Die Weiterbildung zur Python Developer*in richtet sich an Personen, die mit Phyton und Datenanalyse in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Phyton und Datenanalyse feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Phyton und auf Datenanalyse zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Phyton und Datenanalyse in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Phyton und rund um Datenanalyse systematisch strukturieren lassen.
Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Phyton und Datenanalyse bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Phyton in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Datenanalyse parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Phyton und Datenanalyse explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Phyton und im Umgang mit Datenanalyse auf den Gesamtprozess auswirken.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Phyton und Datenanalyse gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Phyton als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Datenanalyse ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Phyton und Datenanalyse in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Phyton und Datenanalyse in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Phyton und Datenanalyse in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Phyton gewonnene Erkenntnisse und mit Datenanalyse aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Phyton und Datenanalyse in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Phyton und Datenanalyse dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
Agenda:
1. Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche
2. Überblick über typische Arbeitsprozesse
3. Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen
4. Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung
5. Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen
6. Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen
7. Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen
8. Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen
Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: vermittelt grundlegende Kenntnisse zur Nutzung von PowerPivot für die Analyse und Visualisierung von Daten. Teilnehmer lernen, wie sie große Datenmengen effizient verarbeiten, berechnete Felder erstellen und aussagekräftige Berichte entwickeln.