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Python for Data Science
Wer mit Daten arbeitet, braucht eine Sprache, die Analyse, Visualisierung und Machine Learning effektiv verbindet. Python hat sich in diesem Bereich als Standard etabliert – vielseitig, gut dokumentiert und praxisnah einsetzbar.
Zentrale Themen
- Datenstrukturen und Bibliotheken gezielt anwenden.
- Statistische Auswertungen durchführen und Ergebnisse grafisch darstellen.
- Machine-Learning-Konzepte verstehen und erste KI-Modelle entwickeln.
- Große Datensätze performant verarbeiten und bereinigen.
- Strukturierten, wiederverwendbaren Analyse-Code verfassen.
Voraussetzung
Wer grundlegende IT-Kenntnisse mitbringt und ein Interesse an Datenarbeit hat, kann direkt einsteigen – Programmiererfahrung in Python ist nicht zwingend erforderlich.
Zielgruppe
Geeignet für alle, die in datenintensiven Umgebungen arbeiten und ihre Analysekompetenz mit Python ausbauen möchten – etwa in der Forschung, IT oder im Business Intelligence-Umfeld.
Mit den erlernten Techniken lassen sich reale Datenprojekte strukturiert angehen – von der Datenaufbereitung bis zur interpretierbaren Visualisierung.
Kursinhalte
Kursstruktur im Überblick
- Python-Grundlagen
- Jupyter Notebooks
- NumPy
- Pandas
- Datenimport und -export
- Excel-Integration
- CSV-Verarbeitung
- Datenbankanbindung mit SQL
- Datensätze in DataFrames überführen
- Eigene Funktionen zur Datenanpassung
- Fehlende Werte behandeln und bereinigen
- Daten aggregieren und gruppieren
- Diagramme mit Matplotlib erstellen
- Achsen und Skalierungen anpassen
- Statistische Diagramme mit Seaborn
- Streudiagramme erstellen
- Verteilungen visualisieren
- Boxplots und Ausreißeranalyse
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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
Wofür steht der Begriff Python for Data Science?
- Python for Data Science bezeichnet den gezielten Einsatz von Python zur Auswertung, Aufbereitung und Darstellung von Daten – mit dem Ziel, datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen.
Welche Stärken machen Python im Data-Science-Bereich so gefragt?
- Die gut strukturierte Syntax, die breite Bibliotheksauswahl und die starke Community machen Python zu einer der meistgenutzten Sprachen in Datenprojekten.
Was kann ich mit Python im Bereich Data Science konkret machen?
- Von der Datenbereinigung über statistische Analysen und Prognosemodelle bis zur ansprechenden Visualisierung – Python deckt das gesamte Spektrum datengetriebener Arbeit ab.
Welche Bibliotheken sollte man für Data Science mit Python kennen?
- Zu den wichtigsten gehören Pandas für Datenmanipulation, NumPy für numerische Berechnungen, Matplotlib und Seaborn für Visualisierungen sowie Scikit-learn für Machine-Learning-Modelle.
Muss ich Python schon kennen, um den Kurs zu belegen?
- Nein – Python-Vorkenntnisse sind nicht vorausgesetzt. Grundlegende IT-Kenntnisse erleichtern den Einstieg, sind aber keine Pflicht.
In welchen Branchen ist Python for Data Science gefragt?
- Der Kurs ist relevant für Fachkräfte in Bereichen wie Forschung, Finanzwesen, Gesundheitswesen, IT, Marketing und überall dort, wo datenbasierte Entscheidungen getroffen werden.
Wie profitiere ich beruflich vom Kurs Python for Data Science?
- Teilnehmende gewinnen Kompetenz in der datengetriebenen Entscheidungsfindung, können Prozesse automatisieren und bauen eine Basis für KI- und Machine-Learning-Projekte auf.
Dein persönlicher Weg zur passenden Weiterbildung – wir beraten Dich individuell
Unsere erfahrenen Bildungsberater:innen begleiten Dich von der ersten Frage bis zum Start Deiner Weiterbildung.
