KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python, auch bekannt als Vibe Coding mit Python, vermittelt praxisnahes Programmieren und den gezielten Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen. Ziel ist, Teilnehmende befähigen, Python-Code strukturiert zu entwickeln, zu testen und mit Prompt Engineering produktiv zu nutzen.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Kombination aus Python-Programmierung und KI-Methoden eröffnet konkrete Anwendungsszenarien: Automatisierung von Geschäftsprozessen, Datenauswertung, kleine Tools für wissenschaftliche und technische Aufgaben sowie prototypische ML-Workflows. Teilnehmende wenden Automatisierung, Datenverarbeitung und debug-Techniken in realen Projekten an. Einsatzgebiete sind Data Analystin, Python Develperin, Fachinformatikerin Anwendungsentwicklung, wissenschaftliche Assistenz und KI-Anwenderin in digitalen Berufsfeldern.

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Dieser Kurs (Vibe Coding mit Python) führt in die Sprache Python ein und verknüpft Grundlagen mit KI-gestütztem Arbeiten. Lernende erarbeiten Variablen, Datentypen (String, Integer, Float, Boolean) und Operatoren, setzen Bedingungen und Schleifen ein und entwickeln Funktionen mit Parametern und Rückgabewerten. Dabei wird algorithmisches Denken gestärkt und die Strukturierung durch Module geübt, um wartbare Skripte zu erstellen.

Praktische Fertigkeiten und Debugging
Fehlererkennung, try/except-Behandlung und Debugging-Methoden sind integraler Bestandteil; Teilnehmende lernen systematisch zu testen, zu refaktorieren und sauberen Code zu schreiben. Die Nutzung von Bibliotheken (math, datetime, statistics, json, re) wird vermittelt, ebenso der Umgang mit Listen und Dictionaries für Datenverarbeitung und einfache Datenauswertung. Die Verbindung zu KI erfolgt über Tools zum Schreiben, Testen und Optimieren von Code und durch Einführung ins Prompt Engineering, um KI sinnvoll in Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Projektarbeit und Transfer
Kleine Praxisprojekte (Quiz, Mini-Rechner, Datenauswertung) ermöglichen das Anwenden von Funktionen, Modulen und Bibliotheken sowie die Dokumentation und Präsentation fertiger Lösungen. Die vermittelten Kompetenzen bilden die Basis für weiterführende Themen wie Data Science, Machine Learning und KI-Integration.

  • Einführung in Python und Einsatzgebiete
  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Kontrollstrukturen: if/elif/else; Schleifen: for, while
  • Funktionen, Module und Modularisierung
  • Listen, Dictionaries und Basisdatenverarbeitung
  • Bibliotheken: math, datetime, statistics, json, re
  • Fehlerbehandlung (try/except), Debugging, KI-Tools und Prompt ..Engineering