Warum Python die perfekte Sprache für dein duales Studium ist
Python ist zugänglich, mächtig und überall: Von der ersten Automatisierung bis zu komplexen KI‑Projekten. Die Lesbarkeit der Syntax hilft dir, dich auf die Logik zu konzentrieren, statt dich in Klammern zu verlieren. In Unternehmen ist Python Standard – du kannst damit schnell Prototypen bauen und sie im Team weiterentwickeln.
Im 2+3‑Wochenmodell passt Python ideal: Montags lernst du neue Konzepte in der Vorlesung, mittwochs setzt du sie im Betrieb um. So wächst dein Können mit jedem Sprint – und deine Git‑Historie spiegelt deinen Lernfortschritt.
Setup in 20 Minuten – so startest du richtig
Installiere Python 3.x von python.org, richte eine virtuelle Umgebung ein (`python -m venv .venv`) und aktiviere sie (`source .venv/bin/activate` bzw. `.\.venv\Scripts\activate`).
Installiere `pipx` oder nutze `pip` innerhalb der venv. Lege eine klare Projektstruktur an: `src/` für Code, `data/` für Eingabedateien, `notebooks/` für Experimente, `tests/` für Unit‑Tests, `README.md` für die Anleitung.
Dein erstes End‑to‑End‑Mini‑Projekt
Ziel: Ein CSV einlesen, bereinigen, eine simple Kennzahl berechnen und das Ergebnis als Grafik ausgeben. So übst du Datei‑I/O, Datenverarbeitung und Visualisierung.
Schreibe eine Funktion `load_data(path)`, die ein `pandas.DataFrame` zurückgibt. Erstelle eine zweite Funktion `compute_metrics(df)`, die z. B. Mittelwert und Median einer Spalte liefert. Visualisiere mit `matplotlib` ein Histogramm und speichere es als PNG.
Füge eine `main.py` hinzu, die beide Funktionen nutzt, Kommandozeilenargumente liest (`argparse`) und Logs ausgibt. Jetzt hast du ein lauffähiges, teilbares Artefakt.
Gute Gewohnheiten von Anfang an
Versioniere alles mit Git. Schreibe `README.md` so, dass eine fremde Person dein Projekt in 2 Minuten starten kann. Nutze `black`/`ruff` für Format & Linting, `pytest` für Tests, `pre-commit`‑Hooks für Qualität vor dem Push.
Teile große Aufgaben in kleine Issues. Arbeite in kurzen Branches, die sich leicht reviewen lassen. Schreibe klare Commit‑Nachrichten („feat: add histogram plot for sales“) statt „update stuff“.
Typische Fehler – und wie du sie vermeidest
Zu viel auf einmal: Starte klein, dann iteriere. Schreibe erst die minimal funktionierende Version, bevor du Features stapelst.
Unklare Datenannahmen: Dokumentiere Datentypen, Einheiten, Ausreißer‑Regeln. Prüfe, was passiert, wenn Felder fehlen – defensive Programmierung spart Zeit.
Keine Tests: Eine einfache `test_*.py` mit ein paar Assertions spart dir stundenlange Fehlersuche.
Der Transfer ins Unternehmen
Suche nach echten Anknüpfungspunkten: Gibt es wiederkehrende manuelle Schritte (Reports, Exporte, Bereinigungen)? Kannst du ein Script schreiben, das 10 Minuten täglich spart?
Stimme dich mit deiner Betreuung ab, bevor du Produktionsdaten anfasst. Nutze Testsysteme, sichere sensible Infos, halte interne Compliance‑Regeln ein.
Ausblick: Von Python zur KI
Sobald die Basics sitzen, geht’s weiter: Web‑APIs mit FastAPI, Datenpipelines mit Airflow/Prefect, ML‑Modelle mit scikit‑learn oder PyTorch, Visualisierung mit Plotly/Streamlit.
Dein Ziel ist nicht, möglichst viele Libraries zu kennen, sondern Probleme zu lösen. Dokumentiere, automatisiere, miss – so wird aus Code ein verlässliches Produkt.
Nächster Schritt: Nutze das 2+3‑Wochenmodell: Blocke 2 Tage für die Hochschule (Theorie & Übung) und 3 Tage fürs Unternehmen (Praxis & Umsetzung). Schreibe jede Woche eine kurze „Weeknote“ (3 Learnings, 2 Ergebnisse, 1 Ziel).
Finanzen: In unseren dualen Programmen liegt das Gehalt typischerweise bei 1.400–1.600 € brutto/Monat; die Studiengebühren übernimmt dein Praxispartner vollständig, damit du dich auf Lernen & Leistung konzentrieren kannst.