Data Analyst mit Python

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.

Lerndauer: 15 Wochen (6 Std./Woche)

Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel: Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!

Ablauf: Zum Start des Fernkurses haben Sie über Ihre Online-Lernumgebung Zugriff auf alle Lerninhalte. Sofern der gebuchte Fernkurs eine gedruckte Unterlage beinhaltet, erhalten Sie diese sieben Tage nach Starttermin.

Starttermine: Dieser Kurs startet mind. 1x pro Monat, Sie werden auf den nächst möglichen Starttermin gebucht.

• 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.

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.