wie Vererbung und Komposition. Sie beenden das Training mit einem unternehmensrelevanten Projekt zur Konfiguration eines Passwortmanagers und qualifizieren sich mit erfolgreichem Abschluss für die Jobrolle als Python Programmer.
Eine Weiterbildung in Python ermöglicht Ihnen den optimalen Quereinstieg in die Softwareentwicklung. Know-how in diesem Bereich kann zudem der Grundstein für eine spätere Spezialisierung in weitere Felder auf dem hochattraktiven IT-Arbeitsmarkt sein – beispielsweise Full Stack Development oder Data Security.
Sie haben Interesse an einem AZAV - zertifizierten Angebot? Dann schauen Sie sich einmal unter diesem Link die Angebote an.
Dauer
Blended Learning Teilzeit
Seminardauer: 19 Wochen
Unterrichtszeiten
Lernmaterial: 72 Stunden
2 Module + 1 Abschlussprojekt
StackFuel bietet Ihnen eine innovative Lernumgebung, mit der Sie Ihre Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickeln– interaktiv und mit echten Praxisaufgaben.
Kursinhalte
MODUL 1 – PYTHON BASICS
Kapitel 1 - Data Types
- In diesem Kapitel bewegen Sie sich zum ersten Mal in unserer
Programmierumgebung – dem Data Lab – und führen erste Code-Befehle aus.
Dabei lernen Sie einleitend, was Daten oder Texte in Python repräsentieren.
Anhand eines Regelwerks, erfahren Sie wie Daten in Variablen erzeugt,
zugewiesen und erprobt werden. Im Anschluss behandeln Sie die Auslesung
gängiger Fehlermeldungen und üben, wie Sie sie produktiv im Arbeitsalltag
nutzen. Sie lernen außerdem grundlegende Python-Standardfunktionen wie
z. B. type() oder str() kennen und nutzen diese in Anwendungsbeispielen.
Nachdem Sie das if-Statement kennengelernt hast und damit den Ablauf
Ihres Codes an Bedingungen knüpfen können, schließen Sie das Kapitel mit
dem ersten Teil eines zweistündigen Miniprojekts ab: Sie programmieren ein
User Interface, das flexibel auf die Eingaben der User:innen reagiert.
Kapitel 2 - Flow Control
- Im zweiten Kapitel erarbeiten Sie zwei essenzielle Vorgänge, um Ihre
Codes noch flexibler zu machen: Sie lernen Listen und for-Schleifen
kennen. Listen erlauben mehr Flexibilität im Speichern von Daten und
sind Voraussetzung für fortgeschrittenes Programmieren. Sie lernen sie zu
erstellen, auszulesen und zielgerichtet zu verändern. Mit Listen erweitern Sie
die Funktionalität Ihrer User Interface aus dem ersten Kapitel und schließen
damit das erste Miniprojekt ab. Im Anschluss arbeiten Sie mit for-Schleifen,
mit denen Sie Ihren Code automatisch mehrmals ausführen können und
erreichen so die nächste Stufe des Programmierens.
Kapitel 3 - Functions, Modules and Methods
- Im dritten Kapitel runden Sie Ihre Programmierfähigkeiten in Python
ab und erlernen fortgeschrittene Techniken. Dazu gehören Funktionen
und Methoden. Sie lernen, selbstständig Funktionen zu definieren und
so Ihren Code besser zu strukturieren. Außerdem kombinieren Sie
die einzelnen Programmierelemente wie Bedingungen, Schleifen und
Funktionen in Programmen. Sie erarbeiten anhand unterschiedlicher
Methoden, wie Sie in richtiger Schreibweise Python-Module importieren
und dabei Funktionalität im Ganzen sicherstellen. Verknüpfend daran
lernen Sie, wie Sie Daten als einfachen Test einlesen und exportieren
Mithilfe eines einstündigen Miniprojekts mit Telefondaten festigen Sie 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. Sie erfahren, was Dictionaries
sind, und wie sie Ihren Code noch effizienter machen. Sie machen
dabei Bekanntschaft mit komplexen Datenstrukturen, die Sie für
Ihr Abschlussprojekt brauchen. In einem vierstündigen Praxisprojekt
zur Erstellung einer komplexen User Interface zur automatisierten
Verarbeitung von Kundenanfragen müssen Sie sämtliche Inhalte der
bisherigen Kapitel zusammenführen.
MODUL 2 – OBJECT-ORIENTED PROGRAMMING
Kapitel 1: Advanced Python
- Im Einstiegskapitel wiederholen Sie die wichtigsten Inhalte aus dem vorherigen
Modul, bevor Sie eine Reihe von Konzepten kennenlernen, die Sie ins
nächste Level der Python Programmierung katapultieren. Sie betrachten die
Funktionsdefinition noch einmal tiefergehend und lernen Standardwerte,
Typenhinweise und assert-Statements kennen. Funktionen können Sie
danach noch besser als Werkzeuge für Ihre Projekte nutzen. Darüber
hinaus behandeln Sie die Begriffe List Comprehension und Dictionary
Comprehension zur effizienten Erstellung von Listen und Dictionaries. Zum
Abschluss des Kapitels erfahren Sie, wie Sie Ihren Code anhand von Layout und
Struktur dem Industriestandard PEP8 anpassen.
Kapitel 2 – OOP Basics
- Im zweiten Kapitel lernen Sie anhand einfacher Beispiele, was OOP ist, welche
Programmprinzipien darauf aufbauen und welche Schlüsse Sie daraus
ableiten können. Im Hauptteil des Kapitels erforschen Sie, wie Klassen und
Attribute definiert sind und genutzt werden. Dabei untersuchen Sie anhand
von Beispielen Instanzmethoden sowie deren Nutzung und Definition mit
Method Chaining. Sie erfahren, was das self-Keyword ist, sowie Debugging
von Klassendefinitionen zu unterscheiden. Abschließend testest Sie Ihr
bisheriges Fachwissen in einem interaktiven Zwischenprojekt und wiederholen
die Übungen aus dem Kapitel.
Kapitel 3 – Inheritance and Composition
- Im dritten Kapitel erfahren Sie, was Vererbungen und Kompositionen
sind und wie Sie diese Konzepte in Anwendungsfällen nutzen. Neben der
einfachen Vererbung lernen Sie auch weiterführende Methoden wie die
Vererbungshierarchie und die multiple Vererbung kennen. Dabei üben Sie
tiefgehende Methoden zur Vererbung, die bei der Wiederverwendbarkeit von
Daten von übergeordneten zu untergeordneten Klassen verwendet werden und
dabei Datenverluste ausgleichen. Zum Abschluss bekommen Sie die wichtigsten
Best Practices für Unit Tests von uns an die Hand, um Fehler in Ihrem Code zu
entdecken, bevor Ihre Nutzer:innen sie finden.
Kapitel 4 – Advanced OOP
- Im vierten Kapitel behandeln Sie weiterführende Begriffe der
objektorientierten Programmierung, die Sie im Arbeitsalltag begleiten
werden. Sie studieren, wie sich Programme und Module unterscheiden
und welche Rolle __main__ dabei spielt. Dazu lernen Sie, was Decorators
sind und wie Sie Property Decorators optimal nutzen. Sie betrachten
statische und Klassenmethoden und welche speziellen Methoden und
Klassenrepräsentationen mit __str_() und _repr_() zum Einsatz kommen
können. Darauf aufbauend lernen Sie Darstellungsmöglichkeiten des
Operator Overloading sowie weitere wichtige Methoden aus der Python
Standard Library kennen und wenden im Anschluss die gelernten
Lerninhalte in einem unternehmensrelevanten Zwischenprojekt an.
Kapitel 5 – OOP Applications
- Im fünften Kapitel stellen Sie Ihre Kenntnisse in zwei größeren
Projekten unter Beweis, die klassische Anwendungsfälle der
objektorientierten Programmierung darstellen. Im ersten Projekt
bauen Sie 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 Sie die
zugrundeliegenden Konzepte näher kennenlernen. Am Ende des Modul 2
sind Sie für die Anwendung von OOP in der Unternehmenswelt gerüstet.
MODUL 3 – FINAL PROJECT
- Im Rahmen des Abschlussprojekts vertiefen Sie die erlernten Inhalte
aus den Modulen Python Basics und Object-Oriented Programming
und programmieren selbständig einen Passwortmanager. Dafür setzen
Sie eine Programmierumgebung auf und füllen Ihre Datei mithilfe
eines Terminals mit Datensätzen, die ein Regelwerk schafft, das den
Passwortmanager konfiguriert.
Teilnahmevoraussetzungen
Es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt
Zielgruppe
Die Weiterbildung Python Programmierer eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache erlernen und professionell nutzen möchten. Sie sollten eine Begeisterung für logisches Denken und Lösungen komplexer Probleme mitbringen. Die Weiterbildung ist für Quereinsteiger geeignet und der perfekte Einstieg
in die Softwareentwicklung, um Python-Entwickler/-in oder Data Scientist zu werden.
Ihr Abschluss
Trägerinternes Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung
Ausstattung Ihres Lernplatzes und Unterrichtsmethodik
Live online Seminar (blended learning) – Lernen Sie live und interaktiv in kleinen Lerngruppen einfach im Büro oder von zu Hause aus. Unsere versierten Online-Trainer vermitteln auf anschauliche Weise praxiserprobtes Wissen und bieten Ihnen echte Impulse für Ihr Berufsleben – inkl. gemeinsamer Live-Diskussionen, themenorientierter Gruppenarbeit, Brainstormings und vielem mehr. Hier finden Sie weitere Informationen für die technischen Voraussetzungen.
Ihre Vorteile:
Ortsunabhängigkeit: Sie können von überall aus teilnehmen, sei es von zu Hause, aus dem Büro oder von unterwegs. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für Reisen oder die physische Anwesenheit an einem bestimmten Ort.
Flexibilität: Durch die Online-Natur können Sie flexibel an Seminaren teilnehmen, die Ihren Zeitplan berücksichtigen. Oft bieten sie verschiedene Sitzungen an verschiedenen Tagen oder Uhrzeiten an, um verschiedenen Zeitplänen gerecht zu werden.
Kosteneffizienz: Live-Online-Seminare haben in der Regel niedrigere Teilnahmegebühren als Präsenzveranstaltungen. Sie sparen auch Reise- und Unterbringungskosten.
Interaktives Lernen: Trotz der virtuellen Umgebung ermöglichen Live-Online-Seminare eine interaktive Teilnahme. Sie können Fragen stellen, an Diskussionen teilnehmen und in Gruppenarbeiten zusammenarbeiten, oft durch spezielle Tools oder Chatfunktionen.
Vorteile
- Praxisnahe Lernumgebung
- Moderner Technologie Stack
- Browserbasiert
- Innovatives Data Lab