Im Zuge der Digitalisierung lassen sich viele Prozesse der Büroarbeit automatisieren und entlasten somit Mitarbeitende und steigern gleichzeitig die Produktivität. Oft sind grundlegende Programmierkenntnisse bereits ausreichend, um den Arbeitsalltag durch die automatische Verarbeitung von Prozessen zu erleichtern. StackFuel hat ein Training entwickelt, in dem die Grundlagen der Programmierung mit Python gelegt werden und den Teilnehmenden somit ein Werkzeug für die Automatisierung der eigenen Arbeitsprozesse an die Hand gegeben wird.
Zielgruppe
Das Training eignet sich für alle Personen, die überwiegend digital arbeiten, selbst aber keinen universitären IT-Hintergrund haben. Eine gewisse Technikaffinität sollte vorhanden sein.
Lernziel
Ziel des praxisorientierten Trainings ist die anwendungsorientierte Vermittlung der freien Programmiersprache Python und ausgewählter Bibliotheken zum Einlesen, Verarbeiten und Speichern von lokalen Daten.
Voraussetzungen für die Teilnahme
Für das Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Diese werden zu Anfang gemeinsam erarbeitet. Es sollte aber eine Routine im täglichenGebrauch mit Computern und gängiger Software bestehen.
Nächste Termine
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
Datentypen
Daten als Zahlen oder Text in Python repräsentieren
Daten in Variablen und Listen speichern
Listen erschaffen, auslesen und verändern
Fehlermeldungen lesen und produktiv nutzen
Module 2
Datenmanipulation
Bedingungen
Python-Standardfunktionen wie len() oder sum() nutzen
Methoden von Text- und Listendatentypen, z.B. str.format()oder list.append(), lernen
Wahrheitswerte als bool darstellen und mit Vergleichsoperatoren definieren
zweistündiges Miniprojekt mit Autodaten zur Festigung der Lerninhalte
Module 3
Flow Control
for-Schleifen schreiben und mit Bedingungen verknüpfen
Funktionen selbst schreiben und die Funktionsweise überprüfen
Pythonmodule importieren
Daten als einfachen Text einlesen und wieder exportieren
einstündiges Miniprojekt mit Telefondaten zur Festigung der Lerninhalte
Module 4
Vertiefung der Konzepte und Abschlussprojekt
Sets
List comprehension
Komplexe Datenstrukturen
Numpy Arrays
vierstündiges Abschlussprojekt zur Arbeitsplatzautomatisierung
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.
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Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
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.
Data Analyst – Fokus Python
Anwendungsorientierte Vermittlung von Python zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Businessdaten sowie Grundlagen in Statistik