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Weiterbildung in Python Webscraping: Techniken zur Datenextraktion

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 + Webscraping + REST API + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung und Datenanalyse mit Python, einschließlich Webscraping-Techniken und der Nutzung von REST-API für automatisierte Datenverarbeitung. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von Datenquellen für analytische Modellprozesse im Kontext von Business Analytics.
  • Modul 1: Programmierung und Visualisierung mit Python
  • Modul 2: Webscraping-Techniken und Datenquellenanalyse
  • Modul 3: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
  • Modul 4: Datenimport für analytische Modellprozesse
  • Modul 5: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
  • !Programmierung und Visualisierung mit Python
  • *Datenanalyse mit Python: Nutzung der Programmiersprache zur Datenbearbeitung, Modellbildung und Big Data Analyse.
  • *Visualisierung statistischer Daten: Darstellung mit Boxplot Visualization, Histogramm und Datenvisualisierung in Python.
  • *Python in Analyseplattformen: Einsatz von Python Skript Power BI und REST API Python zur Datenintegration und Automatisierung.
  • *Werkzeuge und Methoden: Verwendung von Datenanalyse-Methoden in Kombination mit Python Programmierung und Visualisation Tools.
  • !Webscraping-Techniken und Datenquellenanalyse
  • *Python im Webscraping: Nutzung von Python Webscraping Tools zur gezielten Extraktion strukturierter Informationen.
  • *REST API in der Datenarbeit: Abfragen strukturierter Daten über REST API Schnittstellen und deren Integration in Analyseprozesse.
  • *Webdaten automatisiert verarbeiten: Kombination von Webscraping Software und Machine Learning zur Mustererkennung.
  • *Recht und Ethik im Fokus: Analyse rechtlicher Rahmenbedingungen bei automatisierter Datennutzung aus Onlinequellen.
  • !REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
  • *REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.
  • *Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.
  • *Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.
  • *Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.
  • !Datenimport für analytische Modellprozesse
  • *Importprozesse umsetzen: Verarbeitung externer Datenquellen für statistische Datenauswertung und Business Analytics Anwendungen.
  • *Modellierung im Datenumfeld: Erstellung nutzbarer Datenmodelle zur Integration in Statistik, Data Analysis und Reporting.
  • *Power BI im Datenfluss: Verbindung von Datenquellen über Power BI Dataflows zur Analyse in Pivot-Tabellen und Dashboards.
  • *Analyse und Visualisierung: Modellgestützte Datennutzung zur Interpretation großer Datenmengen im Analysekontext.
  • !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.
  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Webscraping und Datenanalyse einzusetzen, REST-APIs zu integrieren und Daten für Business Analytics aufzubereiten.

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

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir