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Python Programmierung: Machine Learning und Big-Data-Analyse

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 + Machine Learning + Big Data + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse in der Programmierung mit Python, der Anwendung von Machine Learning und der Analyse großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, Daten effizient zu verarbeiten und zu visualisieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Modul 1: Einführung in Python
  • Modul 2: Analysemodelle mit Machine Learning und Python
  • Modul 3: Big Data in Analyse und Entscheidungsfindung
  • Modul 4: Einführung in die Datenanalyse
  • Modul 5: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
  • !Einführung in Python
  • *Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
  • *Datenanalyse mit Python: Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.
  • *Visualisierung mit Python: Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.
  • *Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
  • !Analysemodelle mit Machine Learning und Python
  • *Grundlagen des Machine Learning: Anwendung datenbasierter Lernmodelle mit Python Programmierung und Pandas.
  • *Modellentwicklung mit Scikit-learn: Erstellung, Training und Validierung datengetriebener Modelle für Big Data Sets.
  • *Visualisierung und Interpretation: Nutzung von Data Visualization Tools und Visualisierung Big Data für analytische Auswertung.
  • *Einsatz in Power BI: Integration von ML-Skripten über Python Power BI und REST API zur Datenverarbeitung im Analysekontext.
  • !Big Data in Analyse und Entscheidungsfindung
  • *Grundlagen von Big Data: Einsatz großer Datenmengen zur Untersuchung betrieblicher Fragestellungen und digitaler Geschäftsprozesse.
  • *Analyseverfahren im Überblick: Anwendung von Statistik, Datenanalysemethoden und Big-Data-Analysen im Unternehmenskontext.
  • *Strukturen und Datenquellen: Nutzung von Big-Data-Sets, Datenaufbereitung und Anbindung an Systeme wie Microsoft Power BI.
  • *Berichts- und Visualisierungsprozesse: Darstellung von Analyseergebnissen mit Power-BI-Reports und Visualisierung großer Datenmengen.
  • !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.
  • !Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
  • *Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
  • *Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
  • *Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
  • *Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
  • Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Python für Datenanalysen einzusetzen, Machine Learning-Modelle zu entwickeln und Big Data im Unternehmenskontext zu analysieren.

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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Themen

Python-ProgrammierungData AnalystDatenbanken & SQLKI & Machine LearningLager & Logistik

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir