Python Datenanalyst für Quereinsteiger mit KI

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Kursübersicht
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   In diesem Kurs erlernen Teilnehmende die praxisorientierte Datenanalyse mit Python - von der Datenaufbereitung über Visualisierung bis hin zur Interpretation großer Datensätze. Die Inhalte sind konkret, anwendungsbezogen und für Einsteiger:innen ebenso geeignet wie für Fachkräfte, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten.
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   Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung klassischer Datenanalyse mit moderner Künstlicher Intelligenz (KI), die in einfachen Praxisbeispielen veranschaulicht wird.
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   Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an Personen, die beruflich mit Daten arbeiten oder zukünftig datenbasierte Entscheidungen unterstützen wollen. Besonders angesprochen sind

   Einsteiger:innen in Datenanalyse, Reporting oder Business Intelligence
   Mitarbeitende aus Controlling, Marketing und IT
   Fachkräfte, die Python und SQL für ihre Arbeit nutzen möchten
   Teams in Unternehmen, die datengetrieben arbeiten wollen
   Berufstätige mit Interesse an moderner KI-gestützter Datenanalyse
   Kursinhalte
   Die Inhalte sind in fünf praxisnahe Blöcke unterteilt und decken den gesamten Analyseprozess ab.
   *1. Python-Grundlagen für Datenanalyse
   Einführung in Python-Syntax und Datenstrukturen
   Arbeiten mit Jupyter Notebooks und Google Colab
   Erste Schritte mit NumPy und Pandas
   *2. Datenimport, Bereinigung und Transformation
   CSV-, Excel- und SQL-Daten einlesen
   Daten bereinigen: fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer
   Gruppieren, Filtern und Aggregieren von Datensätzen
   *3. Datenvisualisierung und Interpretation
   Arbeiten mit Matplotlib und Seaborn
   Diagrammtypen und deren Einsatzmöglichkeiten
   Storytelling mit Daten und Berichtsaufbereitung
   *4. Einführung in KI-gestützte Analysen
   Grundprinzipien von Machine Learning in Python
   Einfache Modelle mit scikit-learn (z. B. Regression, Clustering)
   Bezug zu AI-900 und AIBIZ für praxisnahe KI-Grundlagen
   *5. Abschlussprojekt
   Bearbeitung eines realistischen Datenprojekts
   Eigenständige Analyse mit Python und SQL
   Präsentation der Ergebnisse in Power BI oder Jupyter Notebook
   Lernziele
   Nach dem Kurs können die Teilnehmenden Daten mit Python effizient analysieren, visualisieren und erste KI-gestützte Modelle anwenden.
   Datenquellen mit Python und SQL einbinden
   Daten bereinigen und für Analysen vorbereiten
   Aussagekräftige Visualisierungen erstellen
   Erste KI-Methoden auf Datensätze anwenden
   Business-Datenprojekte eigenständig durchführen
   Besonderheiten
   Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
   Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen, die ihre Teams in datengetriebener Analyse und KI fit machen möchten.
   Durchgeführt wird er über New Horizons München, Stuttgart, Nürnberg sowie learn2program.de.
   Zertifizierung
   Microsoft: AI-900 - Azure AI Fundamentals, DP-900 - Data Fundamentals
   CertNexus: AIBIZ - Artificial Intelligence for Business Professionals
   Der Kurs,,Python-Datenanalyst" bietet einen fundierten Einstieg in die Welt der Datenanalyse. Mit Python, SQL, Visualisierung und ersten KI-Anwendungen sind Teilnehmende bestens aufgestellt, um datenbasierte Projekte erfolgreich umzusetzen - sowohl im eigenen Berufsalltag als auch im Unternehmensumfeld.

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Stuttgart

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Nürnberg

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   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.

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   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.

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   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.

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