Wie du Python 2026 von Grund auf lernst: Ein Expertenleitfaden

Was macht Python so beliebt?

Laut dem TIOBE-Index ist Python im Dezember 2025 immer noch die beliebteste Programmiersprache. Im Laufe der Jahre hat sich Python wegen seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und breiten Anwendungsmöglichkeiten zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt.

Die Beliebtheit von Python

Diese Gründe machen es auch zu einer super beliebten Sprache für die Datenwissenschaft, weil es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich mehr auf die Interpretation von Daten zu konzentrieren, statt sich mit der Komplexität der Sprache zu beschäftigen.

Schauen wir uns diese Faktoren mal genauer an.

Die wichtigsten Funktionen von Python

Schauen wir uns mal ein paar Python-Features genauer an, die es zu einer so vielseitigen und weit verbreiteten Programmiersprache machen:

• Lesbarkeit. Python ist bekannt für seine klare und leicht verständliche Syntax, die ein bisschen wie Englisch aussieht.
• Einfach zu lernen. Die Lesbarkeit von Python macht es Anfängern ziemlich einfach, die Sprache zu lernen und zu verstehen, was der Code macht.
• Vielseitigkeit. Python ist nicht auf eine bestimmte Art von Aufgabe beschränkt, sondern kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Egal, ob du dich für Webentwicklung, die Automatisierung von Aufgaben oder Data Science interessierst – Python hat die Tools, die dir dabei helfen, deine Ziele zu erreichen.
• Umfangreiche Bibliotheksunterstützung. Es kommt mit einer großen Standardbibliothek, die schon fertigen Code für verschiedene Aufgaben hat, was dir Zeit und Mühe spart. Außerdem hat die aktive Python-Community Tausende von Paketen von Drittanbietern entwickelt, die die Funktionen von Python noch weiter ausbauen.
• Plattformunabhängigkeit. Das Tolle an dieser Sprache ist, dass du deinen Code einmal schreiben und dann auf jedem Betriebssystem ausführen kannst. Diese Funktion macht Python zu einer super Wahl, wenn du in einem Team mit verschiedenen Betriebssystemen arbeitest.
• Übersetzte Sprache. Python ist eine interpretierte Sprache, was heißt, dass der Code Zeile für Zeile ausgeführt wird. Das kann das Debuggen einfacher machen, weil du kleine Codeabschnitte testen kannst, ohne das ganze Programm kompilieren zu müssen.
• Open Source und kostenlos. Es ist auch eine Open-Source-Sprache, was heißt, dass der Quellcode frei verfügbar ist und verbreitet und geändert werden kann. Das hat dazu geführt, dass eine große Entwickler-Community an der Entwicklung mitwirkt und ein riesiges Ökosystem von Python-Bibliotheken entstanden ist.
• Dynamisch typisiert. Python ist dynamisch typisiert, was bedeutet, dass du den Datentyp einer Variablen beim Erstellen nicht angeben musst. Der Python-Interpreter erkennt den Typ, was den Code flexibler und einfacher in der Handhabung macht.

Warum ist es so gut, Python zu lernen?

Python zu lernen ist aus vielen Gründen echt sinnvoll. Python ist nicht nur super beliebt, sondern wird auch in vielen Branchen eingesetzt, von der Tech-Branche über die Finanzwelt bis hin zum Gesundheitswesen und darüber hinaus. Python zu lernen eröffnet viele Jobchancen und sorgt für bessere Karriereaussichten. So geht's:

Python hat viele verschiedene Anwendungsmöglichkeiten.

Wir haben schon die Vielseitigkeit von Python angesprochen, aber schauen wir uns mal ein paar konkrete Beispiele an, wo du es einsetzen kannst:

• Datenwissenschaft. Python wird oft für Datenanalyse und Visualisierung genutzt, wobei Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib besonders hilfreich sind.
• Webentwicklung. Frameworks wie Django und Flask werden für die Backend-Webentwicklung genutzt.
• Softwareentwicklung. Du kannst Python in der Softwareentwicklung für Skripterstellung, Automatisierung und Tests nutzen.
• Entwicklung von Spielen. Du kannst es sogar für die Spieleentwicklung mit Bibliotheken wie PyGame und tkinter nutzen.
• Maschinelles Lernen und KI. Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn machen Python zu einer beliebten Wahl in diesem Bereich. Schau mal rein, wie du KI lernen kannst – in einem separaten Leitfaden.

Es gibt eine Nachfrage nach Python-Kenntnissen.

Mit dem Aufkommen von Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gibt's eine große Nachfrage nach Python-Kenntnissen. Laut einem Bericht von GitHub aus dem Jahr 2024 war Python mit 41,9 % der Stimmen die beliebteste Programmiersprache unter den Befragten. Es war auch eine der beliebtesten Sprachen auf der Liste.

Unternehmen aus vielen Branchen suchen Leute, die Python nutzen können, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und Aufgaben zu automatisieren. Python-Zertifizierungen sind auch echt gefragt. 

Python zu lernen kann deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt echt verbessern und dir viele neue Karrieremöglichkeiten eröffnen. Laut Daten von Glassdoor verdienen Python-Entwickler in den USA im Schnitt 120.000 Dollar pro Jahr. 

Python eignet sich gut für KI.

Du hast wahrscheinlich im letzten Jahr viel Aufregung um KI mitbekommen. Python ist eine der beliebtesten Sprachen für künstliche Intelligenz (KI), weil sie einfach, vielseitig und mit einem starken Ökosystem an Bibliotheken ausgestattet ist. Dank der übersichtlichen Syntax können sich Entwickler voll auf die Lösung komplexer Probleme konzentrieren, statt sich mit dem Code rumzuschlagen. Das macht es super für KI und maschinelles Lernen (ML). Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn machen es möglich, topaktuelle Modelle zu entwickeln, während Tools wie Pandas und NumPy die Datenvorbereitung vereinfachen. Egal, ob du Chatbots, Empfehlungssysteme oder Computer-Vision-Anwendungen entwickelst – dank seiner Flexibilität kann Python eine Vielzahl von KI-Aufgaben bewältigen.

Außerdem ist Python dank seiner Plattformunabhängigkeit und der hilfsbereiten Community eine gute Wahl für Anfänger und Profis. Von Deep Learning über natürliche Sprachverarbeitung bis hin zur Robotik – Python treibt Innovationen in allen Branchen voran und festigt damit seine Rolle als Grundlage für KI-gesteuerte Technologien. Wenn du es jetzt lernst, könnte dir das für eine Zukunft, die immer mehr von KI bestimmt wird, echt nützlich sein. 

Wie lange dauert es, Python zu lernen?

Auch wenn Python eine der leichter zu lernenden Programmiersprachen ist, braucht man trotzdem Engagement und Übung. Wie lange du brauchst, um Python zu lernen, hängt stark davon ab, ob du schon Programmiererfahrung hast, wie kompliziert die Konzepte sind, die du verstehen willst, und wie viel Zeit du fürs Lernen aufwenden kannst.

Mit einem guten Lernplan und regelmäßigem Üben kannst du die Grundlagen aber oft schon in ein paar Wochen kapieren und in ein paar Monaten ganz gut drauf sein.

Online-Ressourcen können dir eine solide Grundlage für deine Fähigkeiten bieten und unterschiedlich lang sein. Zum Beispiel dauert unser Python-Programmier-Lernpfad, der alles abdeckt, was man zum Programmieren braucht, etwa 24 Stunden, während unser Karrierekurs „Datenanalyst mit Python” etwa 36 Stunden dauert. Klar, der Weg zum echten Python-Profi dauert eine Weile, und du musst neben strukturierten Methoden auch viel selbst lernen.

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

Eine Tabelle, die zeigt, wie lange es dauern würde, verschiedene Programmiersprachen zu lernen

Wie man Python im Jahr 2026 lernt: 6 Schritte zum Erfolg

Schauen wir mal, wie du Python lernen kannst. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung geht davon aus, dass du Python von Null an lernst, also musst du mit den Grundlagen anfangen und dich dann nach oben arbeiten.

1. Verstehe, warum du Python lernst

Zuerst solltest du dir überlegen, warum du Python lernen willst. Es ist eine vielseitige Sprache mit allen möglichen Anwendungen. Wenn du also weißt, warum du Python lernen willst, kannst du einen passenden Lernplan machen.

Egal, ob du Aufgaben automatisieren, Daten analysieren oder Software entwickeln willst – wenn du ein klares Ziel vor Augen hast, bleibst du motiviert und konzentrierst dich auf deinen Lernprozess. Ein paar Fragen, die du dir stellen könntest, sind zum Beispiel:

• Was sind meine Karriereziele? Willst du in Sachen Datenwissenschaft, Webentwicklung, Softwareentwicklung oder einem anderen Bereich, wo Python oft zum Einsatz kommt, Karriere machen?
• Welche Probleme versuche ich zu lösen? Willst du Aufgaben automatisieren, Daten analysieren, eine Website erstellen oder ein Machine-Learning-Modell entwickeln? Python kann für all diese Aufgaben und noch mehr genutzt werden.
• Was interessiert mich? Willst du mit Daten arbeiten oder Apps entwickeln? Oder vielleicht interessiert dich künstliche Intelligenz? Deine Interessen können dir auf deiner Lernreise helfen.
• Wie gut sind meine Fähigkeiten im Moment? Wenn du Anfänger bist, ist Python wegen seiner Einfachheit und Lesbarkeit eine super erste Programmiersprache. Wenn du ein erfahrener Programmierer bist, könnte Python wegen seiner starken Bibliotheken und Frameworks interessant für dich sein.

Die Antworten auf diese Fragen bestimmen, wie du deinen Lernweg gestalten solltest, was für die nächsten Schritte besonders wichtig ist.

2. Los geht's mit den Python-Grundlagen

Python-Grundlagen verstehen

Python legt Wert auf die Lesbarkeit von Code und ermöglicht es dir, Konzepte mit weniger Codezeilen auszudrücken. Du solltest zunächst grundlegende Konzepte wie Variablen, Datentypen und Operatoren verstehen.

Unser Kurs „Einführung in Python“ geht auf die Grundlagen von Python für die Datenanalyse ein und hilft dir dabei, dich mit diesen Konzepten vertraut zu machen.

Python installieren und deine Umgebung einrichten

Um mit Python zu programmieren, musst du Python installieren und deine Entwicklungsumgebung einrichten. Du kannst Python von der offiziellen Website runterladen, Anaconda Python nutzen oder mit DataLab loslegen, um Python in deinem Browser auszuprobieren.

Eine ausführliche Erklärung zur Einrichtung findest du in unserer Anleitung zur Installation von Python.

Schreib dein erstes Python-Programm

Fang mit einem einfachen Python-Programm an, wie zum Beispiel dem klassischen „Hello, World!”-Skript. Dieser Prozess hilft dir, die Syntax und Struktur von Python-Code zu verstehen. Unser Python-Tutorial für Anfänger zeigt dir ein paar dieser Grundlagen.

Python-Datenstrukturen

Python hat ein paar eingebaute Datenstrukturen wie Listen, Tupel, Mengen und Wörterbücher. Diese Datenstrukturen werden benutzt, um Daten in deinen Programmen zu speichern und zu bearbeiten. Wir haben einen Kurs, der sich mit Datenstrukturen und Algorithmen in Python beschäftigt und viele dieser Themen abdeckt.

Kontrollfluss in Python

Mit Kontrollflussanweisungen wie if-Anweisungen, for-Schleifen und while-Schleifen kann dein Programm Entscheidungen treffen und Aktionen wiederholen. Wir haben ein Tutorial zu if-Anweisungen sowie zu while-Schleifen und for-Schleifen.

Funktionen in Python

Funktionen in Python sind Blöcke wiederverwendbaren Codes, die eine bestimmte Aufgabe ausführen. Du kannst deine eigenen Funktionen definieren und die integrierten Python-Funktionen nutzen. Wir haben einen Kurs zum Schreiben von Funktionen in Python, der die besten Methoden zum Schreiben von wartbaren, wiederverwendbaren und komplexen Funktionen behandelt.

3. Lerne die mittleren Python-Konzepte

Sobald du mit den Grundlagen vertraut bist, kannst du dich mit einigen fortgeschritteneren Themen beschäftigen. Auch diese sind wichtig, um dein Verständnis von Python aufzubauen, und helfen dir dabei, eine Reihe von Problemen und Situationen zu meistern, denen du bei der Verwendung der Programmiersprache begegnen kannst.

Fehlerbehandlung und Ausnahmen

Python hat Tools, um Fehler und Ausnahmen in deinem Code zu verarbeiten. Zu wissen, wie man try/except-Blöcke benutzt und Ausnahmen auslöst, ist echt wichtig, um robuste Python-Programme zu schreiben. Wir haben einen speziellen Leitfaden zur Ausnahme- und Fehlerbehandlung in Python, der dir bei der Fehlerbehebung in deinem Code helfen kann.

Arbeiten mit Bibliotheken in Python

Die Stärke von Python kommt von seinem riesigen Ökosystem an Bibliotheken. Lerne, wie du gängige Bibliotheken wie NumPy für numerische Berechnungen, pandas für die Datenbearbeitung und matplotlib für die Datenvisualisierung importierst und nutzt. In einem separaten Artikel gehen wir auf die besten Python-Bibliotheken für Data Science ein, die mehr Infos zu diesen Tools liefern.

Objektorientierte Programmierung in Python

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

Wenn du mehr über objektorientierte Programmierung in Python wissen willst, schau dir unseren Online-Kurs an. Da geht's darum, wie man Klassen erstellt und Techniken wie Vererbung und Polymorphismus nutzt, um deinen Code wiederzuverwenden und zu optimieren.

4. Lernen durch Ausprobieren

Eine der besten Methoden, Python zu lernen, ist, es einfach zu benutzen. Du willst die Zeit, die du mit dem Lernen der Syntax verbringst, so gering wie möglich halten und so schnell wie möglich mit der Arbeit an Projekten anfangen. Bei diesem Ansatz lernst du durch praktische Anwendung, indem du die Konzepte, die du im Studium gelernt hast, auf echte Projekte und Übungen anwendest.

Zum Glück nutzen viele Ressourcen von DataCamp diese „Learning by Doing“-Methode, aber es gibt auch noch andere Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu trainieren:

• Mach Projekte, die dich herausfordern. Mach Projekte, die dich interessieren. Das kann alles Mögliche sein, von einem einfachen Skript zur Automatisierung einer Aufgabe über ein Datenanalyseprojekt bis hin zu einer Webanwendung.
• Mach bei Webinaren und Code-Alongs mit. Bei DataCamp gibt's jede Menge Webinare und Online-Events, wo du zusammen mit dem Dozenten programmieren kannst. Diese Methode kann echt super sein, um neue Konzepte zu lernen und zu sehen, wie sie in Echtzeit angewendet werden.
• Wende das Gelernte auf deine eigenen Ideen und Projekte an. Versuch mal, Projekte oder Tools, die du nützlich findest, nachzubauen. Das kann echt eine coole Lernerfahrung sein, weil du dadurch rausfinden musst, wie was funktioniert und wie du es selbst umsetzen kannst.

Eine Reihe von Python-Projekten auf DataCamp Projects

5. Ein Projektportfolio aufbauen

Wenn du Projekte fertigstellst, pack sie in ein Portfolio. Dieses Portfolio sollte deine Fähigkeiten und Interessen zeigen und auf den Job oder die Branche zugeschnitten sein, die dich interessieren. Mach deine Projekte originell und zeig, wie gut du Probleme lösen kannst.

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

• Anfänger. Einfache Projekte wie ein Zahlenschätzspiel, eine To-do-Listen-App oder eine einfache Datenanalyse mit einem Datensatz, der dich interessiert.
• Mittelstufe. Komplexere Projekte wie ein Web-Scraper, eine Blog-Website mit Django oder ein Machine-Learning-Modell mit Scikit-learn.
• Fortgeschritten. Große Projekte wie eine Full-Stack-Webanwendung, ein kompliziertes Datenanalyseprojekt oder ein Deep-Learning-Modell mit TensorFlow oder PyTorch.

Wir haben einen kompletten Leitfaden zum Aufbau eines tollen Data-Science-Portfolios, der viele verschiedene Beispiele enthält. Und vergiss nicht: Du kannst mit DataCamp dein Portfolio aufbauen, um deine Fähigkeiten zu zeigen.

6. Fordere dich selbst immer wieder heraus

Hör nie auf zu lernen. Wenn du die Grundlagen drauf hast, such dir anspruchsvollere Aufgaben und Projekte. Spezialisier dich auf Bereiche, die für deine Karriereziele oder persönlichen Interessen wichtig sind. Egal, ob es um Datenwissenschaft, Webentwicklung oder maschinelles Lernen geht – in der Welt von Python gibt's immer was Neues zu lernen. Denk dran, das Lernen von Python ist eher ein Marathon als ein Sprint. Mach weiter so, bleib neugierig und hab keine Angst davor, Fehler zu machen.

Ein Beispiel für einen Python-Lernplan

Unten haben wir einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und Mühen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit Python anfängst. Denk dran, dass Zeitpläne, Themenbereiche und Fortschritte von vielen verschiedenen Sachen abhängen. Wir wollen diesen Plan so praxisnah und praktisch wie möglich gestalten. Deshalb haben wir Projekte vorgeschlagen, an denen du im Laufe deiner Arbeit arbeiten kannst.

Monat 1–3: Grundlagen von Python und Datenbearbeitung

Lerne die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte der Programmierung. Fang einfach mit einfachen Projekten in deinem Fachgebiet an. Wenn du dich zum Beispiel für Datenwissenschaft interessierst, könntest du damit anfangen, einen Datensatz mit Pandas zu analysieren und die Daten mit Matplotlib zu visualisieren.

• Python-Grundlagen. Fang mit den Grundlagen von Python an. Dazu gehört, die Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und mehr zu verstehen.
• Datenbearbeitung. Lerne, wie du mit Python-Bibliotheken wie pandas und NumPy Daten bearbeiten und manipulieren kannst. Das ist echt wichtig für jeden Job, der mit Python zu tun hat, vor allem in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Python-Grundlagen
• Untersuchung von Netflix-Filmen und Gaststars in „The Office“ – Datenwissenschaftsprojekt
• Python-Spickzettel für Anfänger

Monat 4–6: Python für Fortgeschrittene

Jetzt, wo du eine solide Grundlage hast, kannst du dich an fortgeschrittenere Themen ranmachen.

• Python für Fortgeschrittene. Sobald du mit den Grundlagen von Python vertraut bist, kannst du dich mit fortgeschritteneren Python-Themen beschäftigen. Dazu gehört, dass man objektorientierte Programmierung, Fehlerbehandlung und komplexere Datenstrukturen versteht. Entdecke fortgeschrittenere Themen wie Dekoratoren, Kontextmanager, Metaklassen und mehr.
• Genauere Themen. Wenn du dich zum Beispiel für maschinelles Lernen interessierst, könntest du mit dem Lernpfad „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python “ anfangen. Mach weiter mit den Projekten, aber mach sie anspruchsvoller. Du könntest zum Beispiel ein Machine-Learning-Modell erstellen, um Immobilienpreise vorherzusagen oder Bilder zu klassifizieren.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Lernpfad als Python-Programmierer
• Eine neue Ära der Datenanalyse im Baseball-Projekt
• Objektorientierte Programmierung in Python (OOP): Tutorial

Ab dem 7. Monat: Fortgeschrittenes Python und Spezialisierung

Jetzt solltest du Python und seine Anwendungen in deinem Interessengebiet gut verstehen. Jetzt ist es an der Zeit, sich zu spezialisieren.

• Spezialisierung. Entscheide dich je nach deinen Interessen und Karrierezielen für einen Bereich, in dem du dich spezialisieren willst. Das kann Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Webentwicklung, Automatisierung oder ein anderes Gebiet sein. Wenn du dich zum Beispiel für natürliche Sprachverarbeitung interessierst, könntest du anfangen, dich mit Bibliotheken wie NLTK und SpaCy zu beschäftigen. Mach weiter mit deinen Projekten und informier dich über neue Entwicklungen in deinem Bereich.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python-Lernpfad
• Naive Bienen: Projekt zum Laden und Bearbeiten von Bildern
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit PyTorch meistern: Umfassender Leitfaden

Python-Lernplan

Unten haben wir eine einfache visuelle Übersicht zusammengestellt, die auf dem Python-Lernpfad basiert. Das kann dir helfen, deinen Fortschritt auf dem Weg zum Python-Profi zu sehen: 

6 Top-Tipps zum Lernen von Python

Wenn du dich darauf freust, Python zu lernen, solltest du diese Tipps im Hinterkopf behalten. Sie helfen dir dabei, möglichst schnell Fortschritte zu machen und am Ball zu bleiben.

1. Wähle deinen Schwerpunkt

Python ist echt vielseitig und kann man für Webentwicklung, Datenanalyse, maschinelles Lernen und vieles mehr nutzen. Um dein Lernen effizienter zu gestalten, solltest du dich auf einen bestimmten Bereich konzentrieren, der deinen Karrierezielen oder Interessen entspricht. Zum Beispiel können angehende Datenwissenschaftler Bibliotheken wie Pandas und NumPy bevorzugen, während diejenigen, die sich für Webentwicklung interessieren, Frameworks wie Django oder Flask ausprobieren können.

Fokus schränkt dich nicht ein; die Python-Kenntnisse kannst du in verschiedenen Bereichen einsetzen. Sobald du dich sicher fühlst, kannst du dein Fachwissen auf andere Bereiche ausweiten.

2. Übe regelmäßig

Beim Lernen von Python – oder jeder anderen neuen Sprache – ist es echt wichtig, dranzubleiben. Versuche, jeden Tag zu programmieren, auch wenn es nur ein paar Minuten sind, um dein Wissen zu festigen und besser zu behalten.

Für das tägliche Training musst du keine komplizierten Projekte angehen. Das kann bedeuten, dass man Konzepte überprüft, alten Code verbessert oder einfache Aufgaben löst, um Selbstvertrauen aufzubauen und dranzubleiben.

3. Arbeite an echten Projekten

Der beste Weg, Python zu lernen, ist, es einfach zu benutzen. Durch die Arbeit an echten Projekten kannst du das Gelernte anwenden und praktische Erfahrungen sammeln. Fang mit einfachen Projekten an, die die Grundlagen festigen, und mach dich nach und nach an komplexere, wenn du besser wirst. Das kann alles Mögliche sein, von der Automatisierung einer einfachen Aufgabe über die Entwicklung eines kleinen Spiels bis hin zur Erstellung eines Datenanalyseprojekts.

4. Werde Teil einer Community

Python zu lernen ist einfacher und macht mehr Spaß, wenn man es mit anderen zusammen macht. Communities bieten Unterstützung, Motivation und coole Gelegenheiten, von anderen zu lernen.

Überleg dir, bei lokalen Python-Treffen vorbeizuschauen, um Leute persönlich kennenzulernen, oder mach bei Online-Foren mit, um Fragen zu stellen, dein Wissen zu teilen und von den Erfahrungen anderer zu lernen.

5. Überstürz nichts

Programmieren zu lernen braucht Zeit, und Python ist da keine Ausnahme. Überflieg den Stoff nicht, nur um alles schnell zu lernen. Nimm dir Zeit, jedes Konzept zu verstehen, bevor du zum nächsten übergehst. Denk dran, es ist wichtiger, ein Konzept richtig zu verstehen, als schnell durch den Stoff zu kommen.

6. Weitermachen

Python zu lernen ist ein Prozess, den man immer wieder machen muss. Wenn du mehr Erfahrung hast, schau dir alte Projekte oder Übungen nochmal an und versuch, sie zu verbessern oder anders zu machen. Das kann bedeuten, dass du deinen Code optimierst, eine neue Funktion einbaust oder deinen Code einfach nur übersichtlicher machst. Dieser Prozess der Wiederholung hilft dir dabei, das Gelernte zu festigen und zeigt dir, wie sehr du dich mit der Zeit verbessert hast.

Die besten Möglichkeiten, Python im Jahr 2026 zu lernen

Es gibt viele Möglichkeiten, Python zu lernen, und die beste Methode für dich hängt davon ab, wie du am liebsten lernst und wie flexibel dein Lernplan ist. Hier sind ein paar der besten Möglichkeiten, wie du noch heute anfangen kannst, Python von Grund auf zu lernen:

Online-Kurse

Online-Kurse sind eine super Möglichkeit, Python in deinem eigenen Tempo zu lernen. Wir haben über 150 Python-Kurse für alle Niveaus, von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen. Diese Kurse haben oft Videovorträge, Quizfragen und praktische Projekte, was eine abgerundete Lernerfahrung bietet.

Wenn Python für dich komplett neu ist, solltest du vielleicht mit unserem Kurs „Einführung in Python“ anfangen. Für alle, die sich die Grundlagen aneignen wollen, deckt unser Python-Grundlagen-Lernpfad alles ab, was du brauchst, um mit dem Programmieren loszulegen.

Die besten Python-Kurse für Leute, die gerade anfangen

• Python-Grundlagen-Lernpfad
• Lernpfad als Python-Programmierer
• Einführung in Python
• Python-Toolbox für Datenwissenschaft
• Effizienten Python-Code schreiben

Tutorials

Tutorials sind super, um Python zu lernen, vor allem für Leute, die gerade erst anfangen. Sie zeigen Schritt für Schritt, wie man bestimmte Aufgaben macht oder bestimmte Konzepte in Python versteht.

Wir haben eine große Auswahl an Tutorials zu Python und den dazugehörigen Bibliotheken. Egal, ob du gerade erst anfängst oder dein Wissen aufbessern willst, du findest bestimmt Themen, die dich interessieren.

Die besten Python-Tutorials

• Python-Tutorial für Leute, die gerade anfangen
• Wie installiere ich Python?
• 30 coole Tricks für besseren Python-Code
• 21 unverzichtbare Python-Tools

Spickzettel

Wenn du schnell bestimmte Python-Grundlagen auffrischen willst, sind Spickzettel super, um viel Wissen auf einen Blick zu haben. Unser Python-Spickzettel für Anfänger deckt zum Beispiel viele der wichtigsten Konzepte ab, die du für den Einstieg brauchst.

Wir haben auch Spickzettel für bestimmte Python-Bibliotheken wie Seaborn und SciPy, die Beispielcode-Schnipsel und Tipps enthalten, damit du die Tools optimal nutzen kannst.

Eine Auswahl an Spickzetteln

Die besten Python-Spickzettel

• Python-Spickzettel für Anfänger
• Spickzettel: Mit Datums- und Zeitangaben in Python arbeiten
• Python-Datenvisualisierung: Bokeh-Spickzettel
• Datenimport in Python – Spickzettel

Projekte

Wenn du an Projekten arbeitest, kannst du die Fähigkeiten, die du schon gelernt hast, nutzen, um neue Herausforderungen anzugehen. Während du dich durcharbeitest, musst du deine Herangehensweise anpassen und neue Wege finden, um Ergebnisse zu erzielen, was dir dabei hilft, neue Python-Techniken zu meistern.

Bei DataCamp findest du jede Menge Data-Science-Projekte, an denen du arbeiten kannst. Damit kannst du deine Programmierkenntnisse auf viele verschiedene Datensätze anwenden, um echte Probleme in deinem Browser zu lösen. Du kannst auch gezielt nach denen filtern, die Python brauchen.

Die besten Python-Projekte

• Über 60 Python-Projekte für alle Kenntnisstufen
• Die Geschichte von Lego entdecken
• Netflix-Filme und Gaststars in „The Office“ unter die Lupe genommen
• Datenanalyse zu Airbnb in NYC 

Bücher

Bücher sind echt super, um Python zu lernen, vor allem für Leute, die lieber in ihrem eigenen Tempo lernen. „Learn Python the Hard Way“ von Zed Shaw und „Python Crash Course“ von Eric Matthes sind zwei echt empfehlenswerte Bücher für Leute, die gerade anfangen. Diese Bücher bieten ausführliche Erklärungen zu Python-Konzepten sowie jede Menge Übungen und Projekte, um das Gelernte zu festigen.

Die besten Python-Bücher

• Python lernen, 5. Auflage: Lutz, Mark
• Python für Anfänger: Ein Leitfaden, der dein Gehirn schont: Barry, Paul
• Python Distilled (Entwicklerbibliothek): Beazley, David
• Python 3: Der komplette Leitfaden für praktische Python-Programmierung

Python für Geschäftsleute

Es sind nicht nur Einzelpersonen, die ihre Python-Kenntnisse verbessern wollen. Da Unternehmen immer mehr auf datengestützte Entscheidungen setzen, ist die Nachfrage nach Leuten, die Python gut beherrschen, echt gestiegen. Für alle, die die Fähigkeiten ihres Teams verbessern wollen, bietet DataCamp for Business eine super Lösung.

Warum solltest du dich für DataCamp for Business entscheiden?

DataCamp for Business bietet alle tollen Vorteile eines normalen DataCamp-Abonnements, kann aber je nach den Bedürfnissen deiner Organisation angepasst werden. Hier sind ein paar der Vorteile: 

1. Maßgeschneiderte Lernpfade: Die strukturierten Lernpfade sind auf verschiedene Rollen zugeschnitten und sorgen dafür, dass jedes Teammitglied die passende Schulung bekommt.
2. Praktische Übungen: Interaktive Übungen und Projekte aus der Praxis helfen den Nutzern, ihr Wissen praktisch anzuwenden.
3. Skalierbarkeit und Flexibilität: Perfekt für die Schulung von kleinen Teams oder ganzen Abteilungen, wobei die Leute in ihrem eigenen Tempo lernen können.
4. Erfahrene Lehrer: Die Kurse werden von Branchenexperten entwickelt, damit die Inhalte praktisch und aktuell sind.
5. Umfassende Inhaltsbibliothek: Umfangreiche Ressourcen decken Python für Datenanalyse, maschinelles Lernen und mehr ab.

Die besten Python-Karrieren im Jahr 2026

Wie wir schon gesehen haben, steigt die Nachfrage nach Leuten mit Python-Kenntnissen, und es gibt viele Jobs, die Kenntnisse dieser Programmiersprache brauchen. Hier sind ein paar der besten Jobs, bei denen Python zum Einsatz kommt und aus denen du wählen kannst:

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler sind die Detektive der Datenwelt. Sie sind dafür zuständig, umfangreiche Datenquellen zu finden und zu verstehen, große Datenmengen zu verwalten und Datenpunkte zusammenzuführen, um Trends zu erkennen.

Sie nutzen ihre analytischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten, um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Dann nutzen sie diese Infos, um datengestützte Lösungen für knifflige geschäftliche Probleme zu entwickeln.

Ein Teil dieser Lösungen besteht in der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die neue Erkenntnisse liefern (z. B. Identifizierung von Kundensegmenten), Geschäftsprozesse automatisieren (z. B. Vorhersage der Kreditwürdigkeit) oder Kunden einen neuen Mehrwert bieten (z. B. Empfehlungssysteme).

Wichtige Fähigkeiten:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz
• Gute Kenntnisse in statistischer Analyse, quantitativer Analytik und prädiktiver Modellierung
• Techniken zur Datenvisualisierung und Berichterstellung
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Wichtige Werkzeuge:

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

Python-Entwickler

Python-Entwickler sind dafür zuständig, die Logik für serverseitige Webanwendungen zu schreiben. Sie entwickeln Backend-Komponenten, verbinden die Anwendung mit anderen Webdiensten und helfen den Frontend-Entwicklern, indem sie deren Arbeit in die Python-Anwendung einbauen. Python-Entwickler machen auch oft Datenanalyse und maschinelles Lernen, weil sie das umfangreiche Angebot an Python-Bibliotheken nutzen können.

Wichtige Fähigkeiten:

• Gute Python-Programmierkenntnisse
• Verständnis von Frontend-Technologien (HTML, CSS, JavaScript)
• Kenntnisse in Python-Webframeworks (z. B. Django, Flask)
• Kenntnisse über ORM-Bibliotheken
• Grundkenntnisse in Datenbanktechnologien (z. B. MySQL, PostgreSQL)

Wichtige Werkzeuge:

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

Datenanalyst

Datenanalysten sind dafür zuständig, Daten zu verstehen und in Infos umzuwandeln, die Möglichkeiten zur Verbesserung eines Unternehmens bieten können. Sie sammeln Infos aus verschiedenen Quellen und schauen sich Muster und Trends an. Sobald die Daten gesammelt und ausgewertet sind, können Datenanalysten ihre Ergebnisse dem gesamten Unternehmen mitteilen, um strategische Entscheidungen zu beeinflussen.

Wichtige Fähigkeiten:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Gute Kenntnisse in statistischer Analyse
• Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools (z. B. Tableau, Power BI)
• Verständnis von Techniken zur Datenerfassung und Datenbereinigung
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Wichtige Werkzeuge:

• Tools zur Datenanalyse (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

Machine-Learning-Ingenieure sind hochqualifizierte Programmierer, die Maschinen und Systeme entwickeln, die lernen und Wissen anwenden können. Diese Leute entwickeln Programme und Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben zu erledigen, ohne dass man ihnen genau sagen muss, was sie machen sollen.

Wichtige Fähigkeiten:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Tiefes Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen
• Kenntnisse über Deep-Learning-Frameworks (z. B. TensorFlow)

Wichtige Werkzeuge:

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

Wie man einen Job findet, bei dem man Python benutzt

Ein Abschluss kann echt hilfreich sein, wenn du eine Karriere mit Python startest, aber es ist nicht der einzige Weg. Auch wenn ein Studium der Informatik oder so was in die Richtung hilfreich sein kann, steigen immer mehr Leute über andere Wege in diesen Bereich ein. Mit Engagement, kontinuierlichem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob finden, bei dem du Python einsetzen kannst.

So findest du einen Job, bei dem Python zum Einsatz kommt, auch ohne Abschluss:

Lerne immer mehr über das Fachgebiet

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen bei Python. Folge einflussreichen Python-Profis auf Twitter, lies Blogs über Python und hör dir Podcasts zu Python an. Zu den Python-Vordenkern, denen man folgen sollte, gehören Guido van Rossum (der Erfinder von Python), Raymond Hettinger und andere. Du bekommst Einblicke in aktuelle Themen, neue Technologien und die Zukunft von Python.

Du solltest dir auch Branchenveranstaltungen anschauen, egal ob es sich um Webinare bei DataCamp, Python-Konferenzen oder Networking-Events handelt.

Ein Portfolio aufbauen

Ein starkes Portfolio aufzubauen, das deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte zeigt, ist eine Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Es ist wichtig, dass du Projekte vorstellst, bei denen du Python eingesetzt hast, um echte Probleme zu lösen. Das kann bei Personalchefs einen bleibenden Eindruck hinterlassen.

Wie Nick Singh, der Autor von „Ace the Data Science Interview“, im Podcast „DataFramed Careers Series“ gesagt hat:

Dein Portfolio sollte eine bunte Mischung von Projekten zeigen, die deine Python-Kenntnisse und die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten davon zeigen. Mehr Infos zum Erstellen eines coolen Data-Science-Portfolios findest du in unserem Artikel dazu.

Schreib einen guten Lebenslauf

Auf dem modernen Arbeitsmarkt muss dein Lebenslauf nicht nur Personalvermittler beeindrucken, sondern auch Bewerbermanagementsysteme (ATS). Viele Firmen nutzen diese automatisierten Softwaresysteme, um Lebensläufe zu durchsuchen und die auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Deshalb ist es wichtig, deinen Lebenslauf so zu optimieren, dass er sowohl ATS-freundlich als auch für Personalverantwortliche interessant ist.

Laut Jen Bricker, die früher die Karriereberatung bei DataCamp geleitet hat:

Deshalb ist es echt wichtig, deinen Lebenslauf so gut wie möglich zu strukturieren. Mehr Infos zum Erstellen eines herausragenden Lebenslaufs als Datenwissenschaftler findest du in unserem separaten Artikel zu diesem Thema.

Mach dich bei Personalchefs bemerkbar

Wenn du auf sozialen Plattformen aktiv bist, kannst du die Aufmerksamkeit von Personalchefs auf dich ziehen. Teile deine Projekte und Gedanken auf Plattformen wie LinkedIn oder Twitter, mach bei Python-Communities mit und hilf bei Open-Source-Projekten mit. Diese Sachen machen dich nicht nur bekannter, sondern zeigen auch, wie sehr du dich für Python begeisterst.

Denk dran, dass man für eine Karriere in einem Bereich, in dem Python genutzt wird, Ausdauer, ständiges Lernen und Geduld braucht. Aber wenn du diese Schritte befolgst, bist du auf dem besten Weg zum Erfolg.

Abschließende Gedanken

Python zu lernen ist eine lohnende Reise, die dir viele neue Jobchancen eröffnen kann. Dieser Leitfaden gibt dir einen Plan, wie du mit Python anfangen kannst, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten und der Arbeit an echten Projekten.

Denk dran, der Schlüssel zum Lernen von Python (oder jeder anderen Programmiersprache) ist, dranzubleiben und zu üben. Überflieg die Konzepte nicht einfach so. Nimm dir Zeit, um jedes einzelne zu verstehen und es in praktischen Projekten anzuwenden. Tritt Python-Communities bei, mach bei Programmierwettbewerben mit und hör nie auf zu lernen.