In einer zunehmend digitalisierten Welt ist der Bedarf an Fachkräften im Bereich Data Analytics innerhalb der letzten Jahre stark angestiegen. Damit wird die Kompetenz, professionell mit Daten arbeiten zu können, zu einer existenziellen Fähigkeit. Im Data Analyst Training von StackFuel lernen Teilnehmende die Grundlagen der Programmiersprache Python, um diese durch die Anwendung auf reale Business-Szenarien zu festigen. In der interaktiven Lernumgebung, dem Data Lab, werden reale Datensets verwendet. Dadurch wird eine anschließende Integration in den Berufsalltag vereinfacht. Nach dem Training können Teilnehmende selbstständig Datenanalysen mit Python durchführen und besitzen die Kompetenz, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Zielgruppe
Das Data Analyst Training eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache kennenlernen und selbst Datenanalysen durchführen möchten. Die einzige Voraussetzung für die Teilnahme ist die Motivation, eigenständig Datenanalysen durchführen zu können sowie das Interesse, eine Programmiersprache
in kürzester Zeit zu erlernen.
Lernziel
Das Lernziel ist mit Abschluss des Trainings über die Kompetenzen zu verfügen, komplexe Datenanalysen durchzuführen und Datenquellen (Datenbanken & APIs, Web Crawling) zusammenführen zu können. Darüber hinaus soll das Verständnis über die Arbeitsschritte innerhalb einer komplexen Analyse sowie Best Practices in der Umsetzung von Datenanalysen übermittelt werden.
Voraussetzungen für die Teilnahme
Für das Data Analyst Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Diese werden im ersten Modul gemeinsam erarbeitet. Es sollte aber eine Routine im täglichen Gebrauch mit Computern und gängiger Software bestehen.
Nächste Termine
Vollzeit
Teilzeit
Berufsbegleitend
Preis
Kontakt und Beratung
E-Mail:
Telefon: +49 (0) 30 6800 9503
Trainingsumgebung
Praxisnahe Lernumgebung
Die Teilnehmenden lernen mit Hilfe aktueller Technologien und neuster Python-Bibliotheken.
Moderner Technologie Stack
Im Training werden reale Datensets sowie Business Cases aus der Industrie verwendet, um praxisnahe Lernszenarien zu ermöglichen.
Browserbasiert
Den Teilnehmenden werden alle für das Training benötigten Rechenleistungen zur Verfügung gestellt.
Innovatives Data Lab
Das Training findet im Browser statt, so dass keine weiteren Software-Installationen benötigt werden.
Module
Module 1
Python Grundlagen
Python Basiswissen im Kontext von Datenanalysen erlernen
Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen
Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln
Module 2
Datenanalyse mit Python
Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten
Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen
Grundlagen in der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden
Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen
Umsetzen einer Daten-Pipeline für verschiedene Industriedaten
Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben
Mit einem Industriedatenset eigenständige Datenanalysen durchführen
Starttermine
Curriculum
Um einen detaillierten Einblick in die Inhalte zu erhalten, fordern Sie hier das Trainings-Curriculum an!
Flexible Trainingsformate
StackFuel hat unterschiedliche Trainingsformate entwickelt, um den vielfältigen Anforderungen einer modernen Arbeitswelt nachzukommen. Unsere berufsbegleitenden Trainings sind insbesondere für Mitarbeitende von Unternehmen konzipiert, da hier professionelle Weiterbildung und tiefgehender Kompetenzaufbau mit dem Arbeitsalltag in Einklang gebracht werden. Mit unseren FastTrack-Trainings gehen wir besonders auf die Bedürfnisse unserer Teilnehmenden und Kunden ein, die unsere Weiterbildung in Teilzeit oder Vollzeit durchführen möchten. Die wöchentliche Lernzeit der FastTrack-Formate ist somit konzentrierter und entwickelt Sie schneller in die Job-Rolle des Data Analyst oder Data Scientist.
Zertifizierung
Das Fachkräftetraining von StackFuel zeichnet sich durch einen praxisorientierten Bezug aus, das Mitarbeitende in die Job-Rollen der Zukunft weiterentwickelt und ihnen die nötigen Kompetenzen vermittelt, einen echten Mehrwert aus Daten zu schöpfen. Dies zeigt sich ebenfalls in dem abschließenden Projekt, das die Teilnehmenden durchführen und unser Mentoren-Team, bestehend aus Educational Data Scientists, analysiert und bewertet. Auf Grundlage eines eigenständigen Abschlussprojekts erhalten die Teilnehmenden zum Abschluss des Trainings ein Zertifikat, das sie in unterschiedlichen sozialen Netzwerken als auch privat verwenden, um einen Nachweis ihres neu erworbenen Wissens präsentieren zu können. Unsere Fachkräfte-Trainings Data Analyst (73598) Data Scientist (73597) sind ZFU* geprüft und zertifiziert. *Die ZFU prüft, ob ein Lehrgang den Anforderungen des Fernunterrichtschutzgesetzes entspricht und ob Lehrgänge fachlich und didaktisch für den Fernunterricht geeignet sind.
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Alexander Groß
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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!
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Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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.
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Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen
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.
Weitere Trainings
Data Awareness
Kennenlernen von Technologien und Grundlagen für datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden sowie ein gesteigertes Datenbewusstsein
Data Driven Management
Einstieg in die Themen Data Strategy, Data Management und Data Thinking zur Erkennung des unternehmerischen Potentials von Daten.
Python Programmierung
Vermittlung der Programmiersprache Python und ausgewählter Bibliotheken zum Einlesen, Verarbeiten und Speichern von lokalen Daten.