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Python Entwickler: Datenanalyse-Methoden und Frameworks

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 + Git
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung mit Python, der Datenanalyse und der Anwendung von Machine Learning. Zudem werden Fähigkeiten zur Nutzung von Git & GitHub im digitalen Projektumfeld sowie im IT-Projektmanagement geschult.
  • Modul 1: Python in Datenanalyse und Visualisierung
  • Modul 2: Einführung in die Datenanalyse
  • Modul 3: Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
  • Modul 4: Git & GitHub im digitalen Projektumfeld
  • Modul 5: Einführung in das IT-Projektmanagement
  • !Python in Datenanalyse und Visualisierung
  • *Grundlagen der Programmierung: Nutzung der Programmiersprache Python für Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung.
  • *Strukturen und Anwendungen: Erstellung von Skripten für Datenanalyse, Datenmodellierung und Visualisierung mit Pandas und Matplotlib.
  • *Integration in Analyseumgebungen: Einsatz von Python-Skripten in Power BI, Datenimport und API-Anbindung für Analysezwecke.
  • *Visualisierung und Auswertung: Nutzung von Python für Histogramme, Boxplots, Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse.
  • !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.
  • !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.
  • !Git & GitHub im digitalen Projektumfeld
  • *Verteilte Codeverwaltung: Einführung in Git-Repositories, Commit-Strukturen und Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung.
  • *Zusammenarbeit auf GitHub: Branching, Pull Requests und Versionshistorien im Kontext digitaler Teamarbeit und Projektkoordination.
  • *Rollen in IT-Projekten: GitHub als Plattform zur Aufgabenverteilung, Codeverwaltung und Kommunikation in verteilten Projektteams.
  • *Digitale Workflows dokumentieren: Git-gestützte Nachverfolgung, Schnittstellen und Abläufe in der digitalen Transformation.
  • !Einführung in das IT-Projektmanagement
  • *Grundlagen erfolgreicher Projektsteuerung: Einführung in IT-Projektmanagement, Projektphasen, Rollenverteilung und digitale Tools.
  • *Agiles Arbeiten mit Scrum & Kanban: Methoden, Frameworks und Einsatz agiler Ansätze für transparente und flexible Projektabläufe.
  • *Planung & Visualisierung: Einsatz von Gantt-Charts, SWOT-Analysen und Präsentationstechniken zur Projektstrukturierung und Kommunikation.
  • *Digitalisierung & New Work: Auswirkungen digitaler Transformation, KI-Tools und Arbeitsmodelle im Kontext smarter IT-Projekte.
  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Datenanalyse und Machine Learning einzusetzen, Git & GitHub zu nutzen und IT-Projekte zu managen.

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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Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

Python-ProgrammierungData AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & Logistik

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir