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Qualifizierung für die Jobrolle als Data Analyst

Data Analyst – Fokus Python

Kursbeschreibung

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 und im Machine Learning, 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.

In der Data Analyst Weiterbildung lernst Du

  • Datenquellen erschließen und filtern
  • Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten
  • Selbstständig erweiterte Datenanalysen mit deskriptiver Statistik durchführen
  • Einfache Skripte in der Programmiersprache Python schreiben
  • Einfache Vorhersagen treffen
  • Best Practices für die effektive Datenvisualisierung
  • Video abspielen

    Zielgruppe

    Die Weiterbildung Data Analyst – Fokus Python eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache erlernen und eigenständig Datenanalysen durchführen wollen. Du solltest eine grundlegende Motivation für Data Analytics und das Programmieren mitbringen. Auch für Quereinsteiger:innen ist die Data Analyst Weiterbildung geeignet.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
    Deine Data Analyst Weiterbildung hilft Dir Dich für den Jobeinstieg als Data Analyst zu qualifizieren.
    Online-Training
    72 Stunden (3,5 Monate)
    2 Module + 1 Abschluss­projekt
    (Quer)­Einsteigende
    Deutsch oder Englisch
    Abschluss­zertifikat
    4.790,00 €
    inkl. MwSt.

    Kursbeschreibung

    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 und im Machine Learning, 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.

    In diesem Training lernst Du

  • Datenquellen erschließen und filtern
  • Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten
  • Selbstständig erweiterte Datenanalysen mit deskriptiver Statistik durchführen
  • Einfache Skripte in der Programmiersprache Python schreiben
  • Einfache Vorhersagen treffen
  • Best Practices für die effektive Datenvisualisierung
  • Video abspielen

    Zielgruppe

    Die Weiterbildung Data Analyst – Fokus Python eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache erlernen und eigenständig Datenanalysen durchführen wollen. Du solltest eine grundlegende Motivation für Data Analytics und das Programmieren mitbringen. Auch für Quereinsteiger:innen ist die Data Analyst Weiterbildung geeignet.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
    Das erwartet dich

    Kursüberblick

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Interaktive Aufgaben & Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du mit einem Industriedatenset eine eigenständige Datenanalyse durchführst.

    Jobqualifizierung

    In der Data Analyst Weiterbildung qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    Jobqualifizierung

    In der Data Analyst Weiterbildung qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    Interaktive Aufgaben & Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du mit einem Industriedatenset eine eigenständige Datenanalyse durchführst.

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Module

    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 weiter
    aus. 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

    Starttermine

    19.12.2022
    Dauer: 15 Wochen
    21.11.2022
    Dauer: 15 Wochen

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

    Curriculum_Data_Analyst
    Lernumgebung

    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. 

    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.
    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    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.)

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    Online-Training
    DAUER:
    72 Stunden (4 Monate)

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