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Python für Data-Analysten

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
01.10.2026
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 für Data-Analysten
  • Kursbeschreibung
  • Python ist eine der wichtigsten Programmiersprachen für Datenanalyst:innen. In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, wie Python für Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung eingesetzt wird - ergänzt durch Microsoft-Kurse und CompTIA Data+. Praxisbeispiele zeigen die Arbeit mit realen Datensätzen und modernen Tools wie Power BI und Azure Data Fundamentals.
  • Einführung in Python - Grundlagen für Datenanalyst:innen
  • Kurzbeschreibung: Einstieg in Python für die Datenanalyse.
  • Ausführliche Beschreibung: Dieser Block vermittelt grundlegende Python-Kenntnisse für den Einsatz in der Datenanalyse. Praxisbeispiel: Datenimport und erste Berechnungen mit Python.
  • Introduction to Python
  • Syntax und Datentypen
  • Einfache Datenoperationen
  • Praxisbeispiel Datenimport
  • Datenanalyse mit Python - Methoden und Anwendungen
  • Kurzbeschreibung: Python für die Datenaufbereitung nutzen.
  • Ausführliche Beschreibung: Hier lernen die Teilnehmenden, wie Daten mit Python bereinigt und analysiert werden können. Praxisbeispiel: Analyse von Kundendaten in einem Retail-Unternehmen.
  • Python for Data Science
  • Datenbereinigung und Transformation
  • Statistische Grundmethoden
  • Praxisbeispiel Kundendaten
  • Fortgeschrittenes Python - Komplexe Analysen umsetzen
  • Kurzbeschreibung: Tiefergehende Methoden der Datenanalyse.
  • Ausführliche Beschreibung: Dieser Block vermittelt fortgeschrittene Techniken wie Funktionen, Schleifen und komplexere Datenstrukturen. Praxisbeispiel: Zeitreihenanalyse in Python.
  • Advanced Programming Techniques with Python
  • Funktionen und Schleifen
  • Arbeiten mit Libraries
  • Praxisbeispiel Zeitreihenanalyse
  • Datenintegration und Sicherheit - Praxisrelevante Anwendungsfelder
  • Kurzbeschreibung: Daten in komplexen Umgebungen analysieren.
  • Ausführliche Beschreibung: Hier wird gezeigt, wie Python in sicherheitskritischen Umgebungen und in der Datenintegration eingesetzt wird. Praxisbeispiel: Logfile-Analyse zur Anomalieerkennung.
  • Python for Security Analysts
  • Logfile-Analyse
  • Anomalieerkennung
  • Praxisbeispiel Security Logs
  • Ergänzende Tools - Microsoft und CompTIA für Datenkompetenz
  • Kurzbeschreibung: Microsoft- und CompTIA-Kurse als Ergänzung.
  • Ausführliche Beschreibung: Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+ ergänzen das Python-Know-how um praxisnahe Tools und Standards. Praxisbeispiel: Erstellung eines Business-Dashboards.
  • PL-900 Power Platform Fundamentals
  • PL-300 Power BI Data Analyst Associate
  • DP-900 Azure Data Fundamentals
  • CompTIA Data+
  • Praxisbeispiel Business-Dashboard
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
  • Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchgeführt wird er über New Horizons: *München *Stuttgart *Nürnberg sowie *learn2program.de
  • Fazit
  • Die Teilnehmenden erlangen fundierte Python-Kenntnisse für die Datenanalyse und erweitern ihr Profil durch Microsoft- und CompTIA-Zertifikate. So sind sie bestens vorbereitet, Datenprojekte erfolgreich umzusetzen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Passau

    29.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Passau

    29.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    01.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Regensburg

    04.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

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

810 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

810Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

05 · Kurse

1.097 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir