veröffentlicht am 31.01.2020 von Christian Schultz

 

Vor 14 Tagen hatte ich optimistisch versprochen, dass ich in diesem Artikel ein Fazit zu den Python-Lektionen des Bertelsmann-Data-Science-Stipendiums ziehen würde. Die gute Nachricht: Genau das werde ich heute tun. Die Schlechte: Leider habe ich es nicht ganz geschafft, das Thema Python komplett abzuschließen. Es fehlen noch wenige Abschnitte in der letzten Lektion, die ich voraussichtlich bis zum Endes des Wochenende komplettieren werde.

 

Da nur noch so wenig fehlt, ist es nun allerdings trotzdem Zeit für eine kleine Zwischenbilanz. Was habe ich im Rahmen der Python-Lektionen gelernt? Welche Herausforderungen musste ich in den letzten 14 Tagen überwinden? Was macht die Community auf Slack? Und wie sieht es mit dem Kurs insgesamt aus – bin ich gut in der Zeit, um alle Lektionen bis Anfang März zu beenden? Übrigens, sämtliche Beiträge zum Bertelsmann Scholarship bei Udacity findest Du in dieser Zusammenfassung.

 

 

Python, Python, Python – was habe ich gelernt?

Vor einigen Jahren hatte ich bereits einmal aus Neugier einen kostenlosen Python-Kurs bei Udacity absolviert. Dieser ging über etwa zwei Monate und war so konzipiert, dass die Studierenden ein einfaches Programm für einen Suchmaschinen-Algorithmus schreiben sollten. Der Kurs war wirklich erstklassig – nicht zu schwer, nicht zu leicht – und deshalb gerade für Einsteiger wie mich damals hervorragend geeignet. Leider scheint Udacity das Programm zurückgezogen zu haben.

 

Außerdem habe ich vor einiger Zeit eine Einführung in das Programmieren mit Python beim Udacity-Konkurrenten edX ausprobiert. Damals war der Kurs kostenlos, lediglich die Zertifizierung schlug mit rund 50 Euro zu Buche. Doch offensichtlich hat auch edX diese Fortbildung nun in neuen Kleidern auf den Markt gebracht: „Introduction to Python Programming“ ist dort nur noch als kostenpflichtiger Kurs buchbar.

 

Was ich damit sagen will: Wenn es um Python geht, bin ich kein blutiger Anfänger mehr. Nach all der Zeit war ich zwar etwas aus der Übung, doch durch die Ausführungen bei Udacity habe ich mich sehr schnell wieder zurechtgefunden. Python ist insbesondere für Anfänger zu empfehlen. Warum? Das Programmieren erfolgt sehr intuitiv. Variablen werden einfach deklariert, Du musst kaum mit Sonderzeichen arbeiten – kein nerviges Semikolon wie bei JavaScript – und schon nach kurzer Zeit kannst Du Deine ersten Programme schreiben. Denn wie bei „richtigen“ Sprachen kommt es auch beim Programmieren vor allem auf die Übung an.

 

Loops, Error handling & Funktionen

Im Bertelsmann Scholarship über Data Science musst Du Dir die Lektionen über Python als eine Art Druckbetankung vorstellen. Im Gegensatz zu den oben angeführten Kursen werden zwar die gleichen Inhalte vermittelt. Viel Raum zum Üben bleibt aber nicht. Immerhin finden sich an einigen Stellen Verweise auf andere kostenlose Webportale, bei denen man sich seine Sporen verdienen kann. Hätte ich die Lektionen jedoch ohne Vorkenntnisse angesteuert, hätte ich sicherlich mehr Probleme gehabt.

 

So folgen auf Ausführungen zum Control Flow (Loops und While-Schleifen) einige Lektionen über den Aufbau von Funktionen. Auch das Thema Error Handling wird gestreift – wobei in der Kürze der Zeit nur die wichtigsten Begriffe erläutert werden. Den Abschluss der Lektionen über Python – und an diesem Punkt stehe ich gerade – bilden einige Videos und Texteinheiten zum Lesen und Bearbeiten von Dateien. Hier findet sich wohl die Schnittstelle zu SQL – damit geht es im Anschluss an Python weiter.

 

Udacity zeigt Dir auf Deinem persönlichen Dashboard stets die prognostizierte Zeit an, die Du für die jeweiligen Abschnitte einplanen solltest. Wenn wir über Python sprechen, solltest Du jedoch nicht glauben, dass „zwei Stunden“ für eine Lektion tatsächlich zwei Stunden bedeuten. Hiermit meint Udacity die reine Zeit zum Anschauen der Videos und für die Lektüre der Texte. Wie lange Du mit dem Knobeln an den eigentlichen Aufgaben beschäftigt bist, ist individuell völlig unterschiedlich.

 

Was macht Slack?

Mein subjektives Gefühl ist, dass es im Forum wieder lebhafter zugeht. Vielleicht wirkt es auch nur so im Vergleich zur ruhigen Zeit zwischen den Tagen – doch in letzter Zeit ist sogar in den zwei deutschsprachigen Kanälen wieder mehr los. Möglicherweise hängt das mit dem baldigen Ende des Programms zusammen. Udacity hat mehrfach darauf hingewiesen, dass die Aktivität auf Slack ein wichtiges Entscheidungskriterium dafür ist, wer später ein volles Stipendium erhalten wird.

 

Außerdem wird es in den nächsten Wochen mehrmals sogenannte „Study jams“ geben – also Tage, an denen alle Teilnehmer besonders reinhauen können, um sich dabei gegenseitig auf Slack zu motivieren beziehungsweise zu helfen. Für diese Study jams konnten sich alle Studierenden als Koordinatoren bewerben. Ich persönlich hätte es allerdings zeitlich nicht geschafft, mich hier einzubringen. Wenn es gut läuft, werde ich aber an einem der Study jams als einfacher Teilnehmer mitwirken. Zumindest für ein paar Stunden. Im Rahmen meines Front-End-Nanodegrees habe ich mit diesen gemeinsamen Lern-Marathons gute Erfahrungen gemacht.

 

Butter bei die Fische: Schaffe ich den ganzen Stoff bis Anfang März?

Wenn ich die letzten Python-Aufgaben gelöst habe, folgt das Kapitel über SQL. Hier warten noch fünf Lektionen à ca. vier Stunden auf mich. Was diese zeitlichen Angaben wert sind, habe ich oben beschrieben – in den letzten vier Wochen werde ich also noch einmal richtig arbeiten müssen. Trotzdem bin ich zuversichtlich, dass ich sämtliche Einheiten des Kurses bis Anfang März abschließen werde. Zum einen, weil das Lernen in der Community tatsächlich einen gewissen Spaßfaktor aufweist. Außerdem möchte ich nach all der Zeit, die ich nun wieder in dieses Projekt investiert habe, zumindest theoretische Chancen auf die zweite Runde haben.

 

Eine gute zeitliche Planung ist bei Online-Kursen unabdingbar – via GIPHY

 

In 14 Tagen werde ich hier im Blog berichten, ob ich ein gutes Zeit-Management an den Tag gelegt habe. Alternativ werden die letzten Tage richtig stressig – das möchte ich gern vermeiden.

 

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