Die MOOC-Plattform OpenHPI bietet ab 8. Oktober 2025 eine kostenlose 6-wöchige Einführung in die Programmiersprache Python für Programmieranfänger an („No prior programming experience required“). 2022 habe ich auf openSAP an einem gleichnamigen Kurs der beiden beiden Referenten teilgenommen. Den Kurs fand ich sehr gut und empfehlenswert und will wegen dem Bedarf an Python-Kenntnissen deshalb darauf hinweisen.
Letztes Jahr hatte ich im letzten Abschnitt meines Eintrags über den Oberhachinger Kyberg einen Hinweis auf einen openHPI-Python-Kurs in meinem Blog mit zeitlichem Schwerpunkt von grauer Vorzeit bis Spätantike mit der Wichtigkeit von Python für die Digital-Humanities-Leute motiviert. Eigentlich muß man das aber allgemeiner fassen. KI-Anwendungen auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen finden sich mittlerweile überall und die zugehörigen Bücher über Maschinelles Lernen scheinen alle die notwendigen Algorithmen mit Python zu illustrieren. Man kann einwenden, daß die KI die menschliche Programmierkunst überflüssig machen könnte. Aber zum einen sind solche KI-Grundlagenbücher darauf ausgelegt, mittels den Algorithmen überhaupt zu verstehen, wie die KI funktioniert. Zum anderen programmiert man derzeit noch mit der KI, und das wird bei derzeit erscheinenden Bücher über das Thema gern auch wieder anhand von Python gezeigt.
Wenn man also eine Programmiersprache lernen will und keine Gründe für eine andere Programmiersprache hat, kann man mit Python nicht viel falsch machen. Und da es im Kurs „Python for Beginners“ um die Grundlagen geht, wird man da nur Sachen lernen, die man später immer wieder in den Programmen sehen wird. Das „In this course, we’ll use Jupyter Notebooks to teach Python“ in den aktuellen Kursinformationen bedeutete 2022, daß das im Vortrag vorgestellte Python mit Jupyter Notebooks näher erläutert wird. Jupyter Notebooks dienen dabei als Entwicklungsumgebungen, mit der die Effekte der vorgestellten Operationen gut gezeigt und von den Kursteilnehmern über heruntergeladene Notebooks nachvollzogen werden können. Wegen der guten Kombinierbarkeit von Dokumentation und Code und der leichten Austauschbarkeit der Notebooks begegnet man Jupyter Notebooks auch in professionellen Umgebungen, sie sind etwa wie in den Kursinformationen beschrieben ein „tool of choice for data scientists“.
Mit sechs Wochen sind wie üblich ein paar Stunden pro Woche für die Vortragsvideos und die Programmieraufgaben gemeint. Für reine Programmieranfänger habe ich den Kurs damals eher als happig gefunden. Wer sich wirklich ohne Programmiererfahrungen durchgekämpft hat, hat meinen Respekt. Mit Internetquellen oder einem Einführungsbuch und etwas mehr Zeitaufwand sollte es aber machbar gewesen sein. Das schnelle Punktesammeln auf den letzten Drücker war aber auch mit viel Programmiererfahrung riskant, man konnte gern mal wegen unbekannten Eigenheiten längere Zeit hängen und nicht das gewünschte Ergebnis bekommen.
Das gewünschte Ergebnis zählte dann, da war die Bewertung ziemlich menschenprogrammiert und konnte nicht die Eleganz der Ausführung berücksichtigen. Man holte sich diese Programmierpunkte für den Leistungsnachweis über eine eigene Webplattform, in der man entweder direkt die notwendige Programmsequenz entwickelte oder sie aus Jupyter Notebook herüberkopierte und dann in der Webplattform startete und bewerten ließ.
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