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Prognose­modellierung mit Python für BI-Analyst:in

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Karriere Tutor GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
26.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  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

  • Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld Prognosemodellierung mit Python. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Python, Data Science und AI und Big Data, die dich in deiner Rolle als BI-Analyst:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen.Datenaufbereitung und Zeitreihenstrukturen in Python*Grundlagen der Zeitreihendaten: Trendkomponenten, Saisonalität und Rauschen*Datenbereinigung und Indexierung mit pandas für Prognosezwecke*Fehlende Werte, Ausreißer und Datenlücken in Zeitreihendaten behandeln
  • Statistische Prognosemodelle und ihre Anwendung*Glättungsverfahren: Exponentielle Glättung und Holt-Winters-Modell*ARIMA- und SARIMA-Modelle: Parameterwahl, Schätzung und Diagnose*Modellauswahl anhand von Informationskriterien und FehlermetrikenMachine-Learning-basierte Prognoseansätze*Regression und Gradient Boosting für Prognoseanwendungen*Feature Engineering aus Zeitreihendaten: Lags, Rolling Statistics, Kalendermerkmale*Validierungs­strategien: Walk-Forward-Validierung und Cross-Validation für Zeitreihen
  • Deployment und Integration von Prognosemodellen im BI-Kontext*Modellpersistenz und Versionierung mit Python-Standardwerkzeugen*Einbindung von Prognosemodellen in BI-Dashboards und Reporting-Pipelines*Monitoring von Modellgenauigkeit und automatisierte NeutrainierungDiese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld Prognosemodellierung mit Python sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Python, Data Science und AI und Big Data. So stärkst du deine Handlungssicherheit für deine Rolle als BI-Analyst:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.
  • Die praktische Umsetzung erfolgt mit ChatGPT, Claude, Google Gemini, MS Copilot, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks und NumPy.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Erfurt

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Augsburg

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Ludwigsburg

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Freiburg im Breisgau

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir