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Software im Unternehmen

Programmierung im Unternehmen: die Entscheidungen, die euren Code über Jahre tragen

Welche Sprache das nächste Vorhaben trägt, wie viel Testautomatisierung sich rechnet, wann ihr von Java 8 wegkommt und wer euren COBOL-Bestand in fünf Jahren pflegt: Diese Fragen wirken länger nach als jede einzelne Zeile Code. Hier stehen sie mit beiden Seiten der Rechnung, von Python und Java über Git, Tests und Code Reviews bis zu Embedded, Echtzeit-3D und dem Bestand, den so schnell niemand abschaltet.

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KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
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Orientierung

Was steht bei euch als Nächstes an?

Vier Lagen, wie sie in Entwicklungsteams tatsächlich vorkommen. Nimm die, die deiner am nächsten kommt.

„Wir fangen etwas Neues an und im Team gehen die Meinungen zur Sprache auseinander"

Python und Java werden im Unternehmen für sehr verschiedene Dinge eingesetzt, und die Wahl entscheidet mit, wen du später dafür einstellst.

Die beiden Sprachen nüchtern vergleichen

„Unsere Anwendung hängt noch auf Java 8 und niemand traut sich an den Sprung"

Build, Bibliotheken und der Wechsel von javax zu jakarta lassen sich in einer Reihenfolge angehen, bei der die Anwendung zwischendurch lauffähig bleibt.

Den Sprung auf eine aktuelle LTS planen

„Der Build ist rot, obwohl auf meinem Rechner alles grün war"

Unzuverlässige Tests haben wenige, immer wiederkehrende Ursachen, und die kannst du der Reihe nach ausschließen, statt den Lauf einfach zu wiederholen.

Flaky Tests abstellen statt neu starten

„Bei uns arbeitet jedes Team anders, und über Merge oder Rebase streiten wir jede Woche neu"

Welches Vorgehen trägt, hängt daran, wie oft ihr ausliefert und wer die Historie ein Jahr später noch lesen muss.

Eine Regel finden, die im Team hält
Besonders gefragt

Drei Seiten, die oft den Ausschlag geben

Die Sprachwahl für das nächste Vorhaben, die Rechnung hinter der Testautomatisierung und die Frage, welche Historie euer Team später noch lesen kann.

Was wovon unterscheiden

Python oder Java: welche Sprache zu eurem Vorhaben passt

Beide sind reif, beide sind verbreitet, und trotzdem ist die Wahl selten offen. Sie hängt an der Aufgabe, an der Größe des Teams und an dem, was euer Rechenzentrum ohnehin schon betreibt.

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Regeln und Freigaben

Wann sich Testautomatisierung rechnet und wann sie Geld verbrennt

Die Kosten stehen nicht in der Erstellung, sondern in der Pflege. Wer das einpreist, automatisiert weniger Fälle und hat am Ende mehr davon.

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Was wovon unterscheiden

Git Merge oder Rebase: welche Historie euer Team in zwei Jahren noch lesen kann

Die Frage klingt nach Geschmack und ist keine. Sie entscheidet, ob ihr einen Fehler in zwanzig Minuten eingrenzt und ob ein erzwungener Push fremde Arbeit kostet.

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Vollständig

Alle Themen zur Programmierung im Überblick

Was wovon unterscheiden

Wissen prüfen

Wo stehst du gerade?

Bevor du dich durch das Programm liest, lohnt sich eine ehrliche Einschätzung. Die Tests dauern ein paar Minuten, kosten nichts und erklären dir jede Antwort.

Wissenstest Python Grundlagen QuizTeste dein Wissen zu Python-Grundlagen. Finde heraus, ob du fit für die nächste Schulung bist. Quiz starten Wissenstest Git Grundlagen QuizTeste dein Wissen zu Branching, Merging, Remote Repositories, Stash und Git-Workflows. Quiz starten
Das Angebot

Passende Kurse im Katalog

Wenn dir nicht eine einzelne Antwort fehlt, sondern die Grundlage darunter, geht es hier weiter. Sortiert nach der Sprache und dem Werkzeug, mit dem du tatsächlich arbeitest.

Grundlagen Der Einstieg in Programmierung und Objektorientierung 4 Kurse Python Von den Grundlagen über Django und FastAPI bis zu pandas und pytest 26 Kurse Java Jakarta EE, Spring, Quarkus und die Build-Werkzeuge Maven und Gradle 27 Kurse Softwaretest Testentwurf, Automatisierung und die Zertifizierungen von ISTQB und IREB 20 Kurse Git Versionsverwaltung im Team, dazu GitHub Actions, Copilot und GitLab CI 8 Kurse C und C++ Hardwarenahe Entwicklung, Treiberbau und sichere Programmierung 6 Kurse Embedded Systems Embedded Linux mit Yocto und Echtzeit mit Zephyr RTOS 4 Kurse Game Development Unreal Engine und Godot, auch für Konfiguratoren und Visualisierung 33 Kurse
Sehr umfangreicher Überblick über Zusammenhänge und Anwendungsbereiche. Sehr zu empfehlen.
Einführung in die Programmierung für Programmiereinsteiger
Effektives, gemeinsames Erarbeiten der Aufgaben mit vielen praktischen Tipps.
Groovy Grundkurs
Sehr guter Trainer und gute Aufbereitung der Inhalte und auch eingehen auf Fragen der Beteiligten.
Unreal Engine Kurs für Einsteiger

Häufige Fragen zur Softwareentwicklung im Unternehmen

Welche Programmiersprache sollten wir im Team zuerst lernen?
Das hängt weniger an der Sprache als an der Aufgabe, die zuerst ansteht. Wer Auswertungen, Automatisierung und Schnittstellen bauen will, kommt mit Python am schnellsten zu einem Ergebnis. Wer eine Fachanwendung über Jahre betreiben und die Stellen dafür besetzen muss, fährt mit Java meist besser, weil Bibliotheken, Werkzeuge und der Arbeitsmarkt darauf eingestellt sind. Eine dritte Sprache lohnt sich erst, wenn eine der beiden nachweislich nicht trägt.
Lohnt sich eine Zertifizierung wie ISTQB Foundation Level?
Für Teams, die gerade eine gemeinsame Sprache fürs Testen suchen, ja. Das Zertifikat sortiert Begriffe, Testarten und Vorgehen so, dass Entwicklung, Test und Fachbereich am Ende dasselbe meinen. Was es nicht leistet: Es macht niemanden zum Testautomatisierer und es ersetzt keine Schulung zum eingesetzten Werkzeug. Wer bereits eine eingespielte Teststrategie hat, holt aus einem Aufbaumodul oder einem Werkzeugkurs mehr heraus als aus dem Einstieg.
Wie viel sollten wir automatisiert testen?
So viel, wie ihr oft genug wiederholt, dass sich der Aufbau bezahlt macht. Ein Test, der einmal im Jahr läuft, kostet als Automat mehr, als er spart. Ein Test, der bei jedem Commit läuft und einen teuren Fehler abfängt, hat sich nach wenigen Wochen gerechnet. Die übliche Reihenfolge lautet deshalb: zuerst die Fälle mit dem größten Schaden, dann die, die am häufigsten laufen, und zuletzt alles, was sich ohnehin ständig ändert.
Brauchen wir das alles noch, wenn ein Sprachmodell den Code schreibt?
Ein Sprachmodell liefert schnell etwas, das aussieht wie die Lösung. Ob es das Richtige tut, ob die Fehlerfälle abgedeckt sind und ob die Abhängigkeit dahinter überhaupt noch gepflegt wird, prüft weiterhin ein Mensch, und dafür braucht dieser Mensch genau das Wissen, das hier steht. Was sich verschiebt, ist die Gewichtung: Tippen wird billiger, Lesen, Prüfen und Entwerfen werden wichtiger.
Was machen wir mit dem Bestand, den kaum noch jemand versteht?
Zuerst zwischen alt und riskant unterscheiden. Eine COBOL-Anwendung, die seit zwanzig Jahren zuverlässig läuft, ist kein Problem, solange jemand sie ändern kann. Gefährlich wird es, wenn dieses Wissen an einer einzigen Person hängt oder wenn die Laufzeitumgebung keine Sicherheitsupdates mehr bekommt. Beides lässt sich angehen, ohne gleich neu zu bauen: Wissen weitergeben, Abhängigkeiten aktualisieren, Tests nachziehen, und erst danach über eine Ablösung reden.

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Vom Lesen zum eigenen Projekt

Die Stellen, an denen eine Sprache oder ein Werkzeug wehtut, klären sich am schnellsten am eigenen Code mit jemandem daneben. Bei cmt gibt es dafür Kurse von den Grundlagen über Python, Java und Git bis zu Testautomatisierung, Embedded und Game Development.

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