Einführung in Python-Backends und moderne API-Architekturen
Viele moderne Geo-Anwendungen bestehen aus mehreren Komponenten: Sensoren oder Datensätze, die Daten liefern, ein Backend, das die Daten verarbeitet und speichert, sowie Anwendungen, die die Daten in Karten, Dashboards oder Analysen nutzen.
Das Backend bildet dabei das zentrale Element. Hier werden Daten empfangen, validiert, gespeichert und über eine API zur Verfügung gestellt.
In diesem Kurs lernst du, wie du ein solches Backend selbst mit Python und FastAPI erstellst, einem modernen Framework, das speziell für die Entwicklung schneller und skalierbarer APIs konzipiert wurde.
Wir hosten das Backend in Docker, sodass die Anwendung einfach ausgeführt und bereitgestellt werden kann. Dies ermöglicht es, ein Backend auf verschiedenen Systemen und in unterschiedlichen Umgebungen konsistent auszuführen.
Das Backend speichert Daten in PostgreSQL mit PostGIS, einer weit verbreiteten Datenbank für Geodaten. GeoJSON-Daten werden über die API empfangen und als Geometrien in der Datenbank gespeichert.
Du lernst dabei, wie eine moderne Geodaten-Architektur funktioniert:
GeoJSON → API → Backend → Datenbank → Anwendung
Der Kurs knüpft gut an unsere Kurse zu IoT und Mikrocontrollern an, in denen Sensoren Daten erfassen. In diesem Backend-Kurs bauen wir das System, das diese Daten empfängt, speichert und bereitstellt.
Der Kurs kann aber auch eigenständig absolviert werden. Die GeoJSON-Daten können von Sensoren, Skripten, GIS-Software oder externen Datensätzen stammen.
Da der Kurs drei Tage dauert, ist das Tempo relativ hoch und wir konzentrieren uns auf den Aufbau einer funktionierenden Backend-Architektur, nicht auf tiefgreifende DevOps- oder Datenbankadministrationskenntnisse.
Was Sie in diesem Kurs lernen
In diesem dreitägigen Kurs lernst du, wie du ein Python-Backend für die Verarbeitung und Bereitstellung von Geodaten entwickelst.
Du lernst unter anderem:
- wie eine Backend-Architektur für Datenanwendungen funktioniert
- wie man Docker nutzt, um eine Backend-Umgebung zu betreiben
- wie man mit FastAPI eine API erstellt
- wie man GeoJSON-Daten empfängt und validiert
- wie man Geodaten in PostgreSQL/PostGIS speichert
- Wie ein Backend mit anderen Anwendungen kommuniziert
- Wie eine API strukturiert und dokumentiert wird
Am Ende des Kurses haben Sie ein funktionierendes Backend entwickelt, das GeoJSON-Daten über eine API in einer PostGIS-Datenbank speichert.
Warum Sie sich für diesen Kurs entscheiden sollten
Viele Programmierkurse behandeln einzelne Themen wie Python, Datenbanken oder Docker. In diesem Kurs kombinieren wir diese Technologien zu einem zusammenhängenden System.
Du lernst nicht nur, wie man Code schreibt, sondern auch, wie man eine moderne Backend-Architektur aufbaut.
Der Kurs schließt gut an unsere Kurse zu folgenden Themen an:
- IoT und Mikrocontroller
- Sensordaten und Datenerfassung
- Geodaten-Infrastrukturen
Er eignet sich aber auch für alle, die ein Backend für Daten- oder Geo-Anwendungen entwickeln möchten.
Für wen ist dieser Kurs gedacht?
Dieser Kurs richtet sich an Fachleute und Studierende, die lernen möchten, wie man Daten über ein Backend für Anwendungen bereitstellt.
Der Kurs eignet sich für:
- GIS-Spezialisten
- Geodatenanalysten
- Python-Entwickler
- Dateningenieure
- Forscher, die mit Datenanwendungen arbeiten
Grundkenntnisse in Python sind erforderlich. Vorkenntnisse in Docker, FastAPI oder Datenbanken sind nicht erforderlich.
