Stell dir vor, du stehst morgens auf, trinkst deinen Kaffee und denkst: Python lernen - und in drei Monaten einen Job finden. Klingt zu gut, um wahr zu sein? Vielleicht. Aber es ist möglich - wenn du weißt, wie.
Was du wirklich brauchst, um Python in drei Monaten zu lernen
Es gibt keine Zauberformel. Kein Kurs, der dich von null auf Gehalt in 90 Tagen befördert. Aber es gibt einen klaren Pfad - und der ist weniger überwältigend, als du denkst.
Python ist nicht wie C++ oder Java. Es ist einfach zu lesen, einfach zu schreiben. Das ist der Grund, warum es in der Bildung, in der Datenanalyse und in der Webentwicklung so beliebt ist. Du brauchst nicht erst ein Jahr lang Theorie zu lernen, bevor du etwas Baust. Schon nach einer Woche kannst du ein Skript schreiben, das deine Dateien umbenennt. Nach zwei Wochen kannst du eine einfache Website mit Flask aufbauen.
Die meisten Leute scheitern nicht an der Sprache. Sie scheitern an der Strategie. Sie versuchen, alles auf einmal zu lernen: Datenbanken, Machine Learning, Docker, APIs, Testframeworks - und verlieren sich. Du brauchst nicht alles. Du brauchst das, was Jobs heute verlangen.
Was Arbeitgeber wirklich suchen (2026)
Wenn du dich in Wien, Berlin oder Hamburg nach Python-Jobs umsiehst, siehst du ein klares Muster. Die meisten Stellen sind nicht für Data Scientists mit PhD. Sie sind für Leute, die:
- Automatisierungen schreiben - z. B. Excel-Dateien in Datenbanken laden
- Web-Scraping für Marktanalysen machen
- Einfache Webanwendungen mit Flask oder FastAPI aufsetzen
- Daten mit Pandas aufbereiten und Visualisierungen mit Matplotlib oder Seaborn erstellen
- Testen und dokumentieren - nicht nur code schreiben
Das ist kein Science-Fiction. Das sind Alltagsaufgaben in kleinen Firmen, Startups, Behörden und sogar in Banken. Du brauchst keine 10.000 Stunden. Du brauchst 300-400 Stunden gezieltes Lernen und Üben - verteilt auf drei Monate.
Der 90-Tage-Plan: Was du Woche für Woche machst
Kein theoretisches Gedöns. Kein Video-Streaming ohne Übung. Hier ist, was du wirklich tun musst:
- Woche 1-2: Grundlagen - Variablen, Listen, Schleifen, Funktionen. Nutze Python.org oder Automate the Boring Stuff (kostenlos online). Schreibe jeden Tag mindestens 20 Zeilen Code. Kein Copy-Paste. Alles selbst tippen.
- Woche 3-4: Dateien und Automatisierung - Lies CSV- und Excel-Dateien mit Pandas. Schreibe ein Skript, das deine Downloads ordnet. Benenne Fotos um. Lösche doppelte Dateien. Das ist der Moment, wo es klickt: Ich kann Computer arbeiten lassen.
- Woche 5-6: Web mit Flask - Baue eine einfache Webseite, die ein Formular entgegennimmt und speichert. Nutze SQLite als Datenbank. Kein React, kein Django. Flask ist genug. Du brauchst keine komplexe Architektur. Du brauchst ein Ergebnis.
- Woche 7-8: Daten analysieren - Hol dir einen öffentlichen Datensatz (z. B. Wetterdaten, Preise von Lebensmitteln in Wien). Berechne Durchschnitte, mache Diagramme. Verwende Matplotlib. Zeige, dass du Zahlen verstehst - nicht nur Code.
- Woche 9-10: Projekt bauen - Wähle ein Problem aus deinem Alltag: Ein Tool, das dir deine Rechnungen sortiert. Ein Bot, der dir die Wetter-App per E-Mail schickt. Ein kleiner Web-Scraper, der dir die Preise von Airbnb-Immobilien in Salzburg verfolgt. Python ist das Werkzeug - dein Projekt ist dein Portfolio.
- Woche 11-12: Bewerbung vorbereiten - Schreibe ein LinkedIn-Profil mit deinem Projekt. Erstelle ein GitHub-Repo mit klarem README. Schreibe eine kurze Erklärung: Was macht dein Tool? Warum ist es nützlich? Wie hast du es gebaut? Das ist dein Lebenslauf.
Du musst nicht perfekt sein. Du musst nur zeigen, dass du etwas gebaut hast - und verstehst, wie es funktioniert.
Warum du keinen Abschluss brauchst
Ein Studium hilft. Aber es ist kein Muss. In Österreich und Deutschland haben viele Python-Entwickler keinen Informatik-Abschluss. Sie haben ein Projekt, das sie zeigen können. Sie haben gelernt, wie man sucht, wie man Fehler behebt, wie man sich in Foren hilft.
Ein Unternehmen in Graz sucht im Januar 2026 einen Junior-Entwickler für Automatisierung. Die Anforderung: „Erfahrung mit Python und Pandas“. Nicht: „Master in Data Science“. Du hast das gelernt. Du hast es getan. Du kannst es erklären. Das reicht.
Die drei größten Fallen (und wie du sie vermeidest)
Die meisten, die scheitern, machen dieselben drei Fehler:
- Falle 1: Nur Videos schauen - Du denkst, du hast verstanden, weil du das Video gesehen hast. Aber Code lernst du nur, wenn du ihn schreibst. Jeden Tag. Selbst wenn es nur fünf Zeilen sind.
- Falle 2: Zu viel lernen - Du willst KI, Docker, AWS, Kubernetes, TensorFlow. Nein. Du willst ein Projekt, das funktioniert. Fokussiere dich. Ein Tool. Eine Aufgabe. Eine Lösung.
- Falle 3: Zu spät bewerben - Du wartest, bis du „fertig“ bist. Aber es gibt kein „fertig“. Du bewirbst dich, wenn du dein erstes Projekt hast. Selbst wenn es klein ist. Die meisten Jobs werden nicht durch Abschlüsse, sondern durch Projekte vergeben.
Was du nach drei Monaten wirklich kannst
Nach 90 Tagen hast du nicht die Fähigkeiten eines Senior-Entwicklers. Aber du hast etwas Wichtigeres: Beweise.
- Eine GitHub-Seite mit 3-5 funktionierenden Projekten
- Eine klare Erklärung, wie du Probleme löst
- Ein Lebenslauf, der nicht nur „Python-Kenntnisse“ steht, sondern zeigt: „Ich habe ein Tool gebaut, das X macht“
- Vertrauen - in dich selbst
Du kannst jetzt ein Praktikum bewerben. Du kannst dich auf Junior-Positionen bewerben. Du kannst als Freelancer an kleinen Projekten anfangen - auf Plattformen wie Freelancer.at oder Upwork.
Was du nicht brauchst
Keine teuren Kurse. Kein Bootcamp mit 5.000 Euro. Kein Zertifikat von Udemy, das niemand kennt. Du brauchst:
- Freie Ressourcen: Python.org, Real Python, Corey Schafer auf YouTube
- Zeit: 1-2 Stunden pro Tag, 5 Tage die Woche
- Ein Ziel: Ein Projekt, das du abschließen willst
- Durchhaltevermögen: Nicht perfekt, sondern konsequent
Was passiert, wenn du es versuchst - und scheiterst?
Dann hast du immer noch mehr als vorher. Du hast gelernt, wie man lernt. Du hast gesehen, wie man Probleme löst. Du hast gelernt, mit Fehlern umzugehen. Das ist mehr wert als jedes Zertifikat.
Und wenn du es schaffst? Dann hast du einen Job. Nicht weil du einen Abschluss hast. Sondern weil du etwas gebaut hast. Und das ist der Unterschied zwischen jemandem, der wartet - und jemandem, der startet.
Kann man Python wirklich in drei Monaten lernen?
Ja, wenn du dich auf die Grundlagen konzentrierst und ein konkretes Projekt baust. Du wirst kein Experte, aber du kannst die Fähigkeiten erwerben, die für Einsteiger-Jobs in Automatisierung, Datenanalyse oder Webentwicklung nötig sind. Es braucht tägliches Üben - nicht nur Videos schauen.
Welche Jobs kann man mit Python nach drei Monaten bekommen?
Du kannst dich auf Junior-Positionen bewerben, wie z. B. „Junior Python Developer“, „Data Automation Assistant“ oder „IT-Unterstützung mit Skripting“. Häufige Aufgaben: Automatisierung von Büroprozessen, Datenbereinigung, einfache Web-Tools, Scraping. Große Unternehmen suchen oft nach Erfahrung - kleine Firmen und Startups nach Lösungsorientierung.
Braucht man einen Abschluss für einen Python-Job?
Nein. Viele Python-Entwickler haben keinen Informatik-Abschluss. Arbeitgeber schauen auf dein Portfolio: Was hast du gebaut? Wie hast du Probleme gelöst? Ein GitHub-Repo mit funktionierendem Code und einer klaren Beschreibung ist oft wichtiger als ein Uni-Diplom.
Was ist der wichtigste Fehler, den Anfänger machen?
Sie versuchen, alles auf einmal zu lernen - KI, Webentwicklung, Datenbanken, Docker. Das führt zu Überforderung. Der wichtigste Erfolg kommt, wenn du dich auf ein kleines Projekt konzentrierst: z. B. ein Tool, das deine E-Mails sortiert, oder ein Skript, das deine Rechnungen zusammenfasst. Ein funktionierendes Projekt ist stärker als zehn gelernte Konzepte.
Wie viel Zeit braucht man pro Tag?
1 bis 2 Stunden pro Tag, 5 Tage die Woche, sind ausreichend. Wichtig ist nicht die Länge, sondern die Konsistenz. Ein Tag mit 30 Minuten aktivem Schreiben und Fehlersuchen ist wertvoller als fünf Stunden passives Zuschauen.
Sollte man ein Bootcamp machen?
Nur, wenn du strukturierte Unterstützung brauchst und dir die Kosten leisten kannst. Viele Bootcamps verkaufen Hoffnung - nicht Ergebnisse. Du kannst alles, was sie lehren, auch kostenlos lernen. Der Unterschied ist: Du musst dich selbst motivieren. Wenn du das kannst, sparst du Geld und lernst besser.
Ist Python in Österreich gefragt?
Ja. In Wien, Graz und Linz gibt es viele kleine und mittlere Unternehmen, die Python für Automatisierung, Datenanalyse und interne Tools nutzen. Die Nachfrage ist besonders hoch in Bereichen wie Finanzen, Logistik, öffentliche Verwaltung und Bildung. Du musst nicht nach Berlin oder Zürich ziehen - die Jobs sind da.
Was du als Nächstes tun solltest
Heute. Jetzt. Sofort.
Öffne deinen Computer. Installiere Python. Gehe zu python.org. Lade die neueste Version herunter. Installiere sie. Öffne einen Editor - VS Code ist kostenlos. Schreibe:
print("Hallo, Welt!")Und drücke Ausführen.
Das ist dein erster Schritt. Nicht morgen. Nicht nächste Woche. Heute.
Wenn du das tust, hast du schon mehr getan als 90 % der Leute, die sagen: „Ich will Python lernen.“
