Einführung in Full Stack Software Development
  • Grundlagen der Full Stack Software Development und Softwarearchitektur
  • Projektstrukturierung, Versionierung mit Git & GitHub
  • Nutzung von Markdown & Terminal-Kommandos in der Entwicklung
  • Agile Methoden zur Vorbereitung auf reale software engineering-Projekte

Programmieren mit C für Systemnahe Entwicklung
  • Einführung in C für die systemnahe software engineering
  • Variablen, Arrays, Pointer, Funktionen & modularer Codeaufbau
  • Speicherverwaltung (Stack/Heap) und Debugging mit GDB
  • Fehlerbehandlung und Aufbau robuster Low-Level-Komponenten

Software-Programmierung mit Python
  • Grundlagen der Programmierung für Full Stack Software Development
  • Objektorientierte Entwicklung: Klassen, Vererbung, Kapselung
  • Arbeiten mit Modulen, Paketen und Dateiverarbeitung
  • Testing mit unittest und erste Schritte in Datenanalyse

Datenstrukturen & Algorithmen in Python & C
  • Umsetzung zentraler Algorithmen für software engineering-Anwendungen
  • Implementierung & Vergleich von Stacks, Queues, Trees, Listen
  • Sortier- und Suchverfahren inkl. Big O Analyse
  • Vergleich objektorientierter und prozeduraler Paradigmen

Systemnahe Softwareentwicklung mit C
  • Low-Level Konzepte für moderne Full Stack Software Development
  • Dateizugriff, Prozessmanagement, Netzwerkprogrammierung (C-Sockets)
  • Arbeiten mit Makefiles & manuellen Build-Tools
  • Mini-Projekte zur Anwendung systemnaher Softwaretechnik

Modularisierung & Software-Architektur
  • Clean Code & modulare Architektur in C & Python
  • Layered Architecture & strukturierte Service-Komponenten
  • Entwicklung wiederverwendbarer APIs & Bibliotheken
  • Praxisarbeit zur Umsetzung nachhaltiger software engineering-Konzepte

Testing, Debugging & Deployment
  • Teststrategien für Python- und C-Projekte in der Full Stack Software Development
  • Speicherlecks erkennen & beheben mit Tools wie Valgrind
  • Docker für Containerisierung von Komponenten
  • Einführung in CI/CD Workflows für Build und Testing

Schnittstellen & Full Stack Integration
  • Anbindung nativer C-Module in Python (Cython, ctypes)
  • Bau hybrider Applikationen mit Low-Level-Backend & High-Level-GUI
  • REST APIs mit Python & Integration in Full Stack Workflows
  • Realistische Übungsszenarien für software engineering in komplexen Systemen

Open Source Engineering & Projektmanagement
  • Softwarepflege & Release-Strategien für Python- und C-Projekte
  • Nutzung von GitHub: Issues, Reviews & Actions für DevOps
  • Open Source Beiträge im Bereich software engineering
  • Scrum-Prozesse & agiles Projektmanagement in Entwicklerteams

Abschlussprojekte & Karriereaufbau
  • Capstone-Projekt mit Komponenten aus C & Python
  • Erstellung von Dokumentation und Abschlusspräsentation
  • Portfolioaufbau mit Fokus auf Full Stack Software Development
  • Berufseinstieg als software engineer, Systementwickler oder Entwickler:in