Was bewegt gestandene Softwareentwickler*innen, welche über Jahrzehnte Sprachen wie C, C++, C# und Java programmiert und gelehrt haben, dazu, sich auf eine interpretierte Sprache wie Python einzulassen? Ich kann diese Frage nur für mich beantworten und zwar mit den Attributen:
- Einfachheit
- Lesbarkeit
- Plattformübergreifende Verfügbarkeit
- Flexibilität
- Und vor allem die ganze Power der über Packages verfügbare Erweiterungen
Bei mir hat sich vor einigen Jahren die Frage gestellt, wie ich am einfachsten und vor allen Dingen am flexibelsten Daten analysieren kann. Dabei starte ich gerne in einer Ad-hoc-Umgebung und «schürfe» so in den Daten nach neuen Erkenntnissen. Bis anhin ging ich solche Problemstellungen hauptsächlich mit der Data-Mining-Umgebung im Umfeld von Business Intelligence an. Das funktioniert eigentlich recht gut, aber nur wenn man bereits ganz konkrete Vorstellung über die Dateninhalte hat. Das heisst, es ist bereits ein hohes Mass an Domänen-Wissen (z.B. Banking, Industriewissen usw.) vorhanden. Eine weitere Herausforderung dabei sind die recht langen Zyklen bei der Umsetzung der Erforschung der Daten.
Mit Python und den entsprechenden Packages dazu, wie Numpy, Pandas, Scikit, Tensor Flow, Keras und ähnliche, entdeckte ich ganz neue Möglichkeiten, um nach verborgenen Strukturen und Datenmustern zu suchen.
Je mehr Aufträge ich in diesem Bereich für meine Kundschaft erarbeiten durfte, desto mehr entdeckte ich neue Möglichkeiten für den Einsatz, und meine Begeisterung wuchs.
Dann rollte die Cloud auf uns zu. Plötzlich war es relativ einfach, ganze Infrastrukturen statt in Wochen in Stunden aufzubauen, das Ganze zu vernetzen und als Service anzubieten. Da meine Kunden jedoch recht heterogen unterwegs waren und sind, musste ich mit verschiedenen Tools auf verschiedenen Plattformen und dann noch mit verschiedenen Programmiersprachen arbeiten. Auf der Suche nach einer gemeinsamen Umgebung und Sprache stiess ich schon früh auf diesen bereits geschätzten, alt bekannten Python.
Diese Geschichte liesse sich noch weiterspinnen. Von Industrieanwendungen über Steuerungen hin zu IoT-Anwendungen. All dies brachte mich dazu, ein entsprechendes Curriculum für Python zu entwickeln. Heute betrachte ich Python mit all seinen Erweiterungen als das Taschenmesser für die Softwareentwicklung (Mac Guyver lässt grüssen).
Um den Möglichkeiten dieser Umgebung gerecht zu werden, braucht es einiges an Grundlagen. Die ersten Erfahrungen mit einem Einsteigerkurs für «noch» nicht Entwickler*innen haben gezeigt, wie wichtig in diesem Bereich der persönlich geführte Einstieg in diese Umgebung ist. So sah ich doch wieder mal in meinen Kursen den Statusbericht «ausverkauft».
Das Curriculum, das ich in Kooperation mit Fast Lane Schweiz entwickelt habe, trägt dem Rechnung. In den verschiedenen Bereichen werden themenspezifisch die fundamentalen Grundlagen gelegt.
Entry Level
Für den Einstieg in die Python-Welt stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung. Der 3-tägige Kurs für den Programmiereinstieg (PYTHON01). Der gewählte Learning by Doing Ansatz führt Programmiereinsteiger*innen in kleinen Schritten durch die Grundelemente der Programmierung. Dabei gehen wir zusammen den Weg von den ersten Schritten bis zu selbständig erstellten, einfachen Scripts. Für Programmierprofis ist der Kurs (PYTHON02) konzipiert, sie lernen hier in einer sehr gerafften Form die wichtigsten Konstrukte und Spezialitäten von einem Programmierprofi kennen.
Wenn Sie wollen, können Sie die erste Stufe mit dem Ablegen einer international anerkannten Prüfung bestätigen lassen. https://pythoninstitute.org/certification/pcep-certification-entry-level/
Associate Level
Hier vertiefen Sie im Kurs (PYTHON03) ganz gezielt ihre Fähigkeiten in der Python-Programmierung, um die zweite Stufe, den Associate Level, zu erreichen.
Auch hier können Sie durch das optionale Ablegen der Prüfung https://pythoninstitute.org/certification/pcap-certification-associate/ ihre Fähigkeiten besser sichtbar für sich und ihren Arbeitgeber machen.
Der Associate Level wird in naher Zukunft durch spezifische Workshops ergänzt.
Professional Level
Auf der dritten Stufe erreichen wir mit dem Kurs (PYTHON04) zusammen die Professional Stufe. Hier geht es darum, dass Sie das Wissen und Können haben, um Applikationen oder komplexe Scripts zu verstehen, aufbauen und mitentwickeln zu können.
Auch diese Stufe können Sie mit der Prüfung https://pythoninstitute.org/certification/pcpp-certification-professional/ dokumentieren, wenn Sie möchten.
Im Professional Level bieten wir die Datenanalyse mit Python (PYTHON5) an. Dieser Kurs bietet den optimalen Einstieg in die sehr aktuellen Rollen wie Datenanalyst, Data Engineer (Big Data) oder Data Scientist an. Dabei werden Techniken berücksichtigt, die Sie in Ihrer eigenen Umgebung oder in der Cloud einsetzen können. In naher Zukunft werden hier weitere Angebote in Form von Workshops und Vertiefungen folgen.
Ebenfalls im Professional Level angesiedelt ist der Kurs (PYTHON06), in welchem wir zusammen in die Netzwerkprogrammierung einsteigen und uns zusätzlich auch die ersten Fähigkeiten des sogenannten Ethical Hackings aneignen.
Weitere Informationen zu den Phyton-Trainings und alle aktuellen Kurstermine
Über den Autor
Dieter Rüetschi ist seit fast 30 Jahren im Bereich Softwareentwicklung, Datenanalyse und -management unterwegs. Aktuelle Schwerpunkte sind Python, Data Engineering, Big Data, Data Science, SQL Server und .NET Entwicklung. Seit 25 Jahren ist Dieter Rüetschi als Trainer, Berater und Softwarearchitekt in den verschiedensten Branchen tätig.
