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Python: Data Visualization und Boxplot-Statistik

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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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 + Statistik + Datenvisualisierung + Power BI
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung und Visualisierung mit Python, statistischen Grundlagen und Datenanalyse in der digitalen Arbeitswelt. Die Teilnehmenden lernen, statistische Daten zu visualisieren und Datenquellen im Analysekontext zu nutzen.
  • Modul 1: Programmierung und Visualisierung mit Python
  • Modul 2: Einführung in die Statistik
  • Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Modul 4: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
  • Modul 5: Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • Programmierung und Visualisierung mit Python
  • Datenanalyse mit Python: Nutzung der Programmiersprache zur Datenbearbeitung, Modellbildung und Big Data Analyse.
  • Visualisierung statistischer Daten: Darstellung mit Boxplot Visualization, Histogramm und Datenvisualisierung in Python.
  • Python in Analyseplattformen: Einsatz von Python Skript Power BI und REST API Python zur Datenintegration und Automatisierung.
  • Werkzeuge und Methoden: Verwendung von Datenanalyse-Methoden in Kombination mit Python Programmierung und Visualisation Tools.
  • Einführung in die Statistik
  • Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
  • Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
  • Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
  • Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.
  • Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.
  • Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
  • Boxplot Statistik zur Darstellung von Streuung, Median und Ausreißern in strukturierter Datenanalyse und Visualisierung.
  • Anwendung in Big Data Kontexten: Boxplot Analyse zur Mustererkennung in datenintensiven Visualisierungen und Data Science.
  • Toolbasierte Umsetzung mit Power BI Boxplot, Python-Visualisierungen und datengetriebener Modellierung.
  • Datenmengen visuell analysieren: Vergleich von Gruppen, Identifikation von Extremwerten und Ableitung statistischer Aussagen.
  • Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • Visualisierung von Daten mit Microsoft Power BI Visuals zur Analyse komplexer Zusammenhänge in datengetriebenen Modellen.
  • Einsatz von Scatterplot, Histogramm und Boxplot zur Darstellung statistischer Muster und explorativer Datenanalysen.
  • Kombination von Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Darstellung zur Unterstützung analytischer Prozesse.
  • Verwendung von Power BI Visualisierungen zur Auswertung, Strukturierung und Präsentation großer Datenmengen.
  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Python und Power BI zur Datenanalyse einzusetzen und Boxplot-Visualisierungen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu erstellen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    Wuppertal

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

  3. 3

    Wiesbaden

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

  4. 4

    Ulm

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

  5. 5

    Saarbrücken

    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

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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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  • 1–3 Monate
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir