Cloud Engineer: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitäts­sicherung

Passt der Kurs zu dir?

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   Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
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   Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
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   Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Cloud Engineer mit Python und Workflow Automatisierung: Arbeitsaufgaben, Werkzeuge und Qualitätssicherung" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Arbeitsaufgaben", "Werkzeuge" und "Qualitätssicherung". Bei Workflow-Automatisierung liegt der Schwerpunkt auf einem sachgerechten und nachvollziehbaren Vorgehen. Im Mittelpunkt stehen strukturierte Arbeitsaufgaben, technische Umsetzungsschritte und eine nachvollziehbare Qualitätssicherung. Zwischen Python und Workflow-Automatisierung werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Cloud Engineer mit Python und Workflow Automatisierung"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Python einzuordnen ist und welche Rolle Workflow-Automatisierung dabei übernimmt. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus digitalen Prozess- und Automatisierungsaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Python und der Anwendungsschwerpunkt Workflow-Automatisierung.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen automatisierter Abläufe: Der Schwerpunkt "Cloud Engineer mit Python und Workflow Automatisierung" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch wiederholbare Abläufe, Auslöser, Ausnahmen und die kontrollierte Ausführung einzelner Prozessschritte sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen.
   Arbeitsaufgaben: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Python aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Workflow-Automatisierung verknüpft.
   Werkzeuge: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Die fachliche Einordnung von Python wird durch konkrete Aufgaben zu Workflow-Automatisierung ergänzt.
   Qualitätssicherung: Annahmen, Prüfschritte und Ergebnisse werden so dokumentiert, dass Entscheidungen und Korrekturen nachvollzogen werden können.
   Technische Arbeitsaufgaben und Werkzeugwahl: Eine konkrete Aufgabe wird in Arbeitsschritte zerlegt, mit passenden Werkzeugen umgesetzt und anhand klarer Akzeptanzkriterien überprüft. Zu Workflow-Automatisierung werden typische Anforderungen, mögliche Lösungswege und Prüfkriterien gegenübergestellt.
   Qualität automatisierter Abläufe: Eingaben, Regeln, Ergebnisse und Wiederanläufe werden anhand klarer Kriterien kontrolliert.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet. Die Übungen behandeln Python in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Workflow-Automatisierung an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Der Transfer zu neuen Situationen wird für Workflow-Automatisierung ausdrücklich geübt. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Lernaufgaben verbinden Python mit Workflow-Automatisierung und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Routinearbeit per Skript erledigen

   Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

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   Daten mit Pandas aufbereiten

   Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

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   Eigene Anwendungen bauen

   Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

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