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Weiterführende Python-Programmierung für Data Scientist

Training für objektorientierte Programmierung (OOP) mit Python

Teilnahmezertifikat

(Quer-)Einsteigende

Vollzeit/Teilzeit

Deutsch, Englisch

Kostenlos mit Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Das Ziel dieses Kurses ist das Erlernen der objektorientierten Programmierung (OOP) mit Python. Darüber hinaus erlernst Du die Grundlagen in Bash und Git, um Code kollaborativ im Team zu nutzen und zu erstellen.

Die Automatisierung digitaler Prozesse und die Analyse großer Datenmengen erfordern häufig maßgeschneiderte Lösungen für den Einsatz im Unternehmen. Aus diesem Grund sollten Data Scientists in der Lage sein, produktionsreifen Code kollaborativ im Team zu erzeugen.

In diesem Training lernst Du

Erweiterte Python-Grundlagen

OOP Grundlagen

Advanced OOP

Erstellen und Anpassen von Modulen, Klassen und Objekten
im Python-Framework
Eigenständige Bearbeitung und Präsentation von Softwareprojekten
Nutzung von Git und Bash zur kollaborativen Arbeit an Softwareprojekten

Zielgruppe

Die Weiterbildung ist für Dich und Deine Karrierewünsche geeignet, wenn Du ein abgeschlossenes Studium hast, idealerweise in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation oder Vorerfahrung besitzt.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Sichere Kenntnisse der Python-Grundlagen (Einsatz von Grunddatentypen und Flow-Control-Konzepten).

Module

1
Einführung in Relationale Datenbanken

Im ersten Kapitel steigst Du in das Thema Datenbanken ein. Du lernst, was Datenbanken sind und wo sie aus welchem Grund eingesetzt werden. Du verstehst, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind und kennst ihre Vor- und Nachteile. Du lernst selbstständig SQL-Queries zu schreiben, um relationale Datenbanken auszulesen und unternehmensrelevante Informationen zu extrahieren. Im ersten Praxisprojekt wendest Du die bisherigen Lerninhalte an und filterst mithilfe boolescher Logik die Daten. Kapitelübersicht.

2
Vertiefung SQL

Im zweiten Kapitel verfeinerst Du sowohl deine theoretischen als auch praktischen Kenntnisse. Du lernst mit deinen Abfragen Daten zu gruppieren, zu sortieren und mit unterschiedlichen Joins zu verbinden. Außerdem lernst du Subqueries kennen, die Dir neue Filtermöglichkeiten eröffnen. Im zweiten Praxisprojekt kannst Du alles noch einmal festigen.

3
Vertiefung Datenbankdesign

Im dritten Kapitel konzentrierst Du Dich auf die Struktur relationaler Datenbanken. Um ihren Aufbau besser zu verstehen, tauchst Du selbst ins Datenbankdesign ein und lernst die Normalisierungsregeln kennen. Damit Du Dein Wissen praktisch umsetzen kannst, erfährst Du, wie du Tabellen und Daten erstellst oder veränderst. Im dritten Zwischenprojekt designst Du selbst eine Datenbank und setzt Deinen Entwurf praktisch um.

4
SQL in der Praxis

Option 1: Fokus auf Analytics
Im letzten Kapitel steht das Abschlussprojekt im Fokus. Dabei analysierst Du eine komplett neue Datenbank selbstständig – von der ersten Exploration bis zur letzten Query. Dafür vermitteln wir Dir zwei weitere wichtige Konzepte, die oft im Arbeitsalltag mit SQL auftauchen: Du lernst, wie Du mit Common Table Expressions (CTEs) auch bei komplexen Queries den Überblick behältst. Du baust zudem vertieftes Wissen zu analytischen Funktionen auf, um Ranglisten zu erstellen oder laufende Summen über längere Zeiträume zu bilden. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen. Kapitelübersicht.

Option 2: Fokus auf Backend
Du arbeitest mit einer komplett neuen Datenbank und wendest alle erlernten Inhalte selbstständig an. Außerdem vermittelt Dir das Kapitel, wo SQL im Arbeitsalltag auftaucht: Du lernst, wie Datenbanken mit Webanwendungen interagieren und welche Rolle SQL bei der Webentwicklung spielt. Du baust außerdem vertieftes Wissen über die Optimierung der Performance von SQLQueries auf. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.

FAQ

Warum sollte ich mich für eine Karriere als Datenexpert:in entscheiden?

Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.

Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!

Bin ich nach der Weiterbildung zum Data Analyst und Data Scientist qualifiziert, in diesem Beruf zu arbeiten und kann den Quereinstieg wagen?

Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.

Kann ich mir meine Lernzeit wirklich frei einteilen?

Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.

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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!

Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik

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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.

Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE

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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.

Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH

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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.

Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH

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