Wer als IT-Projektmanager:in eigene Auswertungen erstellt, steht häufig vor der Frage, wie sich Code, Erläuterungen und Ergebnisse in einer Form bündeln lassen, die für Stakeholder nachvollziehbar bleibt. Jupyter Notebook bietet diese Verbindung. Der Kurs verbindet Python-Grundlagen mit der praxisnahen Arbeit im Notebook.


!Kursinhalt


!1. Sprachgrundlagen im Notebook-Kontext
*Variablen, Datentypen und Operatoren in Python
*Bedingungen und if-else-Strukturen
*Fehlermeldungen lesen und interpretieren


!2. Listen, Schleifen und Iteration
*Listen für Projektdaten erzeugen und ändern
*for-Schleifen über Datenstrukturen
*Listen-Methoden für Filter und Sortierung


!3. Funktionen, Module und Dateien
*Eigene Funktionen für Auswertungen definieren
*Module importieren und strukturieren
*Dateien einlesen, schreiben und in Zellen verarbeiten


!4. Strukturierte Auswertungen im Notebook
*Dictionaries für Schlüssel-Wert-Daten nutzen
*Code, Markdown und Ergebnis im Notebook kombinieren
*Datenbank-Interface schrittweise dokumentieren


!Berufliche Relevanz


*Auswertungen entstehen reproduzierbar dokumentiert
*Stakeholder können Code und Ergebnis im Notebook nachvollziehen
*Wiederholbare Analysen lassen sich ohne Tooling-Brüche teilen