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Weiterbildung in Python: Datenanalyse-Methoden und Daten­visualisierung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. 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
5.000–10.000 €
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-Programmierung + Datenanalyse + Datenvisualisierung + IT-Projektmanagement
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Python-Programmierung sowie in Datenanalyse- und Visualisierungstechniken. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Daten mit verschiedenen Tools und Methoden effizient aufbereiten, darstellen und analysieren können.
  • Modul 1: Einführung in Python
  • Modul 2: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • Modul 3: Power BI Visuals von Microsoft - Methoden der grafischen Datenanalyse
  • Modul 4: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • Modul 5: IT-Projektmanagement und digitale Steuerung
  • !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.
  • !Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
  • *Statistische Grundlagen, Datenanalyse, Big Data Analytics und Methoden zur systematischen Informationsgewinnung.
  • *Power BI, Pivot Tabellen und SQL zur Datenmodellierung, Datenaggregation und digitalen Analyseprozessen.
  • *Arbeitsfelder in der digitalen Transformation: Aufgaben und Kompetenzen für Analysten und Datenexperten.
  • *Visualisierungstechniken mit Boxplot, Histogramm, MS Power BI und datenbasierten Reports zur Ergebnisinterpretation.
  • !Power BI Visuals von Microsoft - Methoden der grafischen Datenanalyse
  • *Darstellung analytischer Ergebnisse mit Power BI Visuals von Microsoft für datenbasierte Entscheidungs- und Analyseprozesse.
  • *Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur Erkennung von Trends, Mustern und Ausreißern in Daten.
  • *Datenquellen einbinden, Modelle strukturieren und Datenaufbereitung mit Power BI Visualisierung verbinden.
  • *Erstellung interaktiver Dashboards mit Microsoft Power BI Visuals zur Visualisierung und Analyse von Datenquellen.
  • !Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
  • *Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
  • *Pivot-Auswertung und Analyse: Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.
  • *Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
  • Aggregation und Bereinigung: Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.
  • !IT-Projektmanagement und digitale Steuerung
  • *Projekte digital planen: Einsatz von Gantt-Charts, Git und GitHub zur Steuerung digitaler Projekte im IT-Kontext.
  • *Agilität im Arbeitsprozess: Einführung in Scrum, Kanban und agile Methoden zur flexiblen Projektbearbeitung im Team.
  • *Kommunikation im Projekt: Moderieren und Kommunizieren in digitalen Projektphasen mit Fokus auf Abstimmung und Klarheit.
  • *Analyseunterstützte Planung: Anwendung von SWOT und Pivot-Tabellen zur datenbasierten Projektsteuerung und -bewertung.
  • Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Datenanalyse- und Visualisierungstools anzuwenden. Sie nutzen Methoden der Datenaufbereitung und -darstellung im Kontext digitaler Projekte.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Augsburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Bielefeld

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Andechs

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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