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Grundlagen des Machine Learning: Python-Methoden und Datenanalyse

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Berlin
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Python + Datenanalyse + Machine Learning + Statistik
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung von Python für Datenanalyse und Machine Learning. Teilnehmende lernen, Daten zu analysieren, zu visualisieren und automatisierte Prozesse zu erstellen. Zudem werden Machine Learning-Modelle entwickelt und in Business Analytics integriert.
  • Modul 1: Einführung in Python
  • Modul 2: Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
  • Modul 3: Einführung in die Datenanalyse
  • Modul 4: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
  • Modul 5: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
  • !Einführung in Python
  • *Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
  • *Datenanalyse mit Python: Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.
  • *Visualisierung mit Python: Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.
  • *Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
  • !Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
  • *ML mit Python umsetzen: Entwicklung von Modellen auf Basis von Datenanalyse, Programmierung und python machine learning Frameworks.
  • *Modelltraining mit Tools: Anwendung von Scikit-learn, NumPy und Pandas zur Modellbildung, Evaluation und Datenaufbereitung.
  • *Visualisierung von Ergebnissen: Einsatz von Plotly, Boxplot-Statistik und data visualization im Rahmen explorativer Analyse.
  • *ML-Skripte in BI-Prozessen: Integration von Python Power BI Skript und REST API Python in Analyseumgebungen und Big Data Systems.
  • !Einführung in die Datenanalyse
  • *Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
  • *Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
  • *Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
  • *Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.
  • !Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
  • *Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
  • *Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
  • *Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
  • *Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
  • !Statistik in Datenanalyse und Auswertung
  • *Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.
  • *Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.
  • *Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.
  • *Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Datenanalysen und Machine Learning zu nutzen. Sie beherrschen Tools wie Pandas, NumPy und Power BI zur Analyse und Visualisierung in datengetriebenen Projekten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Augsburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bielefeld

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Andechs

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Python-Programmierung→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungData AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & Logistik

05 · Kurse

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Python-Datenanalyst Variante 1New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings · München · Blended Learning
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  • Vollzeit
  • 3–6 Monate
  • Start ab 01.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir