Introduction to Python and Data Analysis - 4-tägiger Online-Kurs

Einführung in Python und Datenanalyse – 4-tägiger Online-Kurs

Schaffen Sie sich mit diesem praxisorientierten Kurs eine solide Grundlage in der Python-Programmierung und Datenanalyse. Der Kurs „Einführung in Python und Datenanalyse“ vermittelt Ihnen die wesentlichen Fähigkeiten, um mit Daten unter Verwendung der beliebtesten Python-Bibliotheken und -Tools zu arbeiten.

Sie lernen, wie Sie Python-Skripte schreiben, Datensätze bearbeiten, grundlegende statistische Analysen durchführen und aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Der Kurs vermittelt zudem Techniken zur Datenverarbeitung unter Verwendung strukturierter Formate wie CSV und Excel, damit Sie Daten effizient aufbereiten, bereinigen und analysieren können.

Anhand von Beispielen aus der Praxis und angeleiteten Übungen entwickeln Sie das Selbstvertrauen, Python für alltägliche Datenaufgaben, die Berichterstellung und die Entscheidungsfindung in geschäftlichen und technischen Umgebungen einzusetzen.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch
• Anfängerniveau
• 4 Tage virtuelles Live-Training unter Anleitung eines Dozenten (8 Stunden/Tag)
• Praktische Programmierübungen während des gesamten Kurses
• Nutzung von Live-Laborumgebungen mit angeleitetem Feedback
• Branchenexperten vermitteln Einblicke aus der Praxis
• Umfassende Kursinhalte und Beispieldatensätze
• Über 50 empfohlene Lernstunden
• Zertifikat inklusive

Lernziele

• Erste Schritte mit Python: Erlernen Sie die Grundlagen von Python mithilfe interaktiver und skriptbasierter Methoden, wobei der Schwerpunkt auf sauberer Syntax, Codestruktur und Lesbarkeit liegt.
• Arbeiten mit DataFrames: Verwenden Sie Pandas-DataFrames zum Laden, Bereinigen, Transformieren und Verwalten von Datensätzen, einschließlich des Umgangs mit fehlenden Daten und der Änderung von Strukturen.
• Gruppieren und Aggregieren von Daten: Wenden Sie den „Split-Apply-Combine“-Ansatz in Pandas an, um Daten zu gruppieren und aussagekräftige Zusammenfassungen und Erkenntnisse zu generieren.
• Datenvisualisierung mit Matplotlib: Erstellen Sie Diagramme und Grafiken wie Balkendiagramme, Histogramme und Liniendiagramme, um Datenerkenntnisse anschaulich zu vermitteln.

Zielgruppe

• Einsteiger in die Python-Programmierung
• Angehende Datenanalysten
• Business-Analysten, die mit Daten arbeiten
• IT-Fachkräfte, die in Datenrollen wechseln
• Fachkräfte aus den Bereichen Finanzen, Marketing und Betrieb, die mit Daten arbeiten
• Alle, die eine Karriere in der Datenanalyse beginnen möchten

Voraussetzungen

• Grundlegende Computerkenntnisse
• Keine Python-Vorkenntnisse erforderlich
• Vertrautheit mit Tabellenkalkulationsprogrammen (z. B. Excel) ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
• Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten ist von Vorteil

Kursübersicht

Tag 1

Einheit 1: Einführung

• Python-Grundlagen und Ausführungsmodi
• Anweisungen, Kommentare und Einrückungsregeln

Einheit 2: Variablen und skalare Datentypen

• Zahlen, Text und Boolesche Werte
• Variablen und die Funktion `type()`

Einheit 3: Operatoren und Ausdrücke

• Arithmetische, Vergleichs- und logische Operatoren
• Zuweisungs- und Zugehörigkeitsoperatoren

Einheit 4: Container

• Listen, Tupel, Mengen und Wörterbücher

Tag 2

Einheit 5: Bedingungen & Schleifen

• if/else-Anweisungen
• for- und while-Schleifen
• Die Funktion range() und Iteration
• break und continue

Einheit 6: Funktionen

• Vordefinierte Funktionen (len, sum, min, max, sorted)
• Definition von Funktionen
• Positions-, benannte und Standardargumente

Sitzung 7: Objekte

• Einführung in Klassen
• Attribute und Methoden
• Arbeiten mit integrierten Container-Methoden

Tag 3

Sitzung 8: Einführung in DataFrames

• DataFrames und ihre wichtigsten Attribute verstehen
• Daten laden, schreiben und erkunden
• Teilmengen bilden und bedingtes Filtern
• Spalten hinzufügen/entfernen
• Aggregationen und Umgang mit fehlenden Werten

Tag 4

Sitzung 9: Groupby und Aggregation (Split-Apply-Combine)

• Gruppieren von Daten nach einer oder mehreren Spalten
• Anwenden einzelner oder mehrerer Aggregationsfunktionen
• Gewinnen von zusammengefassten Erkenntnissen aus Datensätzen

Sitzung 10: Plotten mit Matplotlib

• Erstellen von Balkendiagrammen, Histogrammen und Liniendiagrammen
• Visualisieren von Datenmustern und Trends
• Klares und effektives Präsentieren von Analyseergebnissen

FAQ

Wann findet der Kurs statt?

Der Großteil des Kurses besteht aus ganztägigen Online-Kursen von morgens bis nachmittags (MEZ) mit jeweils 8 Stunden am Stück. Bitte kontaktieren Sie uns jedoch, um die endgültigen detaillierten Zeitpläne zu bestätigen.

Was lerne ich in diesem Kurs?

Sie lernen die Grundlagen von Python kennen und wie Sie Python für grundlegende Datenanalysen einsetzen, einschließlich Datenbearbeitung, Datenbereinigung und einfacher statistischer Analysen.

Ist dieser Kurs für Anfänger geeignet?

Ja. Dieser Kurs richtet sich speziell an Anfänger ohne Vorkenntnisse in Python.

Lerne ich Tools zur Datenanalyse kennen?

Ja. Sie werden Python-Bibliotheken verwenden, die üblicherweise für die Datenanalyse genutzt werden, und lernen, wie man mit strukturierten Datensätzen arbeitet.

Lerne ich Tools zur Datenanalyse kennen?

Ja. Sie werden Python-Bibliotheken verwenden, die üblicherweise für die Datenanalyse genutzt werden, und lernen, wie man mit strukturierten Datensätzen arbeitet.

Beinhaltet der Kurs praktische Übungen?

Ja. Der Kurs umfasst praktische Übungen und Beispiele mit realen Daten.

Mit welchen Arten von Daten werde ich arbeiten?

Sie werden mit einfach strukturierten Datensätzen wie CSV- und Excel-Dateien arbeiten.

Welche Fähigkeiten werde ich erwerben?

Sie werden in der Lage sein, Python-Skripte zu schreiben, Daten zu bereinigen und zu analysieren sowie grundlegende Erkenntnisse für die Berichterstellung und Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Für welche Berufsgruppen ist dieser Kurs geeignet?

Dieser Kurs eignet sich für angehende Datenanalysten, Business-Analysten und Fachleute, die mit Python mit Daten arbeiten müssen.