Jeden Tag erhalten wir Anfragen zu den unterschiedlichsten IT-Themen in unserem Angebot. Der nachfolgende Text ist eine typische Empfehlung:
Vielen Dank für Ihre Anfrage und erst einmal: Glückwunsch zum Masterabschluss! Dass Sie die Zeit der Jobsuche nicht einfach verstreichen lassen wollen, sondern aktiv in Ihre digitale Kompetenz investieren möchten, ist genau der richtige Ansatz. Gerade in Zeiten, in denen Künstliche Intelligenz alle Branchen umkrempelt.
Lassen Sie mich direkt mit der Tür ins Haus fallen: Unser Blogartikel über das vermeintliche "Aus" von Python war bewusst zugespitzt formuliert. Ein bisschen Provokation schadet nie, gerade wenn man eine manchmal etwas selbstzufriedene Tech-Community aufwecken möchte.
Die Realität sieht so aus: Python ist quicklebendig und wird uns noch mindestens ein Jahrzehnt begleiten. Vielleicht sogar länger, ähnlich wie COBOL, das ja auch Jahrzehnte nach seiner Blütezeit noch in Banken und Versicherungen läuft.
Für Quereinsteiger und Berufsanfänger ist Python 2025 nach wie vor eine hervorragende Wahl. Die Sprache ist zugänglich, vielseitig einsetzbar und ganz wichtig, die Community ist riesig. Das bedeutet: Zu jedem Problem finden Sie online eine Lösung, meist innerhalb von Minuten.
Jetzt kommen wir zum Kern Ihrer Frage. Macht es für Sie persönlich Sinn, Python zu lernen? Meine klare Antwort: Ja, aber nur unter zwei Bedingungen:
Lassen Sie uns realistisch sein: Der Arbeitsmarkt hat sich verändert. Die großen Tech-Konzerne haben 2023 und 2024 massiv Personal abgebaut. Gleichzeitig entstehen neue Berufsfelder, gerade im Schnittfeld zwischen traditionellen Branchen und Digitalisierung. Und hier kommen Sie ins Spiel.
Für Architekten mit Python-Kenntnissen gibt es spannende Einsatzfelder:
Jetzt wird's konkret. Welcher Kurs passt zu welchem Ziel? Hier die Übersicht, ohne Marketing-Geschwafel:
Das Fundament. Variablen, Schleifen, Funktionen, die Basics eben.
Hier arbeiten Sie mit echten Datensätzen. Excel auf Steroiden, wenn Sie so wollen. Sie lernen Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib kennen, damit lassen sich Daten einlesen, bereinigen, analysieren und visualisieren.
Jetzt wird's anspruchsvoller. Statistische Modelle, Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitstheorie. Sie lernen, aus Daten Vorhersagen abzuleiten.
Klassisches ML: Random Forest, Support Vector Machines, verschiedene Regressionsverfahren. Sie bringen Computern bei, Muster zu erkennen und Prognosen zu treffen.
Die Königsdisziplin. Neuronale Netze, Transformer-Modelle, Computer Vision, Natural Language Processing. Sie arbeiten mit TensorFlow, PyTorch und trainieren komplexe Modelle.
Django oder Flask, damit bauen Sie Webanwendungen. Von der kleinen Unternehmenswebsite bis zur komplexen Plattform.
Sie kommen aus der Architektur. Das bedeutet: Sie haben bereits bewiesen, dass Sie komplexe Strukturen erfassen können, räumlich denken und mit Software umgehen können (CAD-Programme sind auch nicht trivial). Das sind hervorragende Voraussetzungen.
Mein Rat: Verfolgen Sie einen dieser drei Pfade:
Python Grundlagen, dann Data Analysis
Warum? Sie bekommen schnell Erfolgserlebnisse und können das Gelernte sofort anwenden. Perfekt zur Orientierung. Nach drei Monaten wissen Sie, ob Ihnen die Richtung liegt.
Praxisbeispiel: Sie könnten Ihre eigenen Architekturprojekte analysieren, Materialkosten, Flächenverteilungen, Energiebilanzen und daraus beeindruckende Visualisierungen erstellen. Das macht sich gut im Portfolio.
Python Grundlagen dann Web-Entwicklung
Warum? Falls Sie eher an Software-Produkten, digitalen Tools oder der Arbeit in Tech-Unternehmen interessiert sind. Architekten verstehen oft intuitiv gute User Experience und das ist Gold wert in der Webentwicklung.
Praxisbeispiel: Entwickeln Sie ein kleines Tool für Architekten, etwa einen Materialrechner oder eine Projektplanungs-App. Solche Eigenentwicklungen sind Türöffner bei Bewerbungen.
Data Analysis ohne Umweg (wenn Sie bereits Programmiererfahrung haben)
Warum? Spart Zeit und ist oft der schnellste Quereinstieg in digitale Berufsfelder.
Lassen Sie vorerst die Finger von:
Diese Bereiche sind mathematisch sehr anspruchsvoll und in der Regel nur mit entsprechendem Studium (Informatik, Mathematik, Physik) oder jahrelanger Erfahrung zugänglich. Es wäre frustrierend und Zeitverschwendung.
Ein wichtiger Hinweis für 2025: Nutzen Sie beim Lernen moderne KI-Tools. ChatGPT, Claude oder GitHub Copilot können Ihnen Code erklären, Fehler debuggen und Übungsaufgaben generieren. Das Lernen wird dadurch erheblich effizienter und Sie haben quasi einen geduldigen Tutor rund um die Uhr verfügbar.
Aber Vorsicht: Verlassen Sie sich nicht blind auf KI-generierten Code. Verstehen müssen Sie ihn trotzdem.
Lassen Sie mich ehrlich sein: Mit 10-15 Stunden Lernzeit pro Woche brauchen Sie:
Das ist keine Zeit, in der Sie zum Senior-Developer werden, aber es reicht, um erste eigene Projekte zu realisieren und sich fundiert zu bewerben.
Starten Sie mit einem soliden Python-Grundlagenkurs. Danach entscheiden Sie anhand Ihrer Erfahrungen und Interessen, ob Sie Richtung Datenanalyse oder Webentwicklung weitergehen möchten.
Beide Wege sind für Architekten gangbar und sinnvoll. Beide eröffnen Ihnen neue berufliche Perspektiven und egal ob Sie in der Architekturbranche bleiben und dort digitale Kompetenzen einbringen, oder ob Sie sich komplett neu orientieren.
Der Arbeitsmarkt braucht keine weiteren reinen Programmierer, davon gibt es genug. Gefragt sind Menschen, die Brücken bauen können zwischen Fachdomänen und Technologie. Genau das können Sie als Architekt mit Python-Kenntnissen leisten.
In diesem Sinne: Viel Erfolg beim Lernen und lassen Sie sich nicht von übertriebenen Hype-Artikeln verunsichern. Python ist und bleibt ein verdammt gutes Werkzeug. Man muss nur wissen, wofür man es einsetzen will.
Python ist leicht lesbar, vielseitig einsetzbar und verfügt über eine große Community. Viele moderne Tools basieren auf Python, was den Start besonders effizient macht.
Von Marketing über Controlling, Produktentwicklung, HR, Forschung bis hin zu IT und KI – Python wird in fast allen Branchen eingesetzt.
Mit 10–15 Stunden pro Woche erreichen Lernende in 3–4 Monaten ein Niveau, mit dem eigene Projekte und erste berufliche Aufgaben gut umsetzbar sind.
Empfehlenswert sind Python-Grundlagen kombiniert mit Datenanalyse oder Webentwicklung. Anspruchsvolle Felder wie Data Science oder Deep Learning sind später sinnvoll.
Automatisierte Auswertungen, Dashboards, Dateiverarbeitung, kleine Apps, Schnittstellenautomation oder Reporting – ohne komplexe IT-Abhängigkeiten.
Wir erweitern ständig unser Beratungsportfolio. Über 600 Beratungsleistungen haben wir für Sie im Programm. Selbstverständlich lassen sich die einzelnen Themen kombinieren. So erhalten Sie genau die Beratung, die Sie wünschen und brauchen
Mehr IT-, Online-, Digital-Beratungsleistungen anzeigen >>Steigern Sie Ihre Produktivität mit GitHub Copilot - dem intelligenten KI-Assistenten für Softwareentwickler. Lernen Sie, wie Sie Code schneller schreiben, Fehler minimieren, Tests automatisieren und Dokumentationen effizient erstellen. Zukunftsorientiertes Programmieren beginnt hier.
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Nie wieder Versionschaos! Lernen Sie mit Git, wie Sie Ihre Projekte sicher verwalten, Änderungen nachvollziehen und effizient im Team arbeiten. Git ist mehr als ein Tool - es ist Ihr Zeitreiseknopf für die Softwareentwicklung!
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Von Commit bis Deployment: Entdecken Sie in unserem Seminar, wie Sie mit Git und GitLab Teamworkflows optimieren und effektive CI/CD-Lösungen implementieren!
Tauchen Sie ein in das Universum der Microservices: Entdecken Sie die Architektur der Zukunft, meistern Sie die Kunst der Skalierung und navigieren Sie durch die spannende Welt von API-Layern und DevOps-Kulturen – Ihr Wegweiser zu innovativen Softwarelösungen!
Microservices-Revolution: Entdecke die Kraft der Entwurfsmuster! Von API-Gateways bis zum Sidecar-Muster, meistere die Kunst der Zerlegung, Integration und Datenverarbeitung für skalierbare und effiziente Systeme. Dein Wegweiser durch die Architektur der Zukunft.
DevOps ist kein Framework oder ein Workflow. Es ist eine Kultur, die die Unternehmenswelt erobert. DevOps gewährleistet die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Softwareingenieuren (Dev) und IT-Betrieb (Ops)
Erfahrung mit Datenbanken ist eine der begehrtesten Fähigkeiten in der IT, aber es kann schwierig sein zu wissen, wo man anfangen soll.
Schlecht gestaltete Datentabellen können eine Datenbank ineffizient machen oder schlimmer noch, sie können die Integrität Ihrer Daten komplett gefährden.
Eine Vielzahl unterschiedlicher Benutzer von Mitarbeitern von Behörden bis hin zu professionellen Entwicklern verlassen sich bei ihren täglichen Aufgaben auf relationale Datenbanken.
Suchen Sie nach einer effizienten Lösung, um nahtlos mit Ihrem Team an Projekten zu arbeiten? Möchten Sie den gesamten Entwicklungsprozess von der Codeerstellung bis zur Bereitstellung unter Kontrolle haben? So nutzen Sie Git und GitLab effektiv für die Zusammenarbeit im Team.
Software-Versionskontrolle ist für die moderne Softwareentwicklung von entscheidender Bedeutung. Alle Team-Mitglieder in einem Softwareprojekt sollten daher Versionskontrolle grundsätzlich verstehen und auch anwenden können.
IT-Systeme durchlaufen immer kürzere Entwicklungszyklen. Gleichzeitig werden sie immer komplexer. Die dadurch notwendige enge Zusammenarbeit von Entwicklung und Betrieb im Rahmen von DevOps gewinnt immer mehr an Bedeutung. Entdecken Sie die kulturellen und technologischen Grundlagen von DevOps.
Product Owner müssen die technischen Grundlagen kennen und das Vokabular haben, um mit Entwicklern, UX-Designern und Führungskräften zu sprechen.
Ein Git-Workflow ist Konzept zur Verwendung von Git, dass eine konsistente und produktive Arbeitsweise ermöglichen soll. Entdecken Sie Best Practices, die Ihrem Team helfen, insbesondere wenn neue Teammitglieder mit unterschiedlichen Git-Kenntnissen hinzukommen.
Es gibt viele Grundsätze, die eine gute objektorientierte Gestaltung und Programmierung unterstützen. Mit Hilfe der SOLID-Prinzipien werden Sie die Kapselung und Kopplung Ihrer Anwendungen verbessern und sie angesichts sich ändernder Anforderungen anpassungsfähiger und testbarer machen.
Web-Anwendungen sind Kompositionen unterschiedlichster Technologien. Für den Einsteiger ist diese Vielfalt verwirrend. Sie erhalten wichtige und wertvolle Entscheidungskriterien für die richtige Auswahl einer Software-Architektur.
DevOps ermöglicht Unternehmen, Produkte in einem schnelleren Tempo zu erstellen. Entdecken Sie die Vorteile von DevOps mit AWS-Angeboten aufgrund der Sicherheit, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit sowie der einfachen Implementierung.
GitOps ist eine neue Arbeitsweise, die Git in das Zentrum eines DevOps-Ansatzes rückt. Erfahren Sie, wie GitOps dabei helfen kann, Cloud-native Anwendungen auf Kubernetes bereitzustellen.
Ein Leitfaden für die Erstellung großer, nativer iOS- und Android-Apps - mit den typischen Herausforderungen und gängigen Lösungen in der Praxis.
Wenn man heute eine neue Anwendung erstellt, sind Microservices die Softwarearchitektur der Wahl. Aber was ist mit bestehenden Anwendungen? Verdienen sie nicht auch eine Service-Architektur?
Die Welt von DevOps in der Cloud und was es für Sie und Ihr Cloud-fähiges Unternehmen tun kann.
Gute Software-Aufwandsschätzungen sind etwas, mit dem selbst erfahrene Entwickler oft zu kämpfen haben.
Eine erfolgreiche Software muss ein Problem lösen und einfach in der Entwicklung zu handhaben sein. Hier kommen die Software-Architekturmuster ins Spiel.
Selenium ist ein leistungsstarkes UI-Test-Automatisierung-Framework. Bringen Sie Ihre Selenium-Framework-Kenntnisse auf die nächste Stufe und holen Sie das Maximum aus WebDriver heraus.
Erleben Sie den vollständigen Prozess, ein Produkt von den Anforderungen bis zur Release umzusetzen.
Entdecken Sie die Welt des Softwareentwicklungs-Projektmanagements und verstehen den Lebenszyklus der Softwareentwicklung.
Wie schaffen Sie Software, die Wandel liebt? Lernen Sie, mit Domain-Driven Design stabile Architekturen zu bauen, die sich flexibel anpassen – dank Microservices, Event Storming und einem starken Domänenfokus.
Die Verwendung von Git als Quellcode-Verwaltungstool ist für alle Software-Entwickler zu einer wesentlichen Fähigkeit geworden. Machen Sie sich mit den gängigsten Aktionen in Git vertraut, damit Sie diese mühelos nutzen können
Entwurfsmuster sind allgemeine Lösungen für allgemeine objektorientierte Probleme. Mit Hilfe von Entwurfsmustern können Sie Software erstellen, die flexibler, wartungsfreundlicher und widerstandsfähiger gegenüber Änderungen ist.
Ohne eine solide zugrundeliegende Software-Architektur wird Ihr Projekt aller Wahrscheinlichkeit nach scheitern.
Business-Analyse erfordert die Beherrschung einer Vielzahl von Fähigkeiten
Aktuelle und interessante Themen und Beiträge für Sie zusammengetragen und aufbereitet.
Der Artikel beleuchtet den Alltag eines COBOL-Entwicklers und räumt mit Klischees über “veraltete” Technologien auf. Er zeigt, wie moderne Tools, tiefes Domänenwissen, stabile Mainframe-Systeme und geschäftskritische Prozesse den Beruf prägen. Statt Nostalgie herrschen Effizienz, Verantwortung und erstaunliche Zukunftssicherheit. COBOL bleibt unsichtbar – doch essenziell.
Der Artikel zeigt, warum Entwickler regelmäßig neue Programmiersprachen lernen sollten – nicht für den Lebenslauf, sondern um ihr Denken zu erweitern. Durch das Eintauchen in andere Paradigmen wie funktionale, array- oder logische Programmierung gewinnen sie neue Perspektiven, fördern Kreativität und Verständnis für Code. Lernen außerhalb der Komfortzone stärkt berufliche und persönliche Entwicklung und macht Programmierer vielseitiger und zukunftsfähiger.
Domain Storytelling überbrückt die Sprachbarrieren zwischen Business und IT. Fachanwender erzählen Geschichten aus ihrem Alltag, die in einfache Bilder übersetzt werden – live, verständlich und greifbar. So entstehen gemeinsame Modelle, die Prozesse klar machen und Wissen effizient teilen. Ob Logistik, E-Commerce oder Finanzbranche: Die Methode liefert konkrete, praxistaugliche Ergebnisse, fördert Zusammenarbeit und macht komplexe Abläufe für alle verständlich.
Der Artikel zeigt, warum Python trotz seines Rufes als "beliebteste Programmiersprache" zunehmend an Relevanz verliert. Finanzielle Probleme der Python Foundation, mangelnde Performance, schwache Versions-Adoption, Tooling-Chaos und Abhängigkeit von Freiwilligen gefährden die Zukunft. Viele Bibliotheken setzen bereits auf Rust, Unternehmen bevorzugen Alternativen, und Pythons Rolle schrumpft auf Nischen-Anwendungen. Die harte Wahrheit: "Gut genug" reicht nicht mehr.
Der Artikel vergleicht .NET-GUI-Frameworks (WinForms, WPF, UWP/WinUI, .NET MAUI, Avalonia, Uno, Blazor) und zeigt ihre Grenzen: meist Windows-Bindung, geringe Innovationsdynamik, kleines Ökosystem und Investitionsrisiken. Empfohlen werden stattdessen Web-Frameworks (Angular, React, Vue) sowie Cross-Plattform-Stacks (Flutter, React Native) wegen Reichweite, Community, Performance und Zukunftssicherheit. Fazit: kritisch prüfen, oft führt der Weg ins Web.
Rust gilt als eine der leistungsstärksten, aber auch komplexesten Programmiersprachen. Forscher der Brown University entwickeln mit Tools wie Aquascope, Argus und Flowry neue Lern- und Debugging-Werkzeuge, die Rust zugänglicher machen. Statt die Sprache zu vereinfachen, setzen sie auf kognitionswissenschaftliche Ansätze, Visualisierungen und interaktive Tools. Ihr Ziel: Entwickler stärken, nicht ersetzen – und den Weg für menschzentrierte Softwareentwicklung ebnen.
30 Jahre nach dem Launch entpuppt sich Java als eine der kontroversesten Programmiersprachen der Geschichte. Was als Revolution vermarktet wurde, entwickelte sich zu einem Milliarden-Dollar-Desaster: "Write Once, Run Anywhere" erwies sich als Mythos, Performance-Probleme plagten die Plattform von Anfang an, und Sicherheitslücken wie Log4Shell betrafen 93% aller Enterprise-Systeme. Oracles aggressive Monetarisierung seit 2019 führte zu Kostensteigerungen von bis zu 1000%. Das Ergebnis: 86% der Oracle Java-Nutzer fliehen von der Plattform, 90% der Unternehmen leiden unter unmaintainable Legacy-Monolithen, und 73% der Entwickler erleben Burnout durch technische Schulden. Ein etwas anderer Blick auf den runden Java-Geburtstag von drei Jahrzehnten gebrochener Versprechen, systemischer Probleme und geschäftlicher Gier.
Systematische Problemanalyse ist der Schlüssel zu erfolgreichem Requirements Engineering. Dieser Artikel zeigt Ihnen bewährte Methoden und Techniken zur Problemidentifikation, -analyse und Lösungsentwicklung. Erfahren Sie, wie der Double-Diamond-Prozess Ihre Anforderungsanalyse verbessert und warum iteratives Vorgehen entscheidend für den Projekterfolg ist.
Effektives Anforderungsmanagement entscheidet über Erfolg oder Scheitern eines Projekts. In diesem Artikel erfahren Sie, warum klar definierte Anforderungen der Schlüssel zu reibungslosen Prozessen sind und wie Sie diese mit den richtigen Methoden und Tools optimal verwalten. Von der Anforderungsplanung bis hin zu agilen Best Practices – entdecken Sie Strategien, um Missverständnisse zu vermeiden und Produkte zu entwickeln, die den wahren Bedürfnissen Ihrer Kunden entsprechen.
Es ist eine schwierige Frage, die beliebtesten Programmiersprachen der Welt für die nächsten Jahre vorherzusagen. Oftmals bewahrheiten sich kühne Vorhersagen über die Dominanz einer Sprache nicht. Dann gibt es Sprachen, die aus dem Nichts zu kommen scheinen, um eine bedeutende Nische zu besetzen, was oft mit ein wenig Unterstützung durch ein großes Technologieunternehmen geschieht.
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Data Science (DS) sind die Schlagworte in der Informationstechnologie (IT)-Branche. Die Mehrheit der Unternehmen bewegt sich von der Proof of Concept (POC)-Phase zur Produktion und Monetarisierung von KI/ML/DS-Lösungen. Aufgrund der Art der Arbeit, die in die Projekte involviert ist, unterscheiden sich Teamzusammensetzung, Qualifikationsanforderungen und die Kernentwicklung von KI/ML/DS etwas von der traditionellen Softwareentwicklung. Die Einbeziehung von Datenexploration, Data Engineering, Experimenten und spezialisierten Tools wie Jupyter-Notebook trägt zur Komplexität bei.
Der Business Analyst fungiert als Bindeglied zwischen den verschiedenen Projektrollen während des gesamten Projektlebenszyklus - von der Ermittlung bis zur Lieferung. Das bedeutet, dass der Business Analyst das "große Ganze" und die Art und Weise, wie das Team am Projekt zusammenarbeitet, kennenlernt. Dies versetzt den Business Analyst in eine gute Position, um Verbesserungen in Bezug auf Anforderungen, Kommunikation, Teamausrichtung, Einbeziehung der Stakeholder, Projektplanung und Fortschrittsüberwachung zu identifizieren und einzuführen.
Warum brauchen Sie eine Prototypen? Haben Sie zufällig eine Menge Ideen und Anforderungen von Kunden, wenn es um das Projekt geht? Wenn ja, dann ist ggf. die Entwicklung eines Prototypen eine geeignete Methode diese Ideen und Anforderungen zu überprüfen. Ein Prototyp ist etwas, das die meisten Menschen mit materiellen Produkten assoziieren, nicht unbedingt mit mobilen oder Web-Anwendungen. In der IT-Branche - und insbesondere in modernen Softwarehäusern - wird der Prototyp jedoch sehr häufig im Softwareentwicklungsprozess eingesetzt. Zunehmend ist er auch ein Schlüsselelement im Prozess der Vertragsabschlüsse.
Heute will jedes Team auf die agile Methodik der Agilen Programmierung umsteigen, d.h. den Anwender in den Mittelpunkt der Prozessplanung bei der Produktentwicklung stellen. Sie bauen schließlich ein Produkt für die Endbenutzer, richtig?User Stories sind eines der grundlegenden Werkzeuge, die Teams helfen, sich bei der Definition eines Produkts und seiner Funktionalität an den Benutzer zu erinnern. Es wird viel darüber gesprochen, wie man sie richtig schreibt.
So werden Ihre Code-Reviews (noch) besser. Wir alle wissen, dass wir ohne Code-Review nicht weit kommen. Es verbessert die Qualität des Codes und macht seine Struktur stabiler. Außerdem helfen Reviews den Programmierern, Beziehungen aufzubauen und effektiver zu arbeiten. Es lässt sich jedoch nicht leugnen, dass ein Review von gleichem Code viel einfacher zu planen als durchzuführen ist, und solche Reviews können ein Alptraum für Teamleiter sein.
Start-ups sind aus unserer Gegenwart nicht mehr wegzudenken. Immer mehr davon sind Unternehmen, die mit IT zu tun haben. Doch wir kennen nur die, die erfolgreich waren. Von denen, die gescheitert sind, hat noch nie jemand etwas gehört. Manchmal war ihr Scheitern mit überbewerteten Plänen verbunden, ein anderes Mal scheiterten sie, weil sie sich darauf konzentrierten, sofort etwas Neues zu schaffen, ohne einen richtigen langfristigen Ansatz zu verfolgen.
