Data Analyst mit Python

Datenanalyse, Datenvisualisierung und Predictive Analytics mit Python – das Online-Training mit Abschlusszertifikat

Weiterbildung

Datenbasierte Entscheidungen sind ein entscheidender Faktor für die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Nachfrage nach Fachexpert:innen, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, ist groß. In dieser zertifizierten Online-Weiterbildung lernst du umfangreiche und komplexe Datensätze mit Python zu aggregieren, auszuwerten, zu visualisieren und daraus Vorhersagen abzuleiten. Du lernst alle Schritte des Datenanalyseprozesses umfassend kennen und qualifizierst dich für den Beruf des Data Analyst. Diese Online-Weiterbildung ist so konzipiert, dass du flexibel und in deinem eigenen Lerntempo innerhalb der Zugriffsdauer lernen kannst. Es erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen dir erfahrene Data Analysts als Mentor:innen zur Seite.

Das Online-Training ist von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln unter der Nummer 73598 geprüft und zugelassen.

Inhalte

Weiterbildung nach KI-VO Art. 4 für die Nachweispflicht von KI-Kompetenz

1. Der Python-Guide für Einsteiger

Arbeiten mit dem Data Lab.
Grundlagen und Konzepte in Python.
Zahlen und Texte als Variablen speichern.
Variablen als Gruppen in Listen bündeln.
Fehlermeldungen richtig lesen und verstehen

2. Grundlagen der Programmierung

Programmiergrundlagen für Data Analysts.
Funktionen und Methoden einsetzen.
Ablaufkontrollen mithilfe von Bedingungen.

3. Schleifen und Funktionen mit Python

Ablaufkontrolle mithilfe von Schleifen.
Funktionsumfang des Codes erweitern.
Weitere Python-Pakete importieren.
Programmierkonzepte für Data Analytics.

4. Data Pipelines mit pandas erstellen

Pandas kennenlernen und einsetzen.
CSV-Dateien richtig importieren.
Daten bereinigen und aggregieren.

5. Daten explorieren mit matplotlib

Visualisierung verschiedener Datenniveaus.
Darstellung numerischer Daten als Histogramme.
Darstellung numerischer Daten als Streudiagramme.
Darstellung kategorischer Daten als Säulen- und Tortendiagramme.

6. Statistisch gestützte Vorhersagen treffen

Überblick über statistische Grundlagen.
Median und Quartile richtig verstehen und einsetzen.
Ausreißer identifizieren.
Vorhersagen mit linearer und logistischer Regression.

7. Interne Daten aus SQL-Datenbanken einbeziehen

Wichtige Abfragen mit SQL.
Eigene Selektionen vornehmen.
Daten auslesen am Beispiel einer Personaldatenbank.

8. Externe Daten über APIs einbeziehen

Daten aus Online-Datenbanken auslesen.
Daten von Webseiten scrapen.
Daten über APIs auslesen.

9. Datenvisualisierung mit Advanced Jupyter

Fortgeschrittene Funktionen in Jupyter Notebooks.
Daten in Jupyter Notebooks präsentieren.
Dashboards mit Live-Updates und interaktiven Features.

10. Übungsprojekt

Komplettes Datenprojekt von Datenbereinigung bis Visualisierung.
Datenanalyse mit professionellem Datenset (mit über eine Mio. Taxifahrten in New York).
Analyseaufgabe zur selbstständigen Umsetzung.

11. Abschlussprojekt

Prüfungsprojekt zu Kundenabwanderungen in einem Telekommunikationsunternehmen.
Selbstständige Analyse des Datenprojekts.
Ergebnispräsentation und 1:1-Feedbackgespräch mit Mentoring-Team.
Erhalt des Zertifikats zum Data Analyst mit Python.

Dein Nutzen

In diesem praxisorientierten Training lernst du, selbstständig Datenanalysen mit großen Datensets durchzuführen.
Du lernst, kompetent mit Python umzugehen, die Programmiersprache zur Datenauswertung einzusetzen und effektive Visualisierungen zu erstellen.
Du erfährst, wie du verschiedenste Datenquellen anbinden, Daten darin filtern und daraus zusammenführen kannst.
Nach dem Training bist du in der Lage, Unternehmensdaten aussagekräftig zu visualisieren und in dynamischen Dashboards interaktiv zugänglich zu machen.
Die technischen Einstiegshürden werden durch den Einsatz von Jupyter Notebooks minimiert, mit denen du die Programmierübungen direkt im Browser durchführen kannst.

Deine Lernreise

Dieser Online-Kurs bietet ein besonders praxisorientiertes Lernkonzept mit umfassenden Selbstlerneinheiten und einem Mentoren-Team, das durchgängig zur Verfügung steht. Mit einem Zeitbudget von 3–5 Stunden pro Woche kommst du in 8 Wochen sicher ins Ziel.

So lernst du in dem Kurs:

Data Lab: In der Lernumgebung des Kurses erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Text und vor allem viele Praxisübungen mit umfassenden Datasets. Diese führst du direkt im Browser aus oder importierst sie in Excel.

Mentor:innen-Team: Für jegliche Fragen stehen Lern-Coaches bereit. Dabei handelt es sich um erfahrene Data Analysts, die gern weiterhelfen – per Chat, Audio- oder Videocall.

Webinare: Einmal wöchentlich hast du die Möglichkeit, an Webinaren teilzunehmen und darin in ausgewählte Spezialthemen der Datenanalyse einzutauchen.

Karriere-Coaching: Welche beruflichen Ziele verfolgst du mit der Weiterbildung und wie kannst du diese erreichen? Ein Mentoren-Team steht bereit, um dir bei der Umsetzung deiner Karriereziele behilflich zu sein.

Zertifikat: Nach dem Abschlussprojekt erhältst du dein offizielles Zertifikat über die Teilnahme an dieser Weiterbildung.

Diese Online-Weiterbildung wird von unserem Partner StackFuel GmbH durchgeführt. StackFuel ist Spezialist im Bereich Weiterbildungen zu Data Literacy, Data Science und KI.

Empfohlen für

Die Online-Weiterbildung zum Data Analyst mit Python eignet sich für alle, die eigenständig Datenanalysen durchführen und dafür Python als Programmiersprache verwenden möchten. Besondere Voraussetzungen sind nicht zu erfüllen. Die Weiterbildung eignet sich auch für Quereinsteiger:innen.

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Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn.

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