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Python für Web-Datenanalyse

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 3 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Leipzig
NÄCHSTER START
26.10.2026
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: Python für Webdatenanalyse
  • Dieser Kurs konzentriert sich auf die Webdatenanalyse mit Python und befähigt die Teilnehmer, webbasierte Daten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu analysieren. Die Lernenden werden sich mit Web-Scraping, API-Integration und Google Analytics-Datenverarbeitung mit Python befassen. Der Kurs behandelt Datentransformations-, Visualisierungs- und Automatisierungstechniken, um umsetzbare Erkenntnisse aus Webquellen abzuleiten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Webdaten zu sammeln und zu analysieren, die Berichterstattung zu automatisieren und digitale Strategien mit Python zu optimieren.
  • Einführung in die Webdatenanalyse
  • Verstehen Sie die Rolle der Webanalyse bei der digitalen Leistungsüberwachung.
  • Erfahren Sie mehr über die in der Webanalyse verwendeten Datenquellen, einschließlich Website-Protokolle, APIs und Google Analytics.
  • Erkunden Sie die Rolle von Python bei der Automatisierung der Webdatenextraktion und -verarbeitung.
  • Web Scraping mit Python
  • Erfahren Sie, wie Sie mit Python strukturierte Daten von Websites extrahieren können.
  • Verwenden Sie BeautifulSoup und Scrapy, um HTML- und XML-basierte Daten zu scrapen.
  • Implementieren Sie bewährte Verfahren für den Umgang mit dynamischen Inhalten und die Vermeidung von Blockaden.
  • API-Integration für Webanalysen
  • Verstehen Sie, wie REST-APIs für den Abruf webbasierter Daten funktionieren.
  • Erfahren Sie, wie Sie auf Google Analytics, Social Media und Marketing-APIs zugreifen können.
  • Automatisieren Sie den Datenabruf und die Datenanalyse mithilfe von Python-API-Aufrufen.
  • Datenbereinigung und -transformation für Webanalysen
  • Verarbeiten Sie Web-Rohdaten und gehen Sie mit fehlenden, inkonsistenten oder doppelten Werten um.
  • Führen Sie eine Textextraktion und -analyse für die strukturierte Datenanalyse durch.
  • Konvertieren Sie unstrukturierte Webdaten in nutzbare Datensätze für die weitere Verarbeitung.
  • Google Analytics mit Python
  • Extrahieren Sie Website-Traffic, Benutzerverhalten und Ereignisdaten mit Python.
  • Automatisieren Sie Google Analytics-Berichte und Datenexporte.
  • Generieren Sie benutzerdefinierte Einblicke und Dashboards mit Python-Skripten.
  • Webdatenvisualisierung und -berichterstattung
  • Verwenden Sie Matplotlib und Seaborn, um aufschlussreiche visuelle Berichte zu erstellen.
  • Generieren Sie interaktive Dashboards und Diagramme für Webanalysedaten.
  • Interpretieren Sie Benutzertrends, Kampagnenleistung und Konversionsmetriken.
  • Automatisierung von Webdatenprozessen
  • Automatisieren Sie die Extraktion, Verarbeitung und Berichterstattung von Webdaten mithilfe von Python-Skripten.
  • Planen Sie Datenerfassungsaufgaben mithilfe von Python-basierten Planern.
  • Implementieren Sie Echtzeit-Analyse-Workflows für eine kontinuierliche Datenüberwachung.
  • Praktische Webdatenanalyse-Projekte
  • Arbeit an realen Webdatenanalyseprojekten mit Python.
  • Extrahieren, Verarbeiten und Analysieren von Website- und API-basierten Daten.
  • Entwicklung automatisierter Berichtspipelines für Web-Insights.
  • Teilnehmer lernen, wie sie mit Python API-Aufrufe automatisieren können, um Daten effizient von verschiedenen Webquellen abzurufen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Leipzig

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Berlin

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Hamburg

    26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungKI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData Analyst

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir