50+ Python-Projekte für alle Kompetenzstufen im Jahr 2026

TL;DR

• Dieser Artikel listet 50+ Python-Projektideen für Einsteiger, Fortgeschrittene, Expertinnen und Experten sowie für spaßige Side-Projekte
• Einsteigerprojekte konzentrieren sich auf Datenanalyse und -visualisierung mit realen Datensätzen (Sport, Finanzen, E-Commerce)
• Fortgeschrittene Projekte führen Machine Learning, Bilderkennung und NLP auf nicht-tabellarischen Daten ein
• Expertenprojekte decken Empfehlungssysteme, Deep Learning, NLP-Pipelines und ML-Deployment ab
• Wähle Projekte nach echtem Interesse, halte sie machbar und teile deine Arbeit, um ein starkes Data-Science-Portfolio aufzubauen

Bevor du mit Python-Projekten startest

Wenn du Python bereits kennst, kannst du sofort loslegen. Möchtest du dir erst die nötigen Grundlagen für Python-Projekte draufschaffen, schau dir unsere interaktiven Python-Kurse an.

Sobald du bereit bist, an Projekten zu arbeiten, probiere DataLab aus und arbeite direkt im Browser in DataCamps voll konfiguriertem Data Notebook an deinen Projekten – inklusive Veröffentlichung. Außerdem lohnt sich ein Blick auf unsere kuratierten KI-Projektideen und KI-Agenten-Projekte für die neuesten Trends. 

Python-Projekte für Einsteiger

Als Einsteiger solltest du Python-Projekte nutzen, um Gelerntes zu festigen und neue Kompetenzen aufzubauen. Diese Auswahl dreht sich vor allem um explorative Datenanalyse sowie einfache Modellierungs- und Forecasting-Aufgaben mit relevanten realen Datensätzen.

1. Datenanalyse von Diamantenpreisen

Diamanten werden nach der Struktur ihrer Kohlenstoffatome in fünf Reinheitstypen eingeteilt. Das Diamonds-Dataset auf Kaggle liefert noch mehr Infos — Schliff, Reinheit, Farbe und Preis. Perfekt, um deine Visualisierungskompetenzen mit explorativer Datenanalyse zu schärfen. 

2. Altersanalyse von Abalone-Schalen

Ein besonderes Abalone-Dataset. Abalone-Schalen sind Naturwunder; ihr Alter lässt sich über die Ringe im Inneren bestimmen. Kannst du das Alter mit Python und Datenanalyse vorhersagen?

3. Premier-League-Datenanalyse

Ein Fußball-Datensatz, mit dem du Ereignisse aus der Saison 2018–2019 der englischen Premier League erkunden, analysieren und visualisieren kannst. Der Soccer-Datensatz ist ein hervorragendes Einsteigerprojekt für Datenanalyse mit einem breiten Feature-Set, von Basisdetails bis hin zu feinen Statistiken.

Das Projekt kommt mit einem klaren Data Dictionary und geführten Aufgaben. Außerdem enthält es reale Szenarien, die das Projekt spannender machen und sich hervorragend für dein Portfolio eignen. Es kombiniert angeleitetes Lernen mit offener Exploration – ideal für den Kompetenzaufbau.

Daten aus einem Einsteiger-Python-Projekt zu Fußballtrends

4. Churn-Vorhersage in der Telekommunikation

Kundenabwanderung ist eines der klassischsten Machine-Learning-Probleme. In diesem Kundendatensatz sagst du die Abwanderung für einen Telekommunikationsanbieter anhand von Nutzungsdaten voraus. Der Datensatz umfasst viele Features wie Anrufabbrüche, Vertragsdauer und Kundenwert – ideal für eine fundierte Analyse. Das Einsteigerprojekt enthält geführte Aufgaben zu Exploration, Visualisierung und Statistik und bietet ein realistisches Szenario: Prognostiziere Churn angesichts eines neuen Wettbewerbers.

5. Aktienpreise und -vorhersage

Fragst du dich, was die Schwankungen an der Börse treibt? Der Tech-Aktien-Datensatz von 2010–2021 lässt dich historische Kurse großer Tech-Firmen wie Apple, Tesla und Amazon analysieren.

6. NBA-Wurfdaten

Aus welcher Distanz treffen Basketballspieler am häufigsten? Mit diesem NBA-Wurfdaten-Datensatz aus den Playoffs 2021 beantwortest du genau diese Frage. 

7. E-Commerce-Umsätze prognostizieren

Nutze diesen E-Commerce-Datensatz eines Onlinehändlers, um mit Visualisierung und Forecasting künftige Umsätze zu prognostizieren. Der Datensatz umfasst Bestellungen aus mehreren Ländern über ein Jahr mit Variablen wie Rechnungsnummern, Lagercodes, Mengen und Stückpreisen. So sind u. a. Zeitreihenanalysen, Kundensegmentierung und Produktkategorisierung möglich. Die Aufgaben regen dazu an, Ausreißer wie negative Bestellmengen zu untersuchen, Gewinne über Zeiträume zu visualisieren und Bestellgrößen zwischen Ländern zu vergleichen. Das Szenario fordert dich zudem auf, über 4000 einzigartige Produkte nach Merkmalen zu kategorisieren – hoch relevant im E-Commerce. 

Noch ein Einsteigerprojekt mit E-Commerce-Daten

8. Airbnb-Angebote analysieren

Dieser Airbnb-Datensatz hilft dir, Dynamiken hinter Vermietungsangeboten zu verstehen. Finde heraus, welche Viertel die beliebtesten Angebote haben, wie Preis und Zimmertyp zusammenhängen und mehr. 

9. BIP-Daten analysieren 

Das Bruttoinlandsprodukt ist einer der stärksten Indikatoren für die wirtschaftliche Gesundheit eines Landes oder einer Region. Analysiere in diesem Datensatz, wie sich das BIP in den letzten 50 Jahren entwickelt hat. 

10. Olympia-Datenanalyse 

Welches Land ist im Judo am erfolgreichsten? Wie beeinflusst die Körpergröße den Erfolg in einer Sportart? Mit explorativer Analyse des Olympia-Datensatzes beantwortest du diese und weitere Fragen.   

Ein Beispiel für Erkenntnisse aus dem Olympia-Projekt

Python-Projekte für Fortgeschrittene

Abseits von Einsteigeraufgaben fordern dich diese Projekte mit nicht-tabellarischen Datensätzen (z. B. Bilder, Audio) heraus und testen deine Machine-Learning-Fitness an verschiedenen Problemstellungen.

1. Musikgenres aus Audiodaten klassifizieren

Bist du ein echter Musikfan? Dann wirst du es lieben, in diesem Audio-Recognition-Projekt Musikgenres mit Machine Learning auf einem Musikdatensatz zu prognostizieren. Dieses mittlere Python-Projekt deckt die gesamte Data-Science-Pipeline ab: von Exploration und Feature Engineering bis zur Implementierung und Bewertung mehrerer ML-Algorithmen. Dazu kommen Themen wie unausgewogene Klassen und Cross-Validation. Ein intensives, bibliotheksreiches Projekt – ideal als Lernerfahrung und fürs Portfolio.

2. Uber-Abholungen in New York analysieren und visualisieren

Datensätze mit Geokoordinaten machen auf Karten immer Spaß. Dieses Uber-Pick-up-Dataset mit über 20 Millionen Fahrten in New York City ist keine Ausnahme. 

3. Erkennung handgeschriebener Zeichen

Die MNIST-Ziffernerkennung ist ein guter Einstieg in Deep Learning. Das A–Z-Handschrift-Dataset setzt noch eins drauf: Du sagst handgeschriebene englische Buchstaben voraus.

4. Kreditkartenbetrug erkennen

Kreditkartenbetrug ist knifflig — vor allem wegen starker Klassenungleichgewichte. Schau, wie du das in diesem Betrugs-Datensatz in den Griff bekommst. Das Projekt eignet sich für fortgeschrittene Python-Anwender in Data Science und ML für Finanzen und Sicherheit. Es umfasst eine umfassende Analyse von Transaktionen zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten – von Geodatenplots bis hin zu Prognosemodellen. Realitätsnahe Herausforderungen inklusive: unausgewogene Klassen und ethische Fragen zu False Positives.

Ein Beispiel für Geodatenplots aus diesem Fortgeschrittenen-Projekt

5. Geschlechtserkennung über Klang

In diesem Gender-Prediction-Projekt nutzt du das Fuzzy-Paket, um das Geschlecht von Namen anhand von Phonemen und ihres Klangs zu kategorisieren.

6. Stornoraten bei Hotelbuchungen

Wenn du dich für Immobilien und Tourismus interessierst: Dieser Hotel-Booking-Datensatz zeigt dir Stornoraten. Mit einfachen ML-Verfahren kannst du die Stornowahrscheinlichkeit auf Basis historischer Daten vorhersagen.

7. Gesichtserkennung in Bildern

Schon mal gewundert, wie dein iPhone Gesichter mit kleinen Boxen markiert? Das ist Face Detection unter der Haube. Ähnliches baust du mit diesem Face-Detection-Datensatz annotierter Bilder.

8. Gesichtserkennung mit Supervised Learning

Bewältige die Aufgabe, Bilder von Arnold Schwarzenegger von anderen Gesichtern zu unterscheiden – mit einem gelabelten Gesichtserkennungs-Datensatz. Du baust eine komplette ML-Pipeline in Python und scikit-learn, optimierst und evaluierst das Modell. 

9. Nachfrage nach Bikesharing analysieren und prognostizieren

Dieser Bikesharing-Datensatz enthält zahlreiche Infos zu Fahrten für ein Bikesharing-Startup. Mit Faktoren wie Wetter, Tageszeit und Feiertagen sagst du die Nachfrage nach Leihrädern in Seoul voraus. Vergleiche Mietmuster über Tageszeiten und Jahreszeiten, visualisiere Temperatureinflüsse und identifiziere die wichtigsten Einflussvariablen.

Ein Beispiel aus dem Python-Projekt zu Fahrradvermietungen

Fortgeschrittene Python-Projekte für Expertinnen und Experten

Diese Projekte gehen über komplexe Datensätze hinaus und fordern dich heraus, kreative Lösungen zu spannenden Problemen zu entwickeln. Ob Film-Empfehlungssysteme, Netzwerkanalyse zwischen Buchfiguren oder Gebärdenspracherkennung mit Machine Learning – hier lernst du reichlich Neues on the fly.

1. Ein Film-Empfehlungssystem bauen

Streaming-Plattformen empfehlen sehr granular anhand deines Verhaltens und dem ähnlicher Nutzer. In diesem Recommendation-Projekt lernst du, ein Film-Recommender-System mit kollaborativem und inhaltsbasiertem Filtern zu bauen.

2. American Sign Language erkennen

American Sign Language ist die Hauptsprache vieler gehörloser Menschen in Nordamerika. In diesem Image-Recognition-Projekt nutzt du Deep Learning, um ASL-Buchstaben zu erkennen.

3. Echtzeit-Kfz-Kennzeichenerkennung

Ein starkes Projekt zur Erkennung von Kennzeichen in Echtzeit mit Deep Learning auf Videodaten. Schau dir das GitHub-Projekt mit Datensatz und Code an. 

Ein fortgeschrittenes Python-Projekt zur Kennzeichenerkennung – Quelle

4. SMS-Spam-Erkennung

Spam-Erkennung ist ein Grundpfeiler der Data Science und braucht eine Kombination aus NLP und Machine Learning. Baue ein Tool zur Spamerkennung mit diesem SMS-Datensatz.

5. Netzwerkanalyse von Game of Thrones

Schon etwas in die Jahre gekommen, aber Game of Thrones hat die Welt wie kaum eine andere Serie fasziniert. Bei dieser Fülle an Figuren: Wer war die wichtigste Person? In diesem Network-Analysis-Projekt findest du es heraus.

6. Filmgenre-Klassifikation mit Multi-Label-Ausgabe

Ein Film kann mehrere Genres kombinieren. Mit diesem Netflix-Datensatz wendest du Multi-Label-Klassifikation an, um Genres eines Films anhand von Beschreibung, Bewertung u. a. zu prognostizieren.

7. Eine Machine-Learning-Pipeline bauen und deployen 

Kein spezielles Einzelprojekt, aber das Deployment und der Betrieb der anderen Projekte ist eine extrem wertvolle Kompetenz für Arbeitgeber. In diesem Tutorial lernst du genau, wie das geht. 

Python-Projekte für Webentwicklung und Automatisierung

Python wird häufig für Webanwendungen und die Automatisierung repetitiver Aufgaben eingesetzt. Diese Projekte vermitteln dir praxisnahe Skills, die direkt im Job zählen.

1. Eine REST-API mit FastAPI bauen

Erstelle eine RESTful API für einen Task-Manager oder Blog mit FastAPI. Du lernst Endpunkt-Routing, Request-Validierung, Datenbankanbindung und API-Dokumentation mit Swagger.

2. Persönliche Portfolio-Website mit Django

Baue eine professionelle Portfolio-Seite mit Django, um deine Projekte zu zeigen. Inklusive Blog, Projektgalerie und Kontaktformular — ideal, um Full-Stack-Python-Kompetenzen zu demonstrieren.

3. Web Scraper für Preisbeobachtung

Erstelle einen automatisierten Web-Scraper mit BeautifulSoup oder Scrapy, der Produktpreise auf E-Commerce-Seiten trackt und bei Unterschreiten eines Schwellwerts Alarme sendet.

4. Datei-Organisation automatisieren

Schreibe ein Python-Skript, das Dateien im Download-Ordner automatisch nach Typ, Datum oder Projekt organisiert. Ein exzellenter Einstieg in Python-Automatisierung und das Arbeiten mit dem Dateisystem.

5. E-Mail-Automatisierungssystem

Baue ein System, das personalisierte E-Mails mit Pythons smtplib und deinen Python-API-Integrationsskills versendet. Automatisiere Newsletter, Erinnerungen oder Follow-ups basierend auf Triggern aus einer Datenbank oder Tabelle.

KI- und Generative-KI-Projekte mit Python

KI und generative KI gehören 2026 zu den gefragtesten Kompetenzen. Diese Projekte geben dir Praxis mit großen Sprachmodellen, Chatbots und KI-gestützten Anwendungen.

1. Einen KI-Chatbot mit Streamlit bauen

Erstelle einen interaktiven Chatbot mit der OpenAI-API und Streamlit als UI. Du lernst, den Verlauf zu verwalten, API-Requests zu handeln und eine Web-App zu deployen. Inspiration gibt das ChatGPT-Data-Science-Projekte-Tutorial.

2. Sentiment-Analyse-Dashboard

Baue ein Dashboard, das Textstimmung mit NLP-Techniken analysiert. Nutze Bibliotheken wie NLTK oder Hugging Face Transformers, um Texte als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren, und visualisiere mit Matplotlib oder Plotly.

3. PDF-Dokumente per Q&A abfragen

Baue ein Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-System, mit dem Nutzer Fragen zu hochgeladenen PDFs stellen können. Das Projekt kombiniert Dokumentenparsing, Vektor-Embeddings und LLM-Integration – 2026 stark gefragt.

4. KI-gestützter Inhaltszusammenfasser

Erstelle ein Tool, das lange Artikel oder Dokumente automatisch knackig zusammenfasst – mit den OpenAI- oder Hugging-Face-APIs. Du lernst Prompt Engineering, API-Integration und Textverarbeitung.

5. Einen KI-Agenten bauen

Nutze Frameworks wie LangChain oder CrewAI, um einen KI-Agenten zu entwickeln, der Aufgaben autonom erledigt – etwa Recherche, Reportgenerierung oder Q&A aus einer Wissensbasis.

Spaßige Python-Projekte zum Kompetenzaufbau

Nicht die komplexesten, aber spannende Datensätze zum Erkunden – ideal, um schnell in deinen Python-Lernflow zu kommen. 

1. Spooky Author Identification

Klassifiziere Werke von Mystery-Autorinnen und -Autoren. Finde heraus, ob ein Textauszug von Edgar Allen Poe, HP Lovecraft oder Mary Shelley stammt.

2. Prognose von Videospielverkäufen

Wartest du auf ein neues Game von Activision oder EA? Probiere, den Erfolg mit den Videospielverkaufsdaten von über 16k Titeln vorherzusagen. 

3. Myers-Briggs-(MBTI)-Persönlichkeitstyp vorhersagen

Laut MBTI gibt es 16 Persönlichkeitstypen. Statt zu googeln, sag deinen Typ mit diesem Datensatz voraus.

4. Datenbereinigung für eine Bankmarketing-Kampagne

Datenbereinigung ist Kernkompetenz für Data Engineers: Daten einlesen, verändern, splitten, speichern. In diesem Projekt zur Bereinigung von Bankmarketing-Daten setzt du genau das um — Werte anpassen, neue Features hinzufügen, Datentypen konvertieren und Ergebnisse in mehrere Dateien speichern. 

5. Song-Popularität prognostizieren

In diesem großartigen Datensatz mit Songs aus den 50ern sagst du die Popularität anhand mehrerer Attribute voraus.

6. Ergebnisse öffentlicher Schulen in NYC untersuchen

Jährlich beeinflussen Testergebnisse die Studienplatzchancen von Millionen. In diesem Projekt zu NYC-Schultestergebnissen identifizierst du die Schulen mit Top-Mathewerten, untersuchst Leistungsunterschiede nach Borough und findest die zehn besten Schulen der Stadt.

7. Rauf auf die Music Billboards

Mit diesem Spotify-Datensatz von rund 600 Songs (2010–2019) analysierst du, wie sich Genres entwickelt haben, sagst das Genre anhand zentraler Attribute voraus und mehr. 

8. Eine Lego-Datenbank analysieren

Hier brauchst du auch etwas SQL, aber diese Lego-Datenbank erlaubt dir, Tausende Lego-Verkäufe im Jahresverlauf zu durchforsten und zu verstehen, welche Sets am meisten Umsatz bringen. 

Weitere geführte & offene Python-Projekte zum Üben

Im Artikel verlinken wir viele DataCamp-Projekte und -Datensätze. DataCamp bietet zahlreiche geführte und unguided Projekte je nach Schwierigkeitsgrad. Hier eine Auswahl weiterer Übungsprojekte.

Geführtes Python-Projekt zum Üben

1. Genehmigungen für Kreditkarten vorhersagen

Automatisierte Kreditkartengenehmigungen sind ein großer ML-Use-Case im Banking. In diesem Card-Approvals-Projekt lernst du, ob Anträge von Banken akzeptiert oder abgelehnt werden.

2. Eine visuelle Geschichte der Nobelpreisträger

Fast jeder in der Forschung träumt einmal im Leben vom Nobelpreis. Aber beeinflussen Alter, Ethnie und Geschlecht die Chancen? Finde es heraus, indem du die Daten seit 1901 analysierst.

3. Trends bei Ladestationen für E-Fahrzeuge untersuchen

Mit der Verbreitung von E-Autos wird es wichtig, Wachstum und Nutzung der Ladeinfrastruktur zu verstehen. Untersuche EV-Ladetrends von 2014–2022 mit Data-Wrangling und Joins. 

4. John Snows Ghost Map nachbauen

Dr. John Snow (nicht der GoT-Charakter) kartierte Cholerafälle per Hand und leitete die Quellen der Ausbrüche ab – die Geburtsstunde der modernen Epidemiologie. In diesem historischen Projekt rekonstruierst du seine Arbeit und die berühmte Karte. 

5. Keywords für Google Ads generieren

Keyword-Recherche für Suchanzeigen ist mühselig. Was, wenn du das mit Python automatisierst? In diesem Google-Ads-Keyword-Projekt lernst du genau das. 

Ungeléitete Python-Projekte zum Üben

1. Die Geschichte von Lego erkunden

Rund 1140 Legosteine werden pro Sekunde produziert. Finde heraus, wie die beliebteste Spielzeugmarke der Welt so dominant wurde – über die Analyse historischer Verkaufsdaten. 

2. Die Entdeckung des Händewaschens

Händewaschen ist für uns selbstverständlich, früher war das anders. Der ungarische Arzt Ignaz Semmelweis zeigte den Nutzen, indem er Sterblichkeitsdaten aus Kliniken analysierte. Repliziere seine Analyse mit diesem Datensatz.

3. Worthäufigkeit in klassischen Romanen

In diesem Projekt scrapest du einen Roman von Project Gutenberg und analysierst die Wortverteilung in einem großen Textkorpus. 

4. Suchinteresse mit Google Trends vergleichen

Google stellt die Trends-API in Python bereit, um das Suchinteresse für beliebige Keywords zu ermitteln. Hervorragende Zeitreihendaten seit 2004. Im Google-Trends-Projekt untersuchst du das weltweite Interesse an fünf großen Internetbrowsern.

So wählst du Python-Projekte fürs Lebenslauf-Portfolio aus

Bei so vielen Projekten: Welche eignen sich für deinen Lebenslauf? Laut Nick Singh, Autor des Bestsellers "Ace the Data Science Interview", solltest du vier Prinzipien beachten.

1. Wähle Projekte aus echtem Interesse

Ein Thema, das dich wirklich packt, hält dich motiviert und erhöht die Chance, dass du das Projekt abschließt. Diese Begeisterung spürt auch jede Hiring Managerin im Gespräch.

2. Einfachheit schlägt Komplexität

Glitzernde Tools und Cutting-Edge-Ansätze lenken leicht ab. In der Praxis zählen pragmatische, einfache Lösungen. Zeige, dass du mit relativ simplen Techniken brauchbare Data-Science-Lösungen entwickeln kannst. 

3. Zieh jedes Projekt bis zum Ende durch

Scope Creep passiert schnell. Als Faustregel: Stecke dir einen Umfang, den du von A bis Z sicher schaffst – notfalls als reine Analyseübung. 

4. Sorge für messbaren Impact

Wenn das Projekt steht, teile es und hole dir Feedback – messbar. Ob GitHub-Stars, LinkedIn-Shares oder Reddit-Erwähnungen: Teilen zeigt potenziellen Arbeitgebern den quantifizierbaren Impact deiner Arbeit.

Bring dein Python-Lernen aufs nächste Level

Wir hoffen, diese Liste hilft dir, mit Python durchzustarten. Wenn du einen Auffrischer brauchst, schau dir DataCamps Python-Lernprogramm an. Außerdem empfehlen wir unsere Guides zu Top-Python-Bibliotheken für Data Science und zum Aufbau eines starken Data-Science-Portfolios.