Die zertifizierte Online-Weiterbildung zum Data Analyst – Fokus Python befähigt Dich dazu, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren und unternehmensrelevante Vorhersagen zu tätigen.
Du erlangst stark nachgefragte Fähigkeiten in der Programmiersprache Python, um Dich mit erfolgreichem Abschluss des Karrierepfades für die Jobrolle als Data Analyst oder eine andere analytische Jobrolle wie dem Business Intelligence Analyst oder Financial Analyst zu qualifizieren.
Ziel:
Einführung in die Programmierung mit Python
Beschreibung:
Teilnehmende machen sich mit der interaktiven Lernumgebung– dem Data Lab von StackFuel – und der Programmiersprache Python vertraut.
Kapitel 1 – Python Basics:
Teilnehmende bewegen sich zum ersten Mal im Data Lab und machen sich mit den Grundlagen der Programmierung vertraut. Sie lernen, Zahlen und Texte als Variablen in Python zu speichern und diese als Gruppen in Listen zu bündeln. Die sachgemäße Leseart von Fehlermeldungen rundet das Grundlagenwissen ab.
Kapitel 2 – Programming Basics:
Teilnehmende bauen ihre Programmiergrundlagen weiteraus. Die Anwendung von Funktionen und Methoden sowie von Ablaufkontrollen mithilfe von Bedingungen stehen im Fokus dieses Kapitels.
Kapitel 3 – Loops and Functions:
Das letzte Kapitel des Grundlagenmoduls widmet sich der Ablaufkontrolle unter Verwendung von Schleifen. Teilnehmende erweitern ihren Funktionsumfang durch das Importieren weiterer Python-Pakete und erhalten einen Einblick in die Versionierung von Code mit Git. Mit Abschluss des Kapitels kennen Teilnehmende die wichtigsten Programmierungskonzepte, die für die Arbeit als Data Analyst wichtig sind.
Ziel:
Eigenständige Sammlung, Analyse und Visualisierung von Daten mit Python
Beschreibung:
Teilnehmende lernen, neue Datenquellen zu erschließen, zu filtern und zusammenzuführen. Sie üben, Unternehmensdaten mit ansprechenden Visualisierungen zielgruppengerecht zugänglich zu machen und selbstständig klassische Datenverarbeitungsprozesse durchzuführen (Daten einlesen, filtern, reinigen verarbeiten und visualisieren).
Kapitel 1 – Data Pipelines (Pandas):
Dieses Kapitel vermittelt die effiziente Nutzung von Pandas – das Standardwerkzeug eines Data Analysts in Python. Teilnehmende lernen, damit Daten in CSV-Dateien einzulesen, zu bereinigen und zu aggregieren.
Kapitel 2 – Data Exploration (Matplotlib):
Teilnehmende üben mit Hilfe von Marketingdaten die Visualisierung verschiedener Datenniveaus. Numerische Daten werden als Histogramme und Streudiagramme dargestellt, während kategorische Daten als Säulen- und Tortendiagramme abgebildet werden.
Kapitel 3 – Predictions (Statistics):
Teilnehmende erlernen anhand von Produktbewertungen statistische Begriffe wie Median und Quartile. Sie identifizieren Ausreißer und erstellen einfache Vorhersagen mit der linearen und logistischen Regression.
Kapitel 4 – Internal Data (SQL):
Teilnehmende lernen, Datenbanken am Beispiel einer Personaldatenbank auszulesen und Standard-SQL-Abfragen zu formulieren.
Kapitel 5 – External Data (API):
Teilnehmende greifen mit Hilfe von Python auf Informationen wie Webseiten und von StackFuel konzipierte APIs im Internet zu.
Kapitel 6 – Advanced Jupyter:
Teilnehmende lernen Jupyter-Funktionalitäten kennen und lösen fortgeschrittene Visualisierungsprobleme wie Live-Updates und Interaktivität im Kontext eines Aktienmarktszenarios.
Kapitel 7 – Exercise Project:
Teilnehmende analysieren ein New-Yorker-Taxidatenset mit über einer Million Fahrten und setzen ihre Python-Fähigkeiten möglichst eigenständig ein, um vorgegebene Fragestellungen zu beantworten.
Kapitel 8 – Final Project:
Teilnehmende analysieren die Kundenabwanderungen eines Telekommunikationsunternehmens. Sie durchlaufen die gesamte Daten-Pipeline selbstständig und beantworten typische Fragestellungen. In einem 1-on1- Feedbackgespräch mit dem Mentorenteam von StackFuel präsentieren sie ihr Projekt
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Und allein 2021 wurden mehr als 80.000 Stellen für IT-Fachkräfte in Deutschland ausgeschrieben. 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!
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.
Nein, die Weiterbildung ist zeitlich flexibel und berufsbegleitend gestaltet. Du kannst uneingeschränkt Deinem Beruf nachgehen und kannst Dir Deine Lernzeiten so legen, wie sie für Dich zeitlich am besten passen. Solltest Du plötzlich doch mehr Zeit zur Verfügung haben, kannst Du Dich gerne bei uns per E-Mail melden und wir schalten in Deinem Konto die Lerninhalte für die Teilzeit-Variante frei. In dieser Variante kannst Du die Weiterbildung innerhalb von nur vier Wochen absolvieren. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit brauchst, kannst Du die Inhalte dennoch in der Regelzeit absolvieren.
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.
(Ausgenommen sind Teilnehmende unserer geförderten Weiterbildungen. Diese müssen eine feste Stundenzahl pro Woche wahrnehmen und sind verpflichtet an den Live-Webinaren teilzunehmen.)
StackFuel GmbH
Nostitzstraße 20
10961 Berlin
info@stackfuel.com
030 / 544 533 420
Wir benötigen Ihre Zustimmung, bevor Sie unsere Website weiter besuchen können. Wir verwenden Cookies und andere Technologien auf unserer Website. Einige von ihnen sind unerlässlich, während andere uns helfen, diese Website und Ihre Erfahrung zu verbessern. Weitere Informationen über die Verwendung Ihrer Daten finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Wir verwenden Cookies und andere Technologien auf unserer Website. Einige von ihnen sind unerlässlich, während andere uns helfen, diese Website und Ihre Erfahrung zu verbessern. Weitere Informationen über die Verwendung Ihrer Daten finden Sie in unserer Datenschutzerklärung. Hier finden Sie eine Übersicht über alle verwendeten Cookies. Sie können Ihre Zustimmung für ganze Kategorien geben oder sich weitere Informationen anzeigen lassen und bestimmte Cookies auswählen.