Python 3 Grundkurs intensiv

• Einsteigerinnen und Einsteiger, die Python 3 von Grund auf lernen und einen strukturierten Python Grundlagen Kurs suchen
• Umsteigerinnen und Umsteiger aus anderen Programmiersprachen, die Syntax, Tooling und Python-typische Programmiermuster kennenlernen möchten
• IT-Fachkräfte, Systemadministratorinnen und Systemadministratoren, die Python für Skripting, Automatisierung und Datenverarbeitung einsetzen wollen
• Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Technik, Analyse, Office-Umfeld oder Forschung, die eigene Python-Skripte verstehen, anpassen und erstellen möchten

Python Kurs in München, online oder als Inhouse-Schulung

Du kannst diesen Python Kurs in München, online oder als Inhouse-Schulung für dein Unternehmen nutzen. Präsenztermine in München eignen sich besonders, wenn du den direkten Austausch mit Dozent und Gruppe suchst. Die Online-Teilnahme bietet sich an, wenn du ortsunabhängig einen strukturierten Python Grundlagen Kurs absolvieren möchtest. Für Teams kann die Schulung als Firmenschulung mit Beispielen aus dem eigenen Arbeitsumfeld durchgeführt werden.

Der Schwerpunkt liegt bewusst auf den Grundlagen von Python 3 und nicht auf fortgeschrittenen Spezialgebieten wie Data Science, Natural Language Processing oder Deep Learning. Diese Themen werden eingeordnet, aber nicht vertieft. Wenn du nach dem Grundkurs gezielt weiterarbeiten möchtest, passen je nach Zielsetzung der Python Packaging Kurs mit pip und virtuellen Umgebungen, das Clean Code Training mit Python, der pytest Einführungskurs für testgetriebene Entwicklung oder der Python Machine Learning Grundkurs als nächste Schritte.

Nach dem Seminar kannst du typische Python-Aufgaben eigenständig angehen: kleinere Programme schreiben, Daten strukturiert verarbeiten, Code in Funktionen und Module aufteilen, Fehler kontrolliert behandeln und bestehende Python-Beispiele besser lesen. Termine, Verfügbarkeit und Buchungsoptionen findest du im Buchungsbereich der Seite.

• Sicherer Einstieg in Python 3 mit Entwicklungsumgebung, Interpreter, venv und pip
• Eigenständige Umsetzung kleiner Programme mit Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen
• Strukturierter Aufbau von Python-Projekten mit Modulen, Packages, Type Hints und DocStrings
• Fundiertes Verständnis objektorientierter Programmierung mit Klassen, Vererbung, abstrakten Klassen und Composition
• Robuste Programme mit Exception Handling, Datei-I/O, Logging, datetime und SQLite entwickeln
• Gezielte Orientierung für weiterführende Python-Themen wie Testing, Packaging, Datenanalyse und Webentwicklung

Einführung, Entwicklungsumgebung und erster Python-Code

• Einordnung von Python 3 und typische Einsatzbereiche in Softwareentwicklung, Automatisierung, Datenverarbeitung und Scripting
• Vergleich zu anderen Programmiersprachen und Besonderheiten der Python-Syntax
• Installation und Einrichtung einer lauffähigen Python-Umgebung
• Entwicklungsumgebungen und Editoren: PyCharm, VS Code, (neo-)vim mit LSP und Jupyter Notebook
• Grundkonfiguration von Projekten, Interpreter-Auswahl und Ausführung von Skripten
• Python Tooling: Linter, Language Server Protocol, Formatter und sinnvolle Hinweise zur Code-Qualität
• Überblick zu KI-Modellen und GitHub Copilot als Unterstützung bei der Python Programmierung
• Aufbau eines ersten Skripts mit Eingaben, Ausgaben und kommentiertem Code

Syntax, Datentypen und Variablen

• Grundlegende Python-Syntax, Einrückung und Code-Struktur
• Variablen, Zuweisungen, Namenskonventionen und einfache Ausdrücke
• Zahlen, Strings, Booleans und None
• Typumwandlungen, Operatoren und typische Stolperstellen beim Einstieg
• String-Verarbeitung, Formatierung und Ausgabe von Ergebnissen
• Python Befehle und Standardfunktionen für häufige Aufgaben im Programmieralltag

Datenstrukturen und Kontrollfluss

• Listen als veränderbare Sequenzen und typische Operationen
• Tupel für unveränderbare Datenstrukturen
• Dictionaries als Schlüssel-Wert-Strukturen für strukturierte Daten
• Sets für eindeutige Werte und Mengenoperationen
• Auswahl passender Datenstrukturen für typische Programmieraufgaben
• Verzweigungen mit if, elif und else
• Vergleichsoperatoren, logische Operatoren und Wahrheitswerte
• for-Schleifen, while-Schleifen, Iteratoren und kontrollierte Schleifenlogik
• Abbruch und Fortsetzung von Schleifen mit break und continue

Funktionen, Type Hints und sauber strukturierter Code

• Definition eigener Funktionen mit Parametern, Argumenten und Rückgabewerten
• Positionsargumente, benannte Argumente und Standardwerte
• Sichtbarkeit von Variablen, Gültigkeitsbereiche und Seiteneffekte
• Type Hints zur besseren Lesbarkeit und Unterstützung durch Entwicklungswerkzeuge
• DocStrings für verständliche Dokumentation direkt im Code
• Strukturierung von Programmlogik in wiederverwendbare Bausteine
• Grundlagen für wartbaren Python-Code als Vorbereitung auf weiterführende Themen wie Clean Code mit Python

Module, Packages, pip und virtuelle Umgebungen

• Eigene Module erstellen und sinnvoll importieren
• Packages strukturieren und Namensräume nutzen
• pip als Paketmanager für Python
• Einbindung von 3rd Party Paketen in eigene Projekte
• Virtual Environments mit venv für isolierte Abhängigkeiten
• Grundlagen der Paketverwaltung als Einstieg in Python Packaging mit pip und virtuellen Umgebungen
• Typische Projektstruktur für kleine und mittlere Python-Anwendungen

Objektorientierte Programmierung mit Python

• Klassen, Objekte, Attribute und Methoden
• Konstruktoren, Instanzzustand und Methodenaufrufe
• Vererbung mit Basisklassen, Subklassen und super()
• Abstrakte Klassen als Strukturierungswerkzeug
• Composition als Alternative zu tiefen Vererbungshierarchien
• Magische Methoden für Python-typisches Verhalten
• Methoden überschreiben und Operator Overloading auf Python Art
• Praxisnahe Modellierung kleiner objektorientierter Programme

Robustheit, Fehlerbehandlung und Standard Library

• Exception Handling mit try, except, else und finally
• Eigene Exceptions für fachliche Fehlerfälle
• Dateien lesen und schreiben
• Arbeiten mit Dateipfaden, Verzeichnissen und Systeminformationen über os und sys
• Zeit- und Datumsverarbeitung mit datetime und time
• Protokollierung mit dem Python logging Modul
• Grundlagen der Datenpersistenz mit SQLite
• Ausblick auf automatisierte Tests und pytest für Python-Code

Ausblick auf weiterführende Python-Einsatzgebiete

• Einordnung von Pandas, NumPy und typischen Data-Science-Bibliotheken
• Abgrenzung zwischen Python Grundkurs, Python Datenanalyse und Machine Learning
• Weiterführende Möglichkeiten in Webentwicklung mit Django
• Weiterführende Möglichkeiten in Python für Systemadministration
• Weiterführende Möglichkeiten in Python im Office Umfeld

• Trainergeführte Live-Demos mit direkter Umsetzung in der eigenen Entwicklungsumgebung
• Hands-on-Übungen zu Syntax, Datenstrukturen, Funktionen, Modulen, OOP und Standard Library
• Schrittweise Programmieraufgaben mit Besprechung typischer Fehler und Lösungswege
• Praxisbeispiele aus Automatisierung, Datenverarbeitung, Dateioperationen und Datenbankzugriff
• Kurze Theorieblöcke mit anschließender Anwendung am Code
• Fragen aus dem Arbeitsalltag der Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden in Übungen und Diskussionen aufgegriffen