Automatisiertes Programmieren mit Python

Automatisiertes Programmieren mit Python bedeutet, wiederkehrende Arbeitsschritte an Dateien, Tabellen und Datenbanken in Skripte zu überführen, die selbstständig und wiederholbar ablaufen. Python dient hier als Skriptsprache für Abläufe: Daten aus CSV-Dateien, Datenbanken und Schnittstellen werden eingelesen, bereinigt, umgeformt und weitergegeben. Im Mittelpunkt steht damit nicht das einzelne Programm, sondern der automatisierte Datenfluss von der Quelle bis zum fertigen Ergebnis.

Kompetenzziele

Sprachgrundlagen wie Variablen, Schleifen und Funktionen für Automatisierungsskripte nutzen
Dateien und Datenstrukturen per Skript einlesen, verarbeiten und ablegen
Datenbestände aus relationalen Datenbanken und Schnittstellen mit SQL abrufen
Bereinigung und Transformation nach ETL-Methoden mit pandas automatisieren
Datenbanken aus eigenen Python-Programmen heraus anbinden und Datensätze ändern
Einzelne Skripte zu einer Pipeline mit festen Verarbeitungsstufen verknüpfen

Themen und Zusammenhänge

Ausgangspunkt sind die Sprachgrundlagen von Python und der Blick darauf, welche Aufgaben sich überhaupt für eine Automatisierung eignen. Beim Python Programmieren lernen stehen von Beginn an konkrete Abläufe im Vordergrund: Dateien werden geöffnet, Inhalte in Listen und Tabellen überführt, Ergebnisse gespeichert. Darauf aufbauend rückt die Datenbankprogrammierung in den Fokus, denn relationale Datenmodelle, Abfragen und Änderungen lassen sich direkt aus dem Skript auslösen. Mit pandas und NumPy entstehen Transformationsschritte, die Rohdaten filtern, vereinheitlichen und zusammenführen. Anschließend laufen Extraktion, Bereinigung und Aktualisierung als geplante Skriptschritte, damit Power-BI-Berichte auf einem aktuellen Datenbestand aufsetzen; KI-Verfahren lassen sich dabei als zusätzliche Verarbeitungsstufe einhängen. Zum Schluss greifen die Bausteine in einer eigenen Datenpipeline zusammen, die ein Datenszenario vom Rohbestand bis zur Darstellung mit Matplotlib oder Power BI abbildet.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder ergeben sich überall dort, wo wiederkehrende Datenarbeit per Skript automatisiert wird:

Python-Programmierer:in bzw. Python Developer für Automatisierungsskripte
Data Engineer bzw. Datenintegrationsspezialist:in für Datenpipelines
Anwendungsentwickler:in mit Schwerpunkt Datenbankanbindung
Analytics Engineer für automatisierte Transformationsschichten

Allgemeine Informationen

Labels: KW44-2:neue Titel

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: Programmiersprachen
Keywords: Künstliche Intelligenz programmieren
Webseiten Erstellen Lernen
Programmieren Python
Künstliche Intelligenz Programmieren Lernen
Python Programmieren Lernen
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Die Kosten für den Kurs Automatisiertes Programmieren mit Python sind in Vollzeit und in Teilzeit identisch und beinhalten Schulungsunterlagen sowie Softwarelizenzen.

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Internes Trägerzertifikat: Automatisiertes Programmieren mit Python von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Automatisiertes Programmieren mit Python
Anrechnung: keine Angabe
Berechtigung: keine Angabe
Zusatzqualifikationen: keine Angabe
Prüfende Stelle: Eine interne Prüfungskommission ist für die Abnahme der Prüfung des Kurses Automatisiertes Programmieren mit Python zuständig.

Sonstiges

Zugang: Die Teilnahme am Kurs Automatisiertes Programmieren mit Python erfordert lediglich Interesse am Themengebiet. Besondere Vorkenntnisse sind nicht notwendig.
Zielgruppe: Softwareentwicklung als Berufsziel: Der Kurs Automatisiertes Programmieren mit Python richtet sich an alle Personen, die künftig in dem Bereich Softwareentwicklung arbeiten möchten.