Kursbeschreibung

Mit modernen Werkzeugen werten Daten Spezialist*innen große Datenbestände aus, erarbeiten datengestützte Lösungen für anspruchsvolle Fragestellungen und realisieren anwendungsnahe Projekte selbstständig. Schwerpunkte sind der Einsatz von Python, explorative Datenanalysen und die Durchführung von Business-Intelligence-Projekten.

Wer die beiden Kurse “Datenspezialist I” und “Datenspezialist II” nacheinander belegt, profitiert von ihrem systematischen Aufbau; mit einem Bildungsgutschein lassen sie sich bestens zu einer durchgehenden Weiterbildung verbinden, um tiefgehende und anwendungsnahe Kompetenzen im Datenumfeld aufzubauen.

Lernziele dieser Weiterbildung

Komplexe Datensätze auswerten, ordnen und deuten
Python souverän für die Verarbeitung und Visualisierung von Daten nutzen
Daten unterschiedlicher Herkunft zusammenführen und aufbereiten
Datenprojekte mit Relevanz für das Business entwerfen und realisieren
Statistische Analysen fachgerecht vornehmen und bewerten
Selbstständig ein Abschlussprojekt zu Data Analytics planen und vorstellen

Lehrplan & Module

Data Analytics und Portfolioprojekte DAN

Einführung in Python Teil 1: Zahlen, Variablen, Fehlermeldungen, Text
Einführung in Python Teil 2: Funktionen, Boolean-Datentyp, Wenn-Dann-Bedingungen
Python - Funktionen, Module und Dateien: Funktionen definieren, Funktionen, Schleifen und Bedingungen kombinieren, Module importieren, Dateien einlesen und schreiben
Datenaufbereitung mit dem Modul pandas: Daten einlesen, aufbereiten und Qualität prüfen mit pandas, Erkennen fehlender Werte, Daten visualisieren mit pandas
Explorative Datenanalyse (EDA): Skalentypen, Datenaggregation, Python-Modul matplotlib, Datenvisualisierung und ihre Einsatzgebiete, Kombinationen von Diagrammen umsetzen
Datenaufbereitung: Einlesen von Daten mit fehlenden Werten, entfernen fehlender Werte
Statistische Grundlagen: Mittelwert, Minimum und Maximum, median und Quartile, Lineare Regression, Logistische Regression
Datenvisualisierung und ihre Einsatzgebiete: Boxplots
Erstes Übungsprojekt
Daten aus Datenbanken: Modul SQL-alchemy, Python mit SQL-Datenbanken verknüpfen, Datenbanken auslesen, SQL-Grundbefehle
Datenaufbereitung: Datumsangaben in pandas, Boolesche Maskierung, Zusammenführen von Tabellen mit pandas und SQL
Daten von Webseiten: Datenaustausch über das Internet, Webseiten mit Python abfragen, Statuscodes von Webseiten, HTML mit Python durchsuchen, APIs mit Python abfragen
Magic-Commands der Jupyter-Umgebung
Anwendung des Data Analytics Workflows: Zweites Übungsprojekt, Abschlussprojekt Teil 1 & 2

Portfolioprojekte DAN

Auswahl eines Datenprojekts: Grundlagen guter Projekte, Beispielprojekt in Data Analytics, Quellen geeigneter Datensätze, Lizenzen von Datensätzen, Aufwandabschätzung von Datenprojekten
Set-Up der Arbeitsumgebung: Lokale Installation von Python und benötigten Modulen, Einführung in Git-Hub Pages, optionale Kurzeinfühung in Git
Strukturiertes Arbeiten in Datenteams: Data Analytics Workflow
Beginn der Portfolioarbeit: Vorbereitung, Einteilung in Teams und Zuweisung zu vorgeschlagenen Projekten, Erstellen eines Projektsplans und Verteilung der Aufgaben
Grundlagen des agilen Projektmanagements: Daily Standups, Sprint-Planning, Sprint-Retro, Kanban, Online-Projektmanagementtools
Fortführung der Projektarbeit
Abschluss der Projektarbeit
Abschlusspräsentation

Enthaltene Zertifikate

TrägerzertifikatTeilnehmerzertifikat Lecturio

Voraussetzungen

Vorkenntnisse: Grundlegende Kenntnisse

Zielgruppen

Berufstätige
QuereinsteigerInnen
Arbeitssuchende

Berufsbilder

Data Analyst
Datenanalytiker
Datenexperte

Über den Anbieter

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