Wie du 2024 Python von Grund auf lernst: Ein Leitfaden für Experten

Was macht Python so beliebt?

Im Januar 2024 bleibt Python laut dem TIOBE-Index die beliebteste Programmiersprache. Im Laufe der Jahre hat sich Python aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und der großen Bandbreite an Anwendungsmöglichkeiten zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt.

Die Popularität von Python

Aus diesen Gründen ist sie auch eine sehr beliebte Sprache für die Datenwissenschaft, da sie es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich mehr auf die Dateninterpretation als auf die Komplexität der Sprache zu konzentrieren.

Schauen wir uns diese Faktoren genauer an.

Die wichtigsten Merkmale von Python

Schauen wir uns einige der Funktionen von Python genauer an, die sie zu einer so vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprache machen:

• Lesbarkeit. Python ist für seine klare und lesbare Syntax bekannt, die bis zu einem gewissen Grad dem Englischen ähnelt.
• Leicht zu lernen. Die gute Lesbarkeit von Python macht es Anfängern relativ leicht, die Sprache zu erlernen und zu verstehen, was der Code tut.
• Vielseitigkeit. Python ist nicht auf eine bestimmte Art von Aufgaben beschränkt; du kannst es in vielen Bereichen einsetzen. Ganz gleich, ob du dich für Webentwicklung, die Automatisierung von Aufgaben oder Data Science interessierst, Python hat die richtigen Werkzeuge, um dir dabei zu helfen.
• Umfangreiche Bibliotheksunterstützung. Es wird mit einer großen Standardbibliothek geliefert, die vorgefertigten Code für verschiedene Aufgaben enthält und dir Zeit und Mühe spart. Außerdem hat die lebendige Python-Gemeinschaft Tausende von Drittanbieter-Paketen entwickelt, die den Funktionsumfang von Python noch erweitern.
• Plattformunabhängigkeit. Das Tolle an der Sprache ist, dass du deinen Code einmal schreiben und ihn auf jedem Betriebssystem ausführen kannst. Diese Funktion macht Python zu einer guten Wahl, wenn du in einem Team mit verschiedenen Betriebssystemen arbeitest.
• Gedolmetschte Sprache. Python ist eine interpretierte Sprache, das heißt, der Code wird Zeile für Zeile ausgeführt. Das kann die Fehlersuche erleichtern, weil du kleine Teile des Codes testen kannst, ohne das ganze Programm kompilieren zu müssen.
• Open Source und kostenlos. Außerdem ist sie eine Open-Source-Sprache, d.h. ihr Quellcode ist frei verfügbar und kann verbreitet und verändert werden. Das hat dazu geführt, dass eine große Gemeinschaft von Entwicklern zur Entwicklung beiträgt und ein riesiges Ökosystem von Python-Bibliotheken geschaffen hat.
• Dynamisch typisiert. Python ist dynamisch typisiert, das heißt, du musst den Datentyp einer Variablen nicht deklarieren, wenn du sie erstellst. Der Python-Interpreter schlussfolgert den Typ, was den Code flexibler und einfacher zu handhaben macht.

Warum ist das Erlernen von Python so nützlich?

Python zu lernen ist aus vielen Gründen von Vorteil. Python ist nicht nur sehr beliebt, sondern findet auch in zahlreichen Branchen Anwendung, von der Technik über das Finanzwesen bis hin zum Gesundheitswesen und darüber hinaus. Das Erlernen von Python eröffnet viele Karrierechancen und garantiert bessere Berufsergebnisse. Und so geht's:

Python hat eine Vielzahl von Anwendungen

Wir haben bereits die Vielseitigkeit von Python erwähnt, aber schauen wir uns noch ein paar konkrete Beispiele an, wo du es einsetzen kannst:

• Datenwissenschaft. Python wird häufig für die Datenanalyse und -visualisierung verwendet, wobei Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib besonders nützlich sind.
• Webentwicklung. Frameworks wie Django und Flask werden für die Backend-Webentwicklung verwendet.
• Softwareentwicklung. Du kannst Python in der Softwareentwicklung für Skripte, Automatisierung und Tests verwenden.
• Spielentwicklung. Du kannst es sogar für die Spieleentwicklung mit Bibliotheken wie PyGame und tkinter verwenden.
• Maschinelles Lernen & KI. Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn machen Python zu einer beliebten Wahl in diesem Bereich. Wie du KI lernst, erfährst du in einem separaten Leitfaden.

Es besteht eine Nachfrage nach Python-Kenntnissen

Mit dem Aufkommen von Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gibt es eine hohe Nachfrage nach Python-Kenntnissen. Laut einem Bericht von GitHub aus dem Jahr 2022 ist die Nutzung von Python im Vergleich zum Vorjahr um 22,5 % gestiegen und ist damit die am dritthäufigsten verwendete Sprache auf der Plattform.

Unternehmen in vielen Branchen suchen nach Fachkräften, die Python verwenden können, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren. Auch Python-Zertifizierungen sind gefragt. 

Das Erlernen von Python kann deine Beschäftigungsfähigkeit erheblich verbessern und dir eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten eröffnen. Eine kurze Suche auf der Jobbörse Indeed nach "Python" ergibt über 60.000 Stellen in den USA, die diese Fähigkeit erfordern.

Wie lange dauert es, Python zu lernen?

Python ist zwar eine der leichter zu erlernenden Programmiersprachen, aber sie erfordert trotzdem Hingabe und Übung. Die Zeit, die du brauchst, um Python zu lernen, kann sehr unterschiedlich sein, je nachdem, wie viel Erfahrung du mit dem Programmieren hast, wie komplex die Konzepte sind, die du zu verstehen versuchst, und wie viel Zeit du für das Lernen aufbringen kannst.

Mit einem strukturierten Lernplan und konsequenter Anstrengung kannst du die Grundlagen jedoch oft schon in ein paar Wochen erfassen und in ein paar Monaten einigermaßen gut beherrschen.

Online-Ressourcen können dir eine solide Grundlage für deine Fähigkeiten bieten und können unterschiedlich lang sein. Für unsere Python-Programmierung zum Beispiel, die die notwendigen Fähigkeiten zum Programmieren vermittelt, brauchst du etwa 24 Stunden, während unsere Ausbildung zum Datenanalysten mit Python etwa 36 Stunden dauert. Natürlich ist die Reise zu einem echten Pythonista ein langfristiger Prozess, und ein Großteil deiner Bemühungen wird neben strukturierten Methoden auch Selbststudium sein müssen.

Als Vergleich, wie lange es dauert, Python im Vergleich zu anderen Sprachen zu lernen:

Eine Vergleichstabelle, wie lange es dauern würde, verschiedene Programmiersprachen zu lernen

Wie man Python lernt: 6 Schritte zum Erfolg

Schauen wir uns an, wie du Python lernen kannst. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung geht davon aus, dass du Python von Grund auf lernst, d.h. du musst mit den Grundlagen beginnen und dich hocharbeiten.

1. Verstehe, warum du Python lernst

Zunächst ist es wichtig, dass du dir über deine Beweggründe klar wirst, warum du Python lernen möchtest. Es ist eine vielseitige Sprache mit allen möglichen Anwendungen. Wenn du also weißt, warum du Python lernen willst, kannst du einen maßgeschneiderten Lernplan entwickeln.

Egal, ob du dich für die Automatisierung von Aufgaben, die Analyse von Daten oder die Entwicklung von Software interessierst - wenn du ein klares Ziel vor Augen hast, wirst du motiviert bleiben und dich auf deine Lernreise konzentrieren. Einige Fragen, die du dir stellen solltest, sind zum Beispiel:

• Was sind meine beruflichen Ziele? Strebst du eine Karriere in den Bereichen Data Science, Webentwicklung, Software Engineering oder einem anderen Bereich an, in dem Python häufig verwendet wird?
• Welche Probleme versuche ich zu lösen? Willst du Aufgaben automatisieren, Daten analysieren, eine Website erstellen oder ein maschinelles Lernmodell entwickeln? Python kann für all diese Aufgaben und mehr verwendet werden.
• Was interessiert mich? Bist du daran interessiert, mit Daten zu arbeiten oder Anwendungen zu entwickeln? Oder bist du vielleicht von künstlicher Intelligenz fasziniert? Deine Interessen können deine Lernreise leiten.
• Was ist mein aktuelles Kompetenzniveau? Wenn du ein Anfänger bist, ist Python aufgrund seiner Einfachheit und Lesbarkeit eine großartige Einstiegssprache. Wenn du ein erfahrener Programmierer bist, könnte Python wegen seiner leistungsstarken Bibliotheken und Frameworks für dich interessant sein.

Die Antworten auf diese Fragen bestimmen, wie du deinen Lernweg strukturierst, was besonders für die folgenden Schritte wichtig ist.

2. Beginne mit den Python-Grundlagen

Die Grundlagen von Python verstehen

Python legt großen Wert auf die Lesbarkeit des Codes und ermöglicht es dir, Konzepte in weniger Codezeilen auszudrücken. Du solltest damit beginnen, grundlegende Konzepte wie Variablen, Datentypen und Operatoren zu verstehen.

Unser Kurs "Einführung in Python" behandelt die Grundlagen von Python für die Datenanalyse und hilft dir, dich mit diesen Konzepten vertraut zu machen.

Python installieren und deine Umgebung einrichten

Um mit dem Programmieren in Python zu beginnen, musst du Python installieren und deine Entwicklungsumgebung einrichten. Du kannst Python von der offiziellen Website herunterladen, Anaconda Python verwenden oder mit DataLab starten, um mit Python in deinem Browser loszulegen.

Eine ausführliche Erklärung zur Einrichtung findest du in unserem Leitfaden zur Installation von Python.

Schreibe dein erstes Python-Programm

Beginne damit, ein einfaches Python-Programm zu schreiben, z.B. ein klassisches "Hello, World!"-Skript. Dieser Prozess wird dir helfen, die Syntax und Struktur von Python-Code zu verstehen. In unserem Python-Tutorial für Anfänger lernst du einige dieser Grundlagen kennen.

Python-Datenstrukturen

Python bietet verschiedene integrierte Datenstrukturen wie Listen, Tupel, Mengen und Wörterbücher. Diese Datenstrukturen werden verwendet, um Daten in deinen Programmen zu speichern und zu manipulieren. Wir haben einen Kurs, der sich mit Datenstrukturen und Algorithmen in Python beschäftigt und ein breites Spektrum dieser Aspekte abdeckt.

Kontrollfluss in Python

Kontrollflussanweisungen, wie if-Anweisungen, for-Schleifen und while-Schleifen, ermöglichen es deinem Programm, Entscheidungen zu treffen und Aktionen zu wiederholen. Wir haben ein Tutorial über if-Anweisungen sowie über while-Schleifen und for-Schleifen.

Funktionen in Python

Funktionen in Python sind Blöcke von wiederverwendbarem Code, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Du kannst deine eigenen Funktionen definieren und eingebaute Python-Funktionen verwenden. Wir haben einen Kurs über das Schreiben von Funktionen in Python, der die besten Methoden zum Schreiben von wartbaren, wiederverwendbaren und komplexen Funktionen behandelt.

3. Beherrsche mittlere Python-Konzepte

Sobald du mit den Grundlagen vertraut bist, kannst du zu den fortgeschritteneren Themen übergehen. Auch diese sind wichtig für dein Verständnis von Python und helfen dir, eine Reihe von Problemen und Situationen zu bewältigen, auf die du bei der Verwendung der Programmiersprache stoßen kannst.

Fehlerbehandlung und Ausnahmen

Python bietet Werkzeuge, um Fehler und Ausnahmen in deinem Code zu behandeln. Das Verständnis für die Verwendung von try/except-Blöcken und das Auslösen von Ausnahmen ist entscheidend für das Schreiben robuster Python-Programme. Wir haben einen speziellen Leitfaden zur Ausnahme- und Fehlerbehandlung in Python, der dir bei der Fehlersuche in deinem Code helfen kann.

Arbeiten mit Bibliotheken in Python

Die Stärke von Python liegt in seinem riesigen Ökosystem an Bibliotheken. Lerne, wie du gängige Bibliotheken wie NumPy für numerische Berechnungen, Pandas für die Datenmanipulation und Matplotlib für die Datenvisualisierung importierst und verwendest. In einem separaten Artikel behandeln wir die besten Python-Bibliotheken für Data Science, die mehr Kontext für diese Tools liefern können.

Objektorientierte Programmierung in Python

Python unterstützt objektorientierte Programmierung (OOP), ein Paradigma, das es dir ermöglicht, deinen Code um Objekte und Klassen herum zu strukturieren. Wenn du OOP-Konzepte wie Klassen, Objekte, Vererbung und Polymorphismus verstehst, kannst du besser organisierten und effizienteren Code schreiben.

Wenn du mehr über objektorientiertes Programmieren in Python erfahren möchtest, besuche unseren Online-Kurs, in dem du lernst, wie du Klassen erstellst und Techniken wie Vererbung und Polymorphismus nutzt, um deinen Code wiederzuverwenden und zu optimieren.

4. Lernen durch Handeln

Eine der effektivsten Möglichkeiten, Python zu lernen, ist die aktive Anwendung. Du willst so wenig Zeit wie möglich mit dem Erlernen der Syntax verbringen und so schnell wie möglich an Projekten arbeiten. Bei diesem Learning-by-Doing-Ansatz wendest du die Konzepte, die du in deinem Studium gelernt hast, in realen Projekten und Übungen an.

Glücklicherweise nutzen viele DataCamp-Ressourcen diese Methode des Learning-by-Doing, aber hier sind noch einige andere Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu üben:

• Nimm Projekte an, die dich herausfordern. Arbeite an Projekten, die dich interessieren. Das kann ein einfaches Skript sein, um eine Aufgabe zu automatisieren, ein Datenanalyseprojekt oder sogar eine Webanwendung.
• Nimm an Webinaren und Code Alongs teil. Du findest viele DataCamp-Webinare und Online-Events, bei denen du zusammen mit dem Kursleiter programmieren kannst. Diese Methode ist eine gute Möglichkeit, neue Konzepte zu lernen und zu sehen, wie sie in Echtzeit angewendet werden.
• Wende das Gelernte auf deine eigenen Ideen und Projekte an. Versuche, bestehende Projekte oder Tools, die du nützlich findest, neu zu erstellen. Das kann eine großartige Lernerfahrung sein, denn es zwingt dich, herauszufinden, wie etwas funktioniert und wie du es selbst umsetzen kannst.

Eine Reihe von Python-Projekten auf DataCamp Projects

5. Ein Portfolio von Projekten aufbauen

Wenn du Projekte abgeschlossen hast, stelle sie in einem Portfolio zusammen. Dieses Portfolio sollte deine Fähigkeiten und Interessen widerspiegeln und auf den Beruf oder die Branche zugeschnitten sein, für die du dich interessierst. Versuche, deine Projekte originell zu gestalten und deine Problemlösungskompetenz unter Beweis zu stellen.

In einem separaten Artikel haben wir eine Liste mit über 60 Python-Projekten für alle Niveaustufen zusammengestellt, aber hier sind ein paar Projektideen für verschiedene Niveaustufen:

• Anfängerinnen und Anfänger. Einfache Projekte wie ein Zahlen-Ratespiel, eine Aufgabenliste oder eine einfache Datenanalyse mit einem Datensatz, der dich interessiert.
• Zwischenstufe. Komplexere Projekte wie ein Web Scraper, eine Blog-Website mit Django oder ein maschinelles Lernmodell mit Scikit-learn.
• Fortgeschrittene. Große Projekte wie eine komplette Webanwendung, ein komplexes Datenanalyseprojekt oder ein Deep-Learning-Modell mit TensorFlow oder PyTorch.

Wir haben einen ausführlichen Leitfaden zum Aufbau eines guten Data-Science-Portfolios mit vielen verschiedenen Beispielen. Und vergiss nicht: Mit dem DataCamp kannst du dein Portfolio aufbauen und deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.

6. Fordere dich weiter heraus

Höre nie auf zu lernen. Sobald du die Grundlagen beherrschst, kannst du dich nach anspruchsvolleren Aufgaben und Projekten umsehen. Spezialisiere dich auf Bereiche, die für deine beruflichen Ziele oder persönlichen Interessen relevant sind. Ob Data Science, Webentwicklung oder maschinelles Lernen - in der Welt von Python gibt es immer mehr zu lernen. Denk daran, dass das Erlernen von Python ein Marathon ist, kein Sprint. Übe weiter, bleibe neugierig und habe keine Angst, Fehler zu machen.

Ein Beispiel für einen Python-Lernplan

Im Folgenden haben wir einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und deine Bemühungen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit Python anfängst. Denke daran, dass der Zeitrahmen, die Themenbereiche und die Fortschritte von vielen Variablen abhängen. Wir wollen diesen Plan so praxisnah wie möglich gestalten. Deshalb haben wir dir Projekte empfohlen, an denen du arbeiten kannst, während du Fortschritte machst.

Monat 1-3: Grundlagen von Python und Datenmanipulation

Beherrsche grundlegende und fortgeschrittene Programmierkonzepte. Beginne mit grundlegenden Projekten in deinem Fachgebiet. Wenn du dich zum Beispiel für Data Science interessierst, könntest du damit beginnen, einen Datensatz mit Pandas zu analysieren und die Daten mit Matplotlib zu visualisieren.

• Python Grundlagen. Beginne mit den Grundlagen von Python. Dazu gehört das Verständnis der Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und mehr.
• Datenmanipulation. Lerne, wie du mit Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy Daten verarbeiten und manipulieren kannst. Das ist eine wichtige Fähigkeit für jeden Job, der mit Python zu tun hat, besonders in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen.

Empfohlene Ressourcen & Projekte

• Python-Grundlagen
• Untersuchung von Netflix-Filmen und Gaststars im The Office Data Science Project
• Python Spickzettel für Anfänger

Monat 4-6: Intermediate Python

Jetzt, wo du eine solide Grundlage hast, kannst du anfangen, fortgeschrittenere Themen zu lernen.

• Intermediate Python. Sobald du mit den Grundlagen vertraut bist, kannst du dich fortgeschritteneren Python-Themen zuwenden. Dazu gehört das Verständnis für objektorientierte Programmierung, Fehlerbehandlung und komplexere Datenstrukturen. Erforsche fortgeschrittene Themen wie Dekoratoren, Kontextmanager, Metaklassen und mehr.
• Spezifischere Themen. Wenn du dich zum Beispiel für maschinelles Lernen interessierst, könntest du mit dem Kurs " Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python " beginnen. Arbeite weiter an Projekten, aber mach sie komplexer. Du könntest zum Beispiel ein maschinelles Lernmodell erstellen, um Hauspreise vorherzusagen oder Bilder zu klassifizieren.

Empfohlene Ressourcen & Projekte

• Berufsbild Python-Programmierer/in
• Eine neue Ära der Datenanalyse im Baseball-Projekt
• Objektorientiertes Programmieren in Python (OOP): Tutorial

Ab Monat 7: Fortgeschrittenes Python und Spezialisierung

Zu diesem Zeitpunkt solltest du ein gutes Verständnis von Python und seinen Anwendungen in deinem Interessengebiet haben. Jetzt ist es an der Zeit, sich zu spezialisieren.

• Spezialisierung. Je nach deinen Interessen und Berufswünschen kannst du dich auf einen Bereich spezialisieren. Das kann Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Webentwicklung, Automatisierung oder ein anderes Gebiet sein. Wenn du dich zum Beispiel für die Verarbeitung natürlicher Sprache interessierst, kannst du dich mit Bibliotheken wie NLTK und SpaCy vertraut machen. Arbeite weiter an Projekten und lese über neue Entwicklungen in deinem Bereich.

Empfohlene Ressourcen & Projekte

• Machine Learning Scientist mit Python Karriere Track
• Naive Bienen: Projekt zum Laden und Verarbeiten von Bildern
• Mastering Natural Language Processing (NLP) mit PyTorch: Umfassender Leitfaden

6 Top-Tipps zum Erlernen von Python

Wenn du darauf brennst, Python zu lernen, solltest du diese Tipps im Hinterkopf behalten. Sie werden dir helfen, deine Fortschritte zu maximieren und dich zu konzentrieren.

1. Wähle deinen Fokus

Python ist eine vielseitige Sprache mit einer breiten Palette von Anwendungen, von der Webentwicklung und Datenanalyse bis hin zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Wenn du deine Python-Reise beginnst, kann es von Vorteil sein, sich auf einen bestimmten Bereich zu konzentrieren. Dabei kann es sich um deine beruflichen Ziele, deine persönlichen Interessen oder einfach um den Bereich handeln, den du am spannendsten findest.

Die Wahl eines Schwerpunkts kann dir helfen, dein Lernen zu steuern und es überschaubarer zu machen. Wenn du dich zum Beispiel für Data Science interessierst, könntest du Bibliotheken wie Pandas und NumPy lernen. Wenn Webentwicklung dein Ziel ist, könntest du dich auf Frameworks wie Django oder Flask konzentrieren.

Denke daran, dass die Wahl eines Schwerpunkts nicht bedeutet, dass du dich auf diesen Bereich beschränken musst. Die Vielseitigkeit von Python bedeutet, dass Fähigkeiten, die du in einem Bereich erlernst, oft auch in anderen Bereichen angewendet werden können. Wenn du mit Python besser zurechtkommst, kannst du andere Bereiche erkunden und deine Fähigkeiten erweitern.

2. Regelmäßig üben

Konsistenz ist ein Schlüsselfaktor für das erfolgreiche Erlernen einer neuen Sprache, und Python ist da keine Ausnahme. Versuche, jeden Tag zu programmieren, auch wenn es nur ein paar Minuten sind. Regelmäßiges Üben hilft dir, das Gelernte zu festigen, damit du es leichter abrufen und anwenden kannst.

Tägliches Üben bedeutet nicht unbedingt, dass du an komplexen Projekten arbeitest oder jeden Tag neue Konzepte lernst. Das kann so einfach sein wie das Wiederholen des Gelernten, das Refactoring eines Teils deines bisherigen Codes oder das Lösen von Programmieraufgaben.

3. Arbeit an echten Projekten

Der beste Weg, Python zu lernen, ist, es zu benutzen. Die Arbeit an realen Projekten gibt dir die Möglichkeit, die gelernten Konzepte anzuwenden und praktische Erfahrungen zu sammeln. Beginne mit einfachen Projekten, um die Grundlagen zu festigen, und nimm nach und nach komplexere Projekte in Angriff, wenn du deine Fähigkeiten verbesserst. Das kann alles sein, von der Automatisierung einer einfachen Aufgabe über die Entwicklung eines kleinen Spiels bis hin zu einem Datenanalyseprojekt.

4. Einer Gemeinschaft beitreten

Python zu lernen muss, wie jede neue Fähigkeit, keine einsame Reise sein. Tatsächlich kann der Beitritt zu einer Gemeinschaft von Lernenden eine Fülle von Vorteilen bieten. Sie kann dich unterstützen, wenn du vor Herausforderungen stehst, dich motivieren, weiterzumachen, und dir die Möglichkeit geben, von anderen zu lernen.

Es gibt viele Python-Communities, denen du beitreten kannst. Dazu gehören lokale Python-Treffen, bei denen du dich persönlich mit anderen Python-Enthusiasten treffen kannst, und Online-Foren, in denen du Fragen stellen, dein Wissen teilen und von den Erfahrungen anderer lernen kannst.

5. Nichts überstürzen

Programmieren zu lernen braucht Zeit, und Python ist da keine Ausnahme. Hetze nicht durch den Stoff und versuche, alles schnell zu lernen. Nimm dir die Zeit, jedes Konzept zu verstehen, bevor du zum nächsten übergehst. Denke daran, dass es wichtiger ist, ein Konzept vollständig zu verstehen, als den Stoff schnell durchzuarbeiten.

6. Weiter iterieren

Python zu lernen ist ein iterativer Prozess. Wenn du mehr Erfahrung sammelst, kannst du alte Projekte oder Übungen wieder besuchen und versuchen, sie zu verbessern oder auf eine andere Weise durchzuführen. Das kann bedeuten, dass du deinen Code optimierst, eine neue Funktion implementierst oder einfach nur deinen Code lesbarer machst. Dieser Prozess der Wiederholung hilft dir, das Gelernte zu festigen und zeigt dir, wie sehr du dich mit der Zeit verbessert hast.

Die besten Wege, Python im Jahr 2024 zu lernen

Es gibt viele Wege, Python zu lernen, und der beste Weg für dich hängt davon ab, wie du gerne lernst und wie flexibel dein Lernplan ist. Hier sind einige der besten Möglichkeiten, wie du Python noch heute von Grund auf lernen kannst:

Online-Kurse

Online-Kurse sind eine gute Möglichkeit, Python in deinem eigenen Tempo zu lernen. Wir bieten über 150 Python-Kurse für alle Niveaus an, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Diese Kurse beinhalten oft Videovorlesungen, Quizfragen und praktische Projekte und bieten so eine abgerundete Lernerfahrung.

Wenn du ganz neu in Python bist, solltest du mit unserem Kurs Einführung in Python beginnen. Für alle, die das Wesentliche lernen wollen, bietet unser Kurs Python Grundlagen alles, was du brauchst, um mit dem Programmieren zu beginnen.

Die besten Python-Kurse für Anfänger

• Python Grundlagen Skill Track
• Berufsbild Python-Programmierer/in
• Einführung in Python
• Python Data Science Toolbox
• Effizienten Python-Code schreiben

Tutorials

Tutorien sind eine gute Möglichkeit, Python zu lernen, besonders für Anfänger. Sie bieten Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie man bestimmte Aufgaben ausführt oder bestimmte Konzepte in Python versteht.

Wir haben eine große Auswahl an Tutorials zu Python und den dazugehörigen Bibliotheken zur Verfügung. Egal, ob du gerade erst anfängst oder dein Wissen verbessern willst, du wirst sicher Themen finden, die dich interessieren.

Die besten Python-Tutorials

• Python Tutorial für Anfänger
• So installierst du Python
• 30 coole Tricks für besseren Python-Code
• 21 Unverzichtbare Python-Tools

Spickzettel

Wenn du nach einer schnellen Möglichkeit suchst, bestimmte Python-Prinzipien aufzufrischen, sind Spickzettel eine praktische Möglichkeit, um eine Menge Wissen in einer Ressource zu haben. Unser Python Spickzettel für Anfänger deckt zum Beispiel viele der grundlegenden Konzepte ab, die du für den Einstieg brauchst.

Wir haben auch Spickzettel für bestimmte Python-Bibliotheken wie Seaborn und SciPy, die Beispiel-Code-Schnipsel und Tipps enthalten, um das Beste aus den Tools herauszuholen.

Eine Auswahl an Spickzetteln

Die besten Python-Spickzettel

• Python Spickzettel für Anfänger
• Arbeiten mit Daten und Zeiten in Python Spickzettel
• Datenvisualisierung mit Python: Bokeh Spickzettel
• Daten in Python importieren - Spickzettel

Projekte

Die Arbeit an Projekten hilft dir, deine bereits erlernten Fähigkeiten zu nutzen, um neue Herausforderungen zu meistern. Während du dich durcharbeitest, musst du deine Herangehensweise anpassen und neue Wege erforschen, um Ergebnisse zu erzielen, was dir hilft, neue Python-Techniken zu beherrschen.

Auf dem DataCamp findest du eine ganze Reihe von Data Science-Projekten, an denen du arbeiten kannst. Damit kannst du deine Programmierkenntnisse auf eine Vielzahl von Datensätzen anwenden, um reale Probleme in deinem Browser zu lösen, und du kannst gezielt nach solchen filtern, die Python erfordern.

Top Python Projekte

• 60+ Python-Projekte für alle Erfahrungsstufen
• Entdecke die Geschichte von Lego
• Untersuchen von Netflix-Filmen und Gaststars in The Office
• NYC Airbnb Datenanalyse 

Bücher

Bücher sind eine hervorragende Ressource zum Erlernen von Python, vor allem für diejenigen, die lieber im Selbststudium lernen. Learn Python the Hard Way von Zed Shaw und Python Crash Course von Eric Matthes sind zwei sehr empfehlenswerte Bücher für Anfänger. Diese Bücher bieten ausführliche Erklärungen zu Python-Konzepten sowie zahlreiche Übungen und Projekte, um dein Wissen zu festigen.

Top Python Bücher

• Python lernen, 5. Auflage: Lutz, Mark
• Head First Python: Ein gehirngerechter Leitfaden: Barry, Paul
• Python Distilled (Developer's Library): Beazley, David
• Python 3: Der umfassende Leitfaden zur praktischen Python-Programmierung

Python für Business-Anwender

Es sind nicht nur Einzelpersonen, die sich in Python weiterbilden wollen. Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind, ist die Nachfrage nach Python-Kenntnissen unter Fachleuten stark gestiegen. Für diejenigen, die die Fähigkeiten ihres Teams verbessern wollen, bietet DataCamp for Business eine umfassende Lösung.

Warum das DataCamp für Unternehmen?

DataCamp for Business bietet alle Vorteile eines regulären DataCamp-Abonnements, aber auf eine Art und Weise, die je nach den Bedürfnissen deines Unternehmens skaliert werden kann. Hier sind nur ein paar der Vorteile: 

1. Maßgeschneiderte Lernpfade: Strukturierte Lernpfade sind auf die verschiedenen Rollen zugeschnitten und stellen sicher, dass jedes Teammitglied die richtige Schulung erhält.
2. Praktische Übungen: Interaktive Übungen und Projekte aus der Praxis helfen den Nutzern, ihr Wissen praktisch anzuwenden.
3. Skalierbarkeit und Flexibilität: Geeignet für die Schulung kleiner Teams oder ganzer Abteilungen, wobei die Nutzer in ihrem eigenen Tempo lernen können.
4. Fachausbilder/innen: Die Kurse werden von Branchenexperten gestaltet, um praktische und aktuelle Inhalte zu gewährleisten.
5. Umfassende Inhaltsbibliothek: Umfangreiche Ressourcen decken Python für Datenanalyse, maschinelles Lernen und mehr ab.

Die Top Python-Karrieren im Jahr 2024

Wie wir bereits gesehen haben, steigt die Nachfrage nach Fachkräften mit Python-Kenntnissen, und es gibt viele Stellen, die Kenntnisse in dieser Programmiersprache erfordern. Hier sind einige der Top-Berufe, in denen Python zum Einsatz kommt, aus denen du wählen kannst:

Datenwissenschaftler/in

Data Scientists sind die Detektive der Datenwelt. Sie sind dafür verantwortlich, reichhaltige Datenquellen auszugraben und zu interpretieren, große Datenmengen zu verwalten und Datenpunkte zusammenzuführen, um Trends zu erkennen.

Sie setzen ihre analytischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten ein, um große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Diese Informationen nutzen sie dann, um datengestützte Lösungen für schwierige Geschäftsprobleme zu entwickeln.

Ein Teil dieser Lösungen ist die Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens, die neue Erkenntnisse liefern (z. B. die Identifizierung von Kundensegmenten), Geschäftsprozesse automatisieren (z. B. die Vorhersage von Kreditwürdigkeit) oder den Kunden einen neuen Mehrwert bieten (z. B. Empfehlungssysteme).

Schlüsselqualifikationen:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Verständnis für maschinelles Lernen und KI-Konzepte
• Kenntnisse in statistischer Analyse, quantitativer Analytik und Prognosemodellierung
• Datenvisualisierung und Berichtstechniken
• Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Unverzichtbare Werkzeuge:

• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn)
• Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Tableau)
• Big-Data-Frameworks (z. B. Airflow, Spark)
• Kommandozeilen-Tools (z. B. Git, Bash)

Python-Entwickler

Python-Entwickler sind für das Schreiben von serverseitiger Webanwendungslogik verantwortlich. Sie entwickeln Backend-Komponenten, verbinden die Anwendung mit anderen Webservices und unterstützen die Frontend-Entwickler, indem sie deren Arbeit in die Python-Anwendung integrieren. Python-Entwickler/innen beschäftigen sich auch oft mit Datenanalyse und maschinellem Lernen und nutzen dabei das reichhaltige Ökosystem der Python-Bibliotheken.

Schlüsselqualifikationen:

• Beherrschung der Python-Programmierung
• Verständnis von Frontend-Technologien (HTML, CSS, JavaScript)
• Kenntnisse von Python-Web-Frameworks (z. B. Django, Flask)
• Vertrautheit mit ORM-Bibliotheken
• Grundlegendes Verständnis von Datenbanktechnologien (z. B. MySQL, PostgreSQL)

Unverzichtbare Werkzeuge:

• Python-IDEs (z. B. PyCharm)
• Versionskontrollsysteme (z. B. Git)
• Python-Bibliotheken für die Webentwicklung (z. B. Django, Flask)

Datenanalytiker/in

Datenanalysten sind dafür verantwortlich, Daten zu interpretieren und sie in Informationen umzuwandeln, die Möglichkeiten zur Verbesserung eines Unternehmens bieten. Sie sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen und interpretieren Muster und Trends. Sobald die Daten gesammelt und interpretiert wurden, können Datenanalysten ihre Erkenntnisse an das gesamte Unternehmen weitergeben, um strategische Entscheidungen zu beeinflussen.

Schlüsselqualifikationen:

• Beherrschung von Python, R und SQL
• Gute Kenntnisse der statistischen Analyse
• Erfahrung mit Business Intelligence Tools (z.B. Tableau, Power BI)
• Verständnis der Techniken zur Datenerhebung und Datenbereinigung
• Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Unverzichtbare Werkzeuge:

• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Business Intelligence-Datentools (z. B. Tableau, Power BI)
• SQL-Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL)
• Tabellenkalkulationssoftware (z. B. MS Excel)

Ingenieur für maschinelles Lernen

Ingenieure für maschinelles Lernen sind anspruchsvolle Programmierer, die Maschinen und Systeme entwickeln, die lernen und Wissen anwenden können. Diese Fachleute sind für die Entwicklung von Programmen und Algorithmen verantwortlich, die es Maschinen ermöglichen, Maßnahmen zu ergreifen, ohne dass sie ausdrücklich angewiesen werden, diese Aufgaben auszuführen.

Schlüsselqualifikationen:

• Beherrschung von Python, R und SQL
• Tiefes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens
• Kenntnisse von Deep-Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow,)

Unverzichtbare Werkzeuge:

• Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Tools zur Datenanalyse und -manipulation (z. B. Pandas, NumPy)
• Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Seaborn)
• Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)

Wie du einen Job findest, der Python verwendet

Ein Abschluss kann ein großer Vorteil sein, wenn du eine Karriere mit Python beginnen willst, aber er ist nicht der einzige Weg. Eine formale Ausbildung in Informatik oder einem verwandten Bereich kann zwar von Vorteil sein, aber immer mehr Berufstätige steigen auf nicht-traditionellen Wegen in das Berufsfeld ein. Mit Hingabe, konsequentem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob in Python finden.

Hier erfährst du, wie du auch ohne Abschluss einen Job findest, der Python verwendet:

Lerne weiter über das Feld

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in Python. Folge einflussreichen Python-Experten auf Twitter, lese Python-Blogs und höre Podcasts zum Thema Python. Zu den Python-Vordenkern, denen du folgen solltest, gehören Guido van Rossum (der Schöpfer von Python), Raymond Hettinger und andere. Du erhältst Einblicke in aktuelle Themen, neue Technologien und die zukünftige Ausrichtung von Python.

Du solltest dir auch Branchenveranstaltungen ansehen, egal ob es sich um Webinare auf dem DataCamp, Python-Konferenzen oder Netzwerkveranstaltungen handelt.

Ein Portfolio entwickeln

Der Aufbau eines starken Portfolios, das deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte zeigt, ist eine Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern zu unterscheiden. Es ist wichtig, dass du Projekte vorstellst, bei denen du Python zur Bewältigung realer Herausforderungen eingesetzt hast, um bei Personalverantwortlichen einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.

Nick Singh, der Autor von "Ace the Data Science Interview", sagte dies im Podcast der DataFramed Careers Series,

Dein Portfolio sollte ein vielfältiges Schaufenster von Projekten sein, die deine Python-Expertise und ihre verschiedenen Anwendungen widerspiegeln. Weitere Hinweise zur Erstellung eines beeindruckenden Data Science Portfolios findest du in unserem Artikel zu diesem Thema.

Entwickle einen effektiven Lebenslauf

Auf dem modernen Arbeitsmarkt muss dein Lebenslauf nicht nur menschliche Personalverantwortliche beeindrucken, sondern auch Applicant Tracking Systems (ATS). Diese automatisierten Softwaresysteme werden von vielen Unternehmen eingesetzt, um Lebensläufe zu sichten und diejenigen auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Deshalb ist es wichtig, dass du deinen Lebenslauf so optimierst, dass er sowohl ATS-freundlich als auch überzeugend für Personalverantwortliche ist.

Laut Jen Bricker, der ehemaligen Leiterin der Karrieredienste bei DataCamp:

Deshalb ist es wichtig, dass du deinen Lebenslauf so effektiv wie möglich strukturierst. Wenn du mehr darüber wissen willst, wie du einen herausragenden Lebenslauf für Datenwissenschaftler/innen erstellst, schau dir unseren separaten Artikel zu diesem Thema an.

Werde von Personalverantwortlichen wahrgenommen

Proaktives Engagement auf sozialen Plattformen kann dir helfen, die Aufmerksamkeit von Personalverantwortlichen zu erregen. Teile deine Projekte und Gedanken auf Plattformen wie LinkedIn oder Twitter, beteilige dich an Python-Communities und trage zu Open-Source-Projekten bei. Diese Aktivitäten erhöhen nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern zeigen auch deine Begeisterung für Python.

Vergiss nicht, dass eine Karriere in einem Bereich, in dem Python eingesetzt wird, Ausdauer, ständiges Lernen und Geduld erfordert. Aber wenn du diese Schritte befolgst, bist du auf dem besten Weg zum Erfolg.

Schlussgedanken

Python zu lernen ist eine lohnende Reise, die dir eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten eröffnen kann. In diesem Leitfaden findest du eine Roadmap, mit der du deine Python-Lernreise beginnen kannst - vom Verstehen der Grundlagen bis zur Beherrschung fortgeschrittener Konzepte und der Arbeit an realen Projekten.

Denke daran, dass der Schlüssel zum Erlernen von Python (oder jeder anderen Programmiersprache) Beständigkeit und Übung sind. Überstürze die Konzepte nicht. Nimm dir Zeit, jeden einzelnen Punkt zu verstehen und ihn in praktischen Projekten anzuwenden. Schließe dich Python-Communities an, nimm an Programmierherausforderungen teil und höre nie auf zu lernen.