Python: 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 "Python und Künstliche Intelligenz für AI Engineers: Skripting, Datenverarbeitung und Automatisierung" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Skripting", "Datenverarbeitung" und "Automatisierung". Der Transferteil vertieft Python und überführt die Erkenntnisse zu AI Engineer in eine zusammenhängende Aufgabe. Die Lernfolge orientiert sich an realistischen Umsetzungsaufgaben, geeigneten Werkzeugen, Schnittstellen und überprüfbaren Ergebnissen. Zwischen Python und AI Engineer werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Python und Künstliche Intelligenz für AI Engineers"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, 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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   Die Lernaufgaben verbinden Python mit AI Engineer und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Anwendungsszenarien und Rahmenbedingungen: Der Schwerpunkt "Python und Künstliche Intelligenz für AI Engineers" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Python und der Anwendungsschwerpunkt AI Engineer.
   Skripting: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet.
   Datenverarbeitung: Quellen, Formate und Verarbeitungsschritte werden erfasst, bereinigt und zu einem nachvollziehbaren Ablauf verbunden.
   Automatisierung: Ein manueller Prozess wird aufgenommen, in Regeln und Schritte überführt und mit geeigneter Fehlerbehandlung ergänzt. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Python reflektiert und mit den Lernzielen zu AI Engineer abgeglichen.
   Arbeitsablauf von Anforderung bis Ergebnis: Anforderungen werden konkretisiert, die Umsetzung wird geplant und das Ergebnis mit dokumentierten Prüfschritten abgeschlossen.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Die fachliche Einordnung von Python wird durch konkrete Aufgaben zu AI Engineer ergänzt. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Python einzuordnen ist und welche Rolle AI Engineer dabei übernimmt. 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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