Das Themenfeld Mathematik, Statistik und Python für IT-Berufe vermittelt grundlegende Kompetenzen für datenbezogene und programmiernahe Aufgaben in der Informationstechnologie. Die Verbindung von Mathematik, Statistik und Python unterstützt den systematischen Aufbau analytischer und technischer Fähigkeiten für IT-Berufe. Der Intensiv Kurs für IT-Berufe schafft damit eine fundierte Grundlage für den Umgang mit Daten, logischen Strukturen und ersten Programmieraufgaben im beruflichen Kontext.

Kursinhalt
1. Grundlagen und fachlicher Kontext
  • Vermittlung mathematischer Grundlagen wie Zahlensysteme, Brüche, Prozente und Potenzen
  • Einführung in lineare Gleichungen, Funktionen sowie grundlegende Konzepte aus Logik und Mengenlehre
  • Einordnung von Mathematik und Statistik als Basis für datenorientierte Tätigkeiten in IT-Berufen

2. Statistik und mathematische Modellierung
  • Grundlagen der deskriptiven Statistik mit Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung
  • Darstellung und Interpretation von Daten mithilfe von Histogrammen und Boxplots
  • Behandlung von Wahrscheinlichkeitsrechnung, Kombinatorik, Zufallsvariablen und Verteilungen
  • Einführung in Korrelation, lineare Regression und grundlegende Hypothesentests
  • Anwendung statistischer Verfahren auf einfache Datensätze im IT-bezogenen Arbeitskontext

3. Python für IT-Berufe
  • Einführung in die grundlegende Syntax und Logik von Python für IT-Berufe
  • Erstellung einfacher Programme und Bearbeitung erster datenbezogener Aufgaben mit Python
  • Praktische Übungen zur strukturierten Umsetzung von Programmierlogik
  • Nutzung von Python als Werkzeug zur Bearbeitung mathematischer und statistischer Fragestellungen

4. Digitale Werkzeuge und Arbeitsweisen in IT-Berufen
  • Grundlagen des Arbeitens mit der Kommandozeile im Rahmen von Bash
  • Einführung in Git zur Versionskontrolle und strukturierten Nachverfolgung von Arbeitsständen
  • Verknüpfung von Mathematik, Statistik und Python mit typischen digitalen Arbeitsprozessen in IT-Berufen
  • Schrittweise Bearbeitung praxisnaher Übungsaufgaben zur Sicherung des methodischen Verständnisses

5. Praktische Anwendung im Arbeitskontext
  • Analyse einfacher Datensätze anhand realitätsnaher Beispiele
  • Umsetzung kleiner Aufgabenstellungen mit mathematischen, statistischen und programmiertechnischen Methoden
  • Aufbau eines grundlegenden Verständnisses für datenbasierte Entscheidungen in IT-Berufen
  • Vorbereitung auf weiterführende Qualifizierungen in Data Analytics, Softwareentwicklung und IT-Systemintegration

Berufliche Relevanz
  • Stärkung grundlegender Kompetenzen in Mathematik, Statistik und Python für IT-Berufe
  • Unterstützung beim Einstieg in datenorientierte, analytische und programmiernahe Tätigkeiten
  • Verbesserung der Fähigkeit, Daten zu strukturieren, auszuwerten und technisch weiterzuverarbeiten
  • Grundlage für weiterführende Aufgaben in den Bereichen Datenanalyse, Business Intelligence und Softwareentwicklung
  • Förderung sicherer Arbeitsweisen mit Python, Bash und Git in modernen IT-Berufen