- Python als Werkzeug für Datenverarbeitung
- Datenstrukturen und Skripting
- Integration mit SQL
- Nutzung von Pandas und NumPy
- Automatisierung von ETL-Prozessen
- Integration in Pipelines
- Tests und Validierung
- Performance-Optimierung
- Dokumentation von Python-Projekten