Im Arbeitsalltag technischer Projektmanager:innen nehmen eigene kleine Skripte und Auswertungen eine wichtige Rolle ein, weil sie Tooling-Brüche schließen und Datenarbeit beschleunigen. Der Kurs verbindet Python-Grundlagen mit der Arbeit im Jupyter Notebook.


!Kursinhalt


!1. Sprachgrundlagen verstehen
*Variablen, Datentypen und Operatoren in Python
*Bedingungen mit if-else
*Fehlermeldungen lesen und einordnen


!2. Listen, Schleifen und Iteration
*Listen und Listen-Methoden für Projektdaten
*for-Schleifen über Datenstrukturen
*Schleifen mit Bedingungen kombinieren


!3. Funktionen, Module und Dateien
*Eigene Funktionen für Auswertungen
*Module importieren und einbinden
*Dateien einlesen, schreiben und transformieren


!4. Notebook-spezifische Praxis
*Code, Markdown und Ergebnis im Notebook kombinieren
*Dictionaries und strukturierte Daten verarbeiten
*Datenbank-Interface schrittweise umsetzen


!Berufliche Relevanz


*Auswertungen entstehen reproduzierbar dokumentiert
*Stakeholder können Code und Ergebnis nachvollziehen
*Wiederholbare Analysen lassen sich teilen