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Kursbeschreibung

Der Zertifikatslehrgang Data Analyst – Fokus Python befähigt Dich dazu, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren und einfache Vorhersagen zu tätigen. Neben Kenntnissen in der Programmiersprache Python sorgen die vermittelten statistischen Konzepte des Machine Learnings dafür, dass Du nach erfolgreichem Abschluss in analytischen Rollen arbeiten kannst, z.B. als (Junior) Data Analyst, (Junior) Business Intelligence Analyst oder (Junior) Financial Analyst. Die Data Analyst Zertifizierung belegt Deine neuen Kenntnisse und Fähigkeiten und ermöglicht Dir so einen erfolgreichen Quereinstieg.

In diesem Training lernst Du

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

    Zielgruppe des Zertifikatslehrgangs Data Analyst – Fokus Python sind Arbeitssuchende, Arbeitslose oder Menschen in Kurzarbeit oder mit einem bevorstehenden Jobverlust, die sich die Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein über die Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter fördern lassen möchten.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für die Weiterbildung zum Data Analyst werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Du musst einen Einstufungstest in Mathematik und Statistik bei uns vorab absolvieren und Deutsch- auf B2 sowie Englischkenntnisse auf A2 Niveau vorweisen.
    Deine Weiterbildung zum Data Analyst - für 0 € mit Bildungsgutschein weiterbilden lassen.
    Online-Training
    Teilzeit (4 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    2 Module + 1 Abschlussprojekt
    (Quer)einsteigende
    Deutsch oder Englisch
    Abschlusszertifikat
    0 € mit Bildungsgutschein

    Kursbeschreibung

    Der Zertifikatslehrgang Data Analyst – Fokus Python befähigt Dich dazu, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren und einfache Vorhersagen zu tätigen. Neben Kenntnissen in der Programmiersprache Python sorgen die vermittelten statistischen Konzepte des Machine Learnings dafür, dass Du nach erfolgreichem Abschluss in analytischen Rollen arbeiten kannst, z.B. als (Junior) Data Analyst, (Junior) Business Intelligence Analyst oder (Junior) Financial Analyst. Die Data Analyst Zertifizierung belegt Deine neuen Kenntnisse und Fähigkeiten und ermöglicht Dir so einen erfolgreichen Quereinstieg.

    In diesem Training lernst Du

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

    Zielgruppe

    Zielgruppe des Zertifikatslehrgangs Data Analyst – Fokus Python sind Arbeitssuchende, Arbeitslose oder Menschen in Kurzarbeit oder mit einem bevorstehenden Jobverlust, die sich die Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein über die Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter fördern lassen möchten.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für die Weiterbildung zum Data Analyst werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Du musst einen Einstufungstest in Mathematik und Statistik bei uns vorab absolvieren und Deutsch- auf B2 sowie Englischkenntnisse auf A2 Niveau vorweisen.
    Das erwartet dich

    Kursüberblick

    Phython Skills

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

    Interaktive Aufgaben und Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du ein eigenes Data-Analytics-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    Phython Skills

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

    Interaktive Aufgaben und Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du ein eigenes Data-Analytics-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Analyst sowie anderen analytischen Rollen im BI, Marketing oder Finance.

    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.
    Mit Beginn des zweiten Moduls erhalten die Teilnehmenden
    Hilfestellungen zur Optimierung ihrer Online-Präsenz als
    Data Analyst.

    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.
    Darüber hinaus rückt die Erzeugung eines eigenen Data Analytics
    Portfolios in den Fokus der Teilnehmenden, wofür sie praktische
    Tipps an die Hand bekommen.

    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

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

    Curriculum_AZAV_Data_Analyst
    Curriculum_AZAV_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.

    Grundsätzlich gilt für Data Analysts und Data Scientists dasselbe, wie in jedem anderen Beruf ebenso: Wenn Du motiviert und engagiert bist, wenn du bereit bist zu lernen und Dich stetig weiterzuentwickeln und Dich in den Bereich reinzufuchsen, dann stehen Dir auch immer Türen offen. Natürlich helfen Studienabschlüssen und einschlägige Erfahrungen, aber sie sind eben auch nicht alles, sondern können den Weg zum Traumjob nur verkürzen. Du wirst wahrscheinlich nicht direkt im Quereinstieg zum Data Scientist werden, aber Du kannst in die Datenbranche einsteigen und Dich nach und nach an Deiner Karriere arbeiten. Wenn Du nicht studiert hast, hast Du möglicherweise dennoch wichtige Berufserfahrungen gesammelt und bringst dafür andere wichtige Fähigkeiten wie analytisches Denken oder branchenspezifisches Fachwissen mit. Diese Fähigkeiten sind sehr wertvoll für die Arbeit mit Daten.

    Mach Dir keine Sorgen, denn Du musst wirklich kein Mathe-Ass sein, um eine Weiterbildung bei StackFuel zu starten. Viele Fähigkeiten werden Dir innerhalb der Weiterbildung vermittelt. Ein Grundverständnis und Offenheit für Mathematik sind dennoch hilfreich. Wenn Du Dir dennoch unsicher bist, ob Deine Vorkenntnisse für unsere Karrierepfade (Data Analyst und Data Scientist) ausreichen, sprich uns an und nimm an unserem Eignungstest teil.

    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.

    Eine Weiterbildung dank Bildungsgutschein erhältst Du mit einer Genehmigung des Jobcenters oder der Agentur für Arbeit. Wir haben in unserem Blogbeitrag “Bildungsgutschein bekommen leicht gemacht – so kommst Du zu Deiner kostenlosen Weiterbildung” alle Voraussetzungen und Tipps zur Beantragung gesammelt, damit Du ganz einfach einen Bildungsgutschein bekommst, zeigen Dir, wie Dein Quereinstieg gelingt. Falls Du nach dem Artikel noch Fragen hast, beraten wir Dich gern persönlich.

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    Online-Training
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    32 Stunden (4 Wochen)
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    TYP:
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    Qualifizierung für die Jobrolle als Business Intelligence Analyst
    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    72 Stunden (3,5 Monate (berufsbegleitend))
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    Bildungsgutschein

    Mit dem Bildungsgutschein kannst Du Dir Deine förderfähige Weiterbildung komplett von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter erstatten lassen. Der Bildungsgutschein gilt für Dich, wenn Du arbeitslos bist oder Dir eine Arbeitslosigkeit droht. Wichtig ist, dass Du den Bildungsgutschein innerhalb von drei Monaten bei einem zugelassenen Träger wie StackFuel einlöst.

    15-minütiges Kennenlerngespräch

    Lasse Dich von uns persönlich beraten!