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Python Programmiersprache: Datenmodellierung und Visualisierung
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
- 2Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
- 3Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.
Das lernst du
- Python + Datenanalyse + Visualisierung + Power BI
- Diese Weiterbildung vermittelt die Grundlagen der Programmierung mit Python und deren Anwendung in der Datenanalyse und Visualisierung. Teilnehmer lernen, wie sie Python zur Datenverarbeitung, Modellierung und im Analyseumfeld einsetzen können.
- Modul 1: Python in Datenanalyse und Visualisierung
- Modul 2: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
- Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
- Modul 4: Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
- Modul 5: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
- 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.
- Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
- Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
- Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
- Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
- Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
- Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
- Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
- SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
- Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
- Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.
- Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
- Visualisierung von Daten mit Microsoft Power BI Visuals zur Analyse komplexer Zusammenhänge in datengetriebenen Modellen.
- Einsatz von Scatterplot, Histogramm und Boxplot zur Darstellung statistischer Muster und explorativer Datenanalysen.
- Kombination von Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Darstellung zur Unterstützung analytischer Prozesse.
- Verwendung von Power BI Visualisierungen zur Auswertung, Strukturierung und Präsentation großer Datenmengen.
- Statistik in Datenanalyse und Auswertung
- Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.
- Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.
- Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.
- Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.
- Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python und Power BI zur Datenanalyse und Visualisierung zu verwenden und in unterschiedlichen Analyseumgebungen anzuwenden.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Wuppertal
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Wiesbaden
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Ulm
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Saarbrücken
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.
03 · Verdienst
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
Was dir die Qualifikation beruflich bringt
- 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
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
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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05 · Kurse
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