Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Python-Programmierung, Software Engineering, Algorithmen und Data Engineering. Die Teilnehmenden befassen sich mit grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepten der Softwareentwicklung sowie mit Methoden zur Verarbeitung, Strukturierung und Bereitstellung von Daten.
Schwerpunkte sind die Entwicklung von Anwendungen mit Python, Softwareprozesse, agile Vorgehensweisen, Algorithmenentwurf, Qualitätssicherung, Versionskontrolle und datenbezogene Infrastruktur. Ergänzend werden praktische Projektarbeiten eingesetzt, um die behandelten Inhalte auf typische Aufgabenstellungen der Softwareentwicklung und des Data Engineerings anzuwenden.
Programmieren mit Python- Einführung in die Programmiersprache Python
- Grundlagen der Python-Syntax
- Objektorientierte Programmierung mit Python
- Klassen, Objekte und Methoden
- Ausnahmebehandlung und Fehlerbehebung
- Nutzung ausgewählter Python-Bibliotheken
- Umgebungen und Paketmanagement
- Dokumentation von Python-Code
- Testen und Prüfen von Programmen
- Versionskontrolle in Entwicklungsprojekten
Software Engineering und Softwareprozesse
- Grundlagen des Software Engineerings
- Software-Prozessmodellierung
- Software-Lebenszyklen
- Planung und Strukturierung von Entwicklungsprozessen
- Agile und schlanke Vorgehensmodelle
- Lebenszyklus von Softwareprodukten
- Steuerung und Management von Softwareprozessen
- Zusammenarbeit in Softwareprojekten
- Qualitätssicherung im Entwicklungsprozess
Algorithmik
- Grundlagen des Algorithmenentwurfs
- Wichtige Klassen von Algorithmen
- Korrektheit von Algorithmen
- Vollständigkeit von Algorithmen
- Berechenbarkeit und theoretische Grenzen algorithmischer Verfahren
- Effizienz und Laufzeitverhalten von Algorithmen
- Auswahl geeigneter Algorithmen für praktische Problemstellungen
Praxisprojekt Software Engineering
- Anwendung der vermittelten Software-Engineering-Konzepte
- Bearbeitung eines praktischen Entwicklungsszenarios
- Planung und Umsetzung in Projektphasen
- Analyse von Anforderungen
- Entwurf und Implementierung einer Softwarelösung
- Dokumentation und Prüfung der Projektergebnisse
- Zusammenarbeit in Projektteams
Data Engineering
- Grundlagen der Datentechnik
- Aufgaben und Arbeitsfelder im Data Engineering
- Datenverarbeitung in unterschiedlichen Skalierungsstufen
- Überblick über Datenarchitekturen
- Grundlagen von Data Governance
- Sicherheit und Schutz von Daten
- Einordnung gängiger Cloud-Plattformen
- Grundlagen des DataOps-Ansatzes
- Datenbereitstellung für Analyse- und Anwendungsszenarien
Praxisprojekt Data Engineering
- Wissenstransfer auf datenbezogene Aufgabenstellungen
- Analyse praktischer Problemstellungen
- Konzeption eines Dateninfrastruktur-Bausteins
- Implementierung ausgewählter Komponenten
- Prüfung und Dokumentation der Ergebnisse
- Einordnung der Lösung in Data-Engineering-Prozesse
Kompetenzziel
Nach Abschluss der Weiterbildung können die Teilnehmenden Python zur Entwicklung software- und datenbezogener Anwendungen einsetzen. Sie können Softwareprozesse einordnen, Algorithmen hinsichtlich Korrektheit und Effizienz bewerten und grundlegende Methoden des Software Engineerings anwenden. Darüber hinaus können sie Aufgaben im Data Engineering beschreiben, datenbezogene Infrastrukturkomponenten konzipieren und praktische Lösungen für die Verarbeitung und Bereitstellung von Daten umsetzen.