Ob Teilnahmelisten aus E-Mails extrahieren oder hunderte Datensätze überprüfen – viele Aufgaben im Hochschulalltag sind wiederkehrend, zeitintensiv und fehleranfällig, wenn sie manuell erledigt werden. Dieser praxisorientierte Workshop zeigt, wie Sie mit Python typische Verwaltungsprozesse automatisieren können – einfach, verständlich und direkt anwendungsbezogen.
Sie lernen grundlegende Programmiertechniken anhand realistischer Fälle aus Verwaltung und Bibliothek, etwa die Verarbeitung von Excel- und CSV-Dateien, die automatische Umbenennung großer Datenmengen oder den Abruf externer Datenquellen über Schnittstellen (APIs).
Zum Einsatz kommen folgende Tools:
- Python, eine leicht erlernbare Programmiersprache, die besonders im Datenmanagement weit verbreitet ist. In der Academic Cloud läuft Python in einer gesicherten Umgebung – alle Daten und Skripte bleiben innerhalb der Hochschulinfrastruktur.
- Pandas, eine leistungsstarke Python-Bibliothek zur Datenverarbeitung, die Excel-ähnliche Funktionen programmatisch verfügbar macht, und bereits in der Academic Cloud vorinstalliert und einsatzbereit ist.
- Visual Studio Code (VS Code), eine moderne, benutzerfreundliche Entwicklungsumgebung mit Syntax-Highlighting und Code-Vervollständigung. Über die Academic Cloud ist VS Code browserbasiert nutzbar, keine lokale Installation erforderlich.
- KI-Assistenz über die Academic Cloud API, die Code-Vervollständigung und Erklärungen direkt in der Entwicklungsumgebung ermöglicht. Alle Anfragen laufen datenschutzkonform über die hochschuleigene API - sensible Daten verlassen nicht die gesicherte Umgebung.
Um auch bei temporären Verbindungsproblemen oder Wartungsarbeiten arbeitsfähig zu bleiben, wird anlassbezogen ein Backup-System verwendet. Sensible Verwaltungsdaten sollten ausschließlich in der Academic Cloud verarbeitet werden, während die Ausweichsysteme nur mit anonymisierten Übungsdaten auch nach Kursende nur mit Übungsdaten verwendet werden sollten.
ZielgruppeBeschäftigte aus wissenschaftsunterstützenden Bereichen, Verwaltung, Bibliothek, IT, Wissenschaftsmanagement und Forschung, die regelmäßig mit strukturierten Daten arbeiten und Prozesse effizienter gestalten möchten.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Excel, etwa aus unserem Kurs Basiswissen: MS Excel – Crashkurs, oder vergleichbare Vorkenntnisse
- Primärsystem (eine der beiden Optionen ist Pflicht):
- Academic Cloud (CoCalc inkl. VS Code, Chat AI, API-Zugang) ODER
- Python und Visual Studio Code (lokal installiert) für maximalen Datenschutz
- Backup-System (Pflicht - nur für Übungsdaten): GitHub-Account (Codespaces) + Google-Account (Gemini, Gemini API), Hinweis: ausschließlich für technische Ausweichszenarien, keine sensiblen Daten
- optional:
- Claude.ai oder ChatGPT Account
- Python und Visual Studio Code (lokal installiert) für maximalen Datenschutz
- Hugging Face Account (KI API-Zugang)
Ziele
Nach dem Workshop sind die Teilnehmenden in der Lage,
- grundlegende Programmierkonzepte in Python praxisnah anzuwenden,
- strukturierte Daten aus Excel, CSV und E-Mails automatisiert zu verarbeiten,
- Web-APIs für Datenabfragen in Verwaltungs- und Bibliothekskontexten zu nutzen,
- wiederkehrende Aufgaben eigenständig zu automatisieren,
- Python-Skripte strukturiert und reproduzierbar im Arbeitsalltag einzusetzen,
- die Möglichkeiten KI-gestützter Unterstützung (z.B. ChatGPT, Claude, Gemini) verantwortungsvoll zu nutzen.
Inhalte
Tag 1 – Python-Grundlagen praxisnah
- Variablen und Datentypen am Beispiel von Personaldaten
- Arbeiten mit Listen (z.B. für Teilnehmendenverwaltung) und Dictionaries (z.B. strukturierte Einträge)
- Schleifen verstehen: 100 Dateien automatisch umbenennen
- Lesen und Schreiben von Dateien: CSV, Excel (mit pandas), Textdateien
Tag 2 – Automatisierung konkret
- E-Mail-Verarbeitung: Automatisches Extrahieren von CC-Feldern und anderen strukturierten Daten aus E-Mails mit Pythons eingebauten Bibliotheken. Zwei Ansätze werden demonstriert: die sichere Verarbeitung exportierter E-Mail-Dateien sowie der direkte Mailserver-Zugriff (mit Best Practices zur sicheren Passwort-Verwaltung).
- Web-APIs nutzen: z.B. ISBN-Anfragen an die OpenLibrary API
- Excel-Berichte automatisiert erstellen und formatieren
- Fehlerbehandlung in der Praxis: Umgang mit unvollständigen Daten
- Einsatz von KI-Assistenztools: Code generieren lassen und verstehen
- Mini-Projekt: Eigene Automatisierung einer wiederkehrenden Aufgabe
Live-Demonstrationen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Übungen mit Beispielmaterial, individuelles Mini-Projekt, moderierter Austausch
Hinweise
Der Workshop findet in der Academic Cloud statt. Alle Tools sind vorinstalliert. Teilnehmende können eigene einfache Automatisierungsaufgaben zur Bearbeitung einbringen.
