Cloud Infrastruktur: Skripting, Daten­verarbeitung und Automatisierung

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 Infrastruktur mit Python für Systemadministratoren: Skripting, Datenverarbeitung und Automatisierung" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Skripting", "Datenverarbeitung" und "Automatisierung". Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Python und der Anwendungsschwerpunkt Cloud-Infrastruktur. Im Mittelpunkt stehen verlässliche Betriebsabläufe, Zugriffssteuerung, Überwachung und technische Dokumentation. Zu Cloud-Infrastruktur werden typische Anforderungen, mögliche Lösungswege und Prüfkriterien gegenübergestellt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Cloud Infrastruktur mit Python für Systemadministratoren"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Python aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Cloud-Infrastruktur verknüpft. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, 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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   Arbeitsergebnisse zu Cloud-Infrastruktur werden anhand klarer Kriterien besprochen und verbessert.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenkontext und Fragestellungen: Der Schwerpunkt "Cloud Infrastruktur mit Python für Systemadministratoren" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Konfiguration, kontrollierte Änderungen, Überwachung und strukturierte Bearbeitung von Abweichungen sowie durch Systemdienste, Konfigurationsabhängigkeiten, kontrollierte Änderungen und die Bearbeitung betrieblicher Störungen.
   Skripting: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Python und Cloud-Infrastruktur im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Datenverarbeitung: Datenwege werden von der Quelle bis zum Ziel geplant; Transformationen, Abhängigkeiten und Fehlerpfade werden dokumentiert. Der Transfer zu neuen Situationen wird für Cloud-Infrastruktur ausdrücklich geübt.
   Automatisierung: Die Teilnehmenden entwerfen wiederholbare Abläufe, prüfen Schnittstellen und dokumentieren die Ausführung sowie mögliche Abweichungen.
   Zugriffe, Änderungen und Überwachung: Berechtigungen und Konfigurationen werden kontrolliert angepasst und anschließend anhand geeigneter Signale überprüft. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Python einzuordnen ist und welche Rolle Cloud-Infrastruktur dabei übernimmt.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar.
   Dokumentiertes Abschlussbeispiel: Die erworbenen Kenntnisse werden in einer vollständigen Aufgabe zusammengeführt und mit Arbeitsschritten, Entscheidungen und Ergebnissen festgehalten. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Python und Cloud-Infrastruktur unterschiedliche Anforderungen abdecken.
   Die Lernaufgaben verbinden Python mit Cloud-Infrastruktur und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Übungen behandeln Python in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Cloud-Infrastruktur an passenden Entscheidungspunkten ein. 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 · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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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