Python für Data Analysts: Programmieren und Analysieren

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

1. 1

   Grundlagen der Programmierung mit Python für die Datenanalyse

   Wichtige Python-Konzepte wie Variablen, Schleifen und Funktionen anwenden
   Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames effizient nutzen
   Daten aus verschiedenen Quellen importieren und verarbeiten

2. 2

   Datenanalyse mit pandas und NumPy

   Daten bereinigen, filtern und strukturieren für weiterführende Analysen
   Daten gruppieren und aggregieren zur Gewinnung relevanter Erkenntnisse
   Effiziente Berechnungen und statistische Analysen mit NumPy durchführen

3. 3

   Datenvisualisierung mit matplotlib und seaborn

   Aussagekräftige Diagramme zur Veranschaulichung von Analyseergebnissen erstellen
   Farben, Achsen und Skalierungen gezielt anpassen für bessere Lesbarkeit
   Kombination verschiedener Visualisierungen zur umfassenden Datenpräsentation nutzen

1. 1

   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

2. 2

   München

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

3. 3

   Frankfurt am Main

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

4. 4

   Stuttgart

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

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.

Themen