{"id":94999,"date":"2024-12-13T12:58:01","date_gmt":"2024-12-13T11:58:01","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?post_type=training&#038;p=94999"},"modified":"2026-02-20T13:15:24","modified_gmt":"2026-02-20T12:15:24","slug":"data-analytics","status":"publish","type":"training","link":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/trainings\/data-analytics\/","title":{"rendered":"Data Analytics"},"featured_media":106852,"menu_order":3,"template":"","categories":[644],"class_list":["post-94999","training","type-training","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-_trainingsuebersicht"],"acf":{"display_name":"Data Analytics","short_name":"Data Analytics","icon":87537,"besondere_layout_elemente":"ai-update","tagline":"Lerne Data Analytics und meistere Datenauswertung mit Python, pandas und matplotlib, statistische Analyse von Daten und deren effektive Visualisierung um Ergebnisse nutzbar zu machen.","abschluss":"Abschlusszertifikat","dauer":"9 Wochen (VZ)","niveau":"Anf\u00e4nger:innen","sprachen":"DE & EN","preis":"","headline_kursbeschreibung":"Was ist Data Analytics?","kursbeschreibung":"Data Analytics ist die systematische Auswertung von Daten, um Muster und Zusammenh\u00e4nge sichtbar zu machen. Mit der Programmiersprache Python werden dazu Daten analysiert und ausgewertet und Datenprozesse automatisiert.","headline_zielgruppe":"F\u00fcr wen ist die Data Analytics Weiterbildung geeignet?","zielgruppe":"Ideal f\u00fcr alle, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt mit Data-Analytics-Skills und Python steigern wollen. Das Training vermittelt diese gefragte Kompetenzen praxisnah, sodass sie im Beruf sofort angewendet werden k\u00f6nnen.","headline_berufsgruppen":"F\u00fcr welche Berufsgruppen ist das Training relevant?","berufsgruppen":"Das Training ist relevant f\u00fcr alle, die datenbasierte Entscheidungen treffen oder analytische Aufgaben \u00fcbernehmen wollen \u2013 branchen\u00fcbergreifend in Wirtschaft, Forschung, Finanzen und Technik, z.B:","berufsgruppen_btf":"<ul>\r\n \t<li>Als Data Analyst Unternehmensdaten auswerten und Trends erkennen<\/li>\r\n \t<li>Als Business Analyst Berichte und Dashboards erstellen<\/li>\r\n \t<li>Als Controller Finanzdaten analysieren und Prozesse optimieren<\/li>\r\n \t<li>Als Marketing Specialist Marktdaten untersuchen und Kampagnen steuern<\/li>\r\n<\/ul>","intro_in_diesem_training_lernst_du":"Lerne angewandte Data Analytics Grundlagen wie Programmieren mit der Programmiersprache Python und Statistik","in_diesem_training_lernst_du":"<ul>\r\n \t<li>Datenquellen erschlie\u00dfen und filtern<\/li>\r\n \t<li>Daten fachgerecht zusammenf\u00fchren und aufbereiten<\/li>\r\n \t<li>Selbstst\u00e4ndig erweiterte Datenanalysen durchf\u00fchren<\/li>\r\n \t<li>Einfache Skripte in der Programmiersprache Python schreiben<\/li>\r\n \t<li>Lineare und logistische Regression f\u00fcr Vorhersagen nutzen<\/li>\r\n \t<li>Best Practices f\u00fcr die effektive Datenvisualisierung anwenden<\/li>\r\n<\/ul>","vorraussetzungen_fur_die_teilnahme":"","feature_1_image":105884,"feature_2_image":105885,"feature_3_image":105886,"feature_1_text":"Python-Grundlagen","feature_2_text":"Data Analytics with Python","feature_3_text":"Statistik-Grundlagen","module":[{"uberschrift":"Python Basics for Data Analysts","css-classes":"","inhalt":"<h2>Kapitel 1: <span class=\"lime_on_white\">Python Basics<\/span><\/h2>\r\n<span dir=\"ltr\" role=\"presentation\">Du bewegst Dich zum ersten Mal im Data Lab und machst Dich mit den Grundlagen der Programmierung vertraut. Du lernst, Zahlen und Texte als <strong>Variablen<\/strong> in Python zu speichern und diese als Gruppen in Listen zu b\u00fcndeln. Die sachgem\u00e4\u00dfe Leseart von <strong>Fehlermeldungen<\/strong> rundet das Grundlagenwissen ab.<\/span>\r\n<h2>Kapitel 2: <span class=\"lime_on_white\">Programming Basics<\/span><\/h2>\r\nDu baust Deine Programmiergrundlagen weiter aus. Die Anwendung von <strong>Funktionen<\/strong> und <strong>Methoden<\/strong> sowie von Ablaufkontrollen mithilfe von <strong>Bedingungen<\/strong> stehen im Fokus dieses Kapitels.\r\n<h2>Kapitel 3: <span class=\"lime_on_white\">Loops and Functions\r\n<\/span><\/h2>\r\nDas letzte Kapitel des Grundlagenmoduls widmet sich der Ablaufkontrolle unter Verwendung von <strong>Schleifen (loops)<\/strong>. Du erweiterst Deinen Funktionsumfang durch das Importieren weiterer Python-Pakete.\r\n\r\nMit Abschluss des Kapitels kennst Du die wichtigsten Programmierungskonzepte, die f\u00fcr die Arbeit als Data Analyst wichtig sind."},{"uberschrift":"Data Analytics with Python","css-classes":"","inhalt":"<h2>Kapitel 1: <span class=\"lime_on_white\">Data-Pipelines<\/span> (Pandas)<\/h2>\r\nDieses Kapitel vermittelt die effiziente Nutzung von\u00a0<strong>Pandas\u00a0<\/strong>\u2013 das Standardwerkzeug eines Data Analysts in Python. Du lernst, damit Daten in CSV-Dateien\u00a0<strong>einzulesen<\/strong>, zu\u00a0<strong>bereinigen\u00a0<\/strong>und zu\u00a0<strong>aggregieren<\/strong>.\r\n<h2>Kapitel 2: <span class=\"lime_on_white\">Explorative Data Analysis<\/span> (Matplotlib)<\/h2>\r\nDu u\u0308bst mit Hilfe von Marketingdaten die Visualisierung verschiedener Datenniveaus. Numerische Daten werden als <strong>Histogramme\u00a0<\/strong>und\u00a0<strong>Streudiagramme\u00a0<\/strong>dargestellt, wa\u0308hrend kategorische Daten als\u00a0<strong>Sa\u0308ulen- <\/strong>und\u00a0<strong>Tortendiagramme<\/strong>\u00a0abgebildet werden.\r\n<h2>Kapitel 3: <span class=\"lime_on_white\">Predictions<\/span> (Statistik)<\/h2>\r\nDu erlernst anhand von Produktbewertungen statistische Begriffe wie\u00a0<strong>Median\u00a0<\/strong>und\u00a0<strong>Quartile<\/strong>. Du identifizierst Ausrei\u00dfer und erstellst einfache Vorhersagen mit\u00a0<strong>linearer <\/strong>und\u00a0<strong>logistischer Regression<\/strong>.\r\n<h2>Kapitel 4: <span class=\"lime_on_white\"> Internal Data<\/span> (SQL)<\/h2>\r\nDu lernst, Datenbanken am Beispiel einer\u00a0<strong>Personaldatenbank\u00a0<\/strong>auszulesen und Standard-SQL-Abfragen zu formulieren.\r\n<h2><strong>Kapitel 5: <span class=\"lime_on_white\"> External Data<\/span> (API)<\/strong><\/h2>\r\nDu greifst mit Hilfe von\u00a0<strong>Python\u00a0<\/strong>auf Informationen wie Webseiten und von StackFuel konzipierte APIs im Internet zu.\r\n<h2>Kapitel 6: Advanced <span class=\"lime_on_white\">Jupyter<\/span><\/h2>\r\nDu lernst\u00a0<strong>Jupyter-Funktionalita\u0308ten<\/strong>\u00a0kennen und lo\u0308st fortgeschrittene Visualisierungsprobleme wie Live-Updates und Interaktivita\u0308t im Kontext eines Aktienmarktszenarios.\r\n<h2>Kapitel 7: <span class=\"lime_on_white\">\u00dcbungsprojekt<\/span><\/h2>\r\nDu analysierst ein New Yorker Taxidatenset mit u\u0308ber einer Millionen Fahrten und setzt Deine Python-Fa\u0308higkeiten eigensta\u0308ndig ein, um vorgegebene Fragestellungen zu beantworten.\r\n<h2>Kapitel 8: <span class=\"lime_on_white\">Abschlusspr\u00fcfung<\/span><\/h2>\r\nDu analysierst die Kundenabwanderungen eines Telekommunikationsunternehmens. Du durchla\u0308ufst den gesamten Data Analytics Workflow selbststa\u0308ndig und beantwortest typische Fragestellungen. In einem 1-on-1-Feedbackgespra\u0308ch mit dem Mentoring Team von StackFuel pra\u0308sentierst Du Dein Projekt."},{"uberschrift":"Data Analysis with ChatGPT Assistance","css-classes":"ai-training-module","inhalt":"Nutze Large Language Models (LLMs), um die Entwicklung eines Machine-Learning-Modells gezielt zu unterst\u00fctzen:\r\n<ul>\r\n \t<li>Modelle verst\u00e4ndlich erkl\u00e4ren<\/li>\r\n \t<li>K\u00fcnstliche Datens\u00e4tze generieren<\/li>\r\n \t<li>Feature Engineering durchf\u00fchren<\/li>\r\n \t<li>Templates f\u00fcr Datenpipelines nutzen<\/li>\r\n \t<li>Geeignete Modelle ausw\u00e4hlen<\/li>\r\n \t<li>Experimente systematisch tracken<\/li>\r\n \t<li>Modelle mit AWS deployen<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<a href=\"https:\/\/stackfuel.com\/de\/training\/gen-ai-trainings\/\">Mehr erfahren<\/a>"}],"video_link":"","curriculum_link":"https:\/\/downloads.stackfuel.com\/curricula\/StackFuel_Curriculum_Data_Analytics.pdf","vorschau_text":"","b2b_dauer":"","b2b_info_text":"","only_one_link":false,"template_starttermine":"[elementor-template id=\"106060\"]","frage_faq":"Was lerne Ich in der Data Analytics Weiterbildung von StackFuel?","antwort_faq":"Im zertifizierten Data Analytics-Training lernst Du die Kernelemente fortgeschrittener Datenanalyse. Du lernst, kompetent mit Python umzugehen, die Programmiersprache zur Datenauswertung einzusetzen und effektive Visualisierungen zu erstellen. Dabei arbeitest Du Dich in die verschiedenen Funktionen von Python ein und \u00fcbst, Unternehmensdaten mit ansprechenden Visualisierungen zielgruppengerecht aufzubereiten und selbstst\u00e4ndig klassische Datenverarbeitungsprozesse durchzuf\u00fchren.\r\n\r\nAnhand vieler Praxiseinheiten mit Datensets lernst Du, neue Datenquellen zu erschlie\u00dfen, zu filtern und zusammenzufu\u0308hren. Mithilfe von Python bist Du nach dem Training in der Lage, Unternehmensdaten in dynamischen Dashboards interaktiv zuga\u0308nglich zu machen. Du beendest das Data Analytics-Training mit einer praxisrelevanten Abschlusspr\u00fcfung zur Abwanderung von Kunden eines Telekommunikationsunternehmens. Mit erfolgreichem Abschluss des Trainings eignest Du Dir stark nachgefragte F\u00e4higkeiten in der Datenanalyse mit Python an, die f\u00fcr die Jobrolle als Data Analyst oder weitere analytische Jobrollen wie dem Business Intelligence Analyst oder Financial Analyst gefragt sind.","hero_section_link_1":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/training\/data-scientist-weiterbildung\/","hero_section_link_1_text":"Data Scientist Trainingsprogramm","hero_section_link_2":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/training\/data-analyst-weiterbildung\/","hero_section_link_2_text":"Data Analyst Trainingsprogramm","hero_section_link_3":"","hero_section_link_3_text":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/training\/94999"}],"collection":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/training"}],"about":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/training"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/106852"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=94999"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/stackfuel.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=94999"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}