Data Analyst: Fokus pandas und matplotlib – Weiterbildung

Rohdaten werden erst dann zu belastbaren Erkenntnissen, wenn sie sauber aufbereitet, sinnvoll ausgewertet und verständlich dargestellt sind. Dieser Kurs konzentriert sich gezielt auf zwei der wichtigsten Werkzeuge dafür im Python-Ökosystem: pandas für die effiziente Verarbeitung und Analyse tabellarischer Daten sowie matplotlib für deren Visualisierung. Von der ersten Dateneinlesung bis zum aussagekräftigen Diagramm lernen Teilnehmende, einen vollständigen Analyseprozess selbst umzusetzen.

Block 1 — Daten einlesen, bereinigen und transformieren mit pandas Jede Analyse beginnt mit sauberen Daten. Dieser Block vermittelt, wie sich Rohdaten mit pandas zuverlässig importieren und für die weitere Verarbeitung aufbereiten lassen.

• Daten aus unterschiedlichen Dateiformaten und Quellen importieren
• Struktur und Aufbau von DataFrames verstehen und nutzen
• Fehlende, doppelte oder fehlerhafte Werte identifizieren
• Daten bereinigen und in eine konsistente Form bringen
• Datentypen prüfen und bei Bedarf anpassen
• Transformierte Daten für die weitere Analyse vorbereiten

Block 2 — Filtern, Gruppieren und Aggregieren mit DataFrames Aufbauend auf sauberen Daten zeigt dieser Block, wie sich relevante Teilmengen isolieren und aussagekräftige Kennzahlen daraus ableiten lassen.

• Daten anhand von Bedingungen gezielt filtern
• Daten nach einem oder mehreren Merkmalen gruppieren
• Aggregatfunktionen zur Berechnung von Kennzahlen je Gruppe einsetzen
• Mehrstufige Gruppierungen für differenzierte Auswertungen nutzen
• Pivot-ähnliche Auswertungen mit pandas erstellen
• Effiziente Arbeitsweisen für große DataFrames anwenden

Block 3 — Erweiterte Analysetechniken: Zeitreihen und Datenquellen verknüpfen Dieser Block vertieft die Analysefähigkeiten von pandas um zeitliche und quellenübergreifende Auswertungen.

• Zeitliche Trends in Datenreihen erkennen und auswerten
• Zeitbasierte Daten strukturieren und für Analysen aufbereiten
• Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und verknüpfen
• Statistische Kennzahlen und Zusammenfassungen berechnen
• Ergebnisse für unterschiedliche Fragestellungen aufbereiten
• Datenbasierte Grundlagen für Entscheidungen ableiten

Block 4 — Datenvisualisierung mit matplotlib Der letzte inhaltliche Block widmet sich der verständlichen Darstellung von Analyseergebnissen mit matplotlib.

• Grundlegende Diagrammtypen für unterschiedliche Datenarten auswählen
• Aussagekräftige Diagramme aus pandas-DataFrames erstellen
• Diagramme durch Beschriftungen, Farben und Skalierung lesbarer gestalten
• Mehrere Diagramme zu einem zusammenhängenden Bericht kombinieren
• pandas- und matplotlib-Funktionen gemeinsam in einem Auswertungsschritt einsetzen
• Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen anpassen

Praxisblock — Vom Rohdatensatz zum visuellen Bericht

• Einen realitätsnahen Rohdatensatz mit pandas importieren
• Fehlende und fehlerhafte Werte im Datensatz bereinigen
• Den Datensatz nach relevanten Merkmalen filtern
• Kennzahlen je Gruppe mit Aggregatfunktionen berechnen
• Einen zeitlichen Trend im Datensatz analysieren
• Daten aus einer zweiten Quelle mit dem Hauptdatensatz verknüpfen
• Statistische Zusammenfassungen für die wichtigsten Kennzahlen erstellen
• Ein erstes Diagramm zur Darstellung eines zentralen Ergebnisses erstellen
• Das Diagramm für bessere Lesbarkeit anpassen und beschriften
• Mehrere Diagramme zu einem kleinen Auswertungsbericht kombinieren
• Den vollständigen Analyseprozess in einem nachvollziehbaren Skript dokumentieren
• Den fertigen Bericht mit den zentralen Ergebnissen zusammenfassen

Der Kurs verzichtet bewusst auf eine breite Übersicht über viele unterschiedliche Werkzeuge und konzentriert sich stattdessen auf pandas und matplotlib als zwei Werkzeuge, die im Analysealltag besonders häufig gemeinsam eingesetzt werden. Dadurch entsteht ein tieferes, praxistaugliches Verständnis statt oberflächlichem Wissen über viele Bibliotheken. Am Ende des Kurses steht die Fähigkeit, einen vollständigen Analyseprozess eigenständig zu durchlaufen — von unaufbereiteten Rohdaten über die strukturierte Auswertung bis zum verständlichen, visuell aufbereiteten Ergebnis.

Der Kurs richtet sich an Personen mit Interesse an Datenanalyse und Programmierung, die pandas und matplotlib gezielt und praxisnah erlernen möchten.

• Mitarbeitende aus unterschiedlichen Fachbereichen mit Interesse an Datenanalyse
• Personen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an IT und Programmierung
• Fachkräfte, die Auswertungen bislang manuell in Tabellenkalkulationen erstellen und automatisieren möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt, das Präsenz- und Online-Phasen kombiniert, und läuft überwiegend in Vollzeit, teils auch in Teilzeit. Theoretische Erklärungen zu pandas- und matplotlib-Funktionen wechseln sich mit praktischen Übungen an echten Datensätzen ab, sodass jeder Analyseschritt unmittelbar selbst nachvollzogen wird.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeit, jeweils im Hybrid-Format. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in der Datenanalyse mit pandas und der Datenvisualisierung mit matplotlib bestätigt.

pandas und matplotlib gehören zu den meistgenutzten Werkzeugen für Datenanalyse im Python-Ökosystem — wer beide sicher beherrscht, kann Auswertungen, die in vielen Unternehmen noch manuell in Tabellenkalkulationen entstehen, deutlich effizienter und reproduzierbarer umsetzen. Der klare Fokus des Kurses auf genau diese beiden Werkzeuge sorgt dafür, dass Teilnehmende nicht bei oberflächlichem Wissen über viele verschiedene Bibliotheken stehen bleiben, sondern beide Werkzeuge tatsächlich im Zusammenspiel beherrschen — von der ersten Datenbereinigung bis zum fertigen visuellen Bericht. Diese Kombination zahlt sich unmittelbar auf Tätigkeiten in der Datenanalyse ein, lässt sich aber ebenso gut mit vertiefenden Themen wie Statistik, maschinellem Lernen oder Business Intelligence weiterentwickeln — je nachdem, welcher dieser Bereiche sich im weiteren Berufsweg als der passendere erweist. Nicht zuletzt verändert sich mit sicherem Umgang mit pandas und matplotlib auch die eigene Arbeitsweise im Analysealltag: Auswertungen, die zuvor mehrfach von Hand in Tabellenkalkulationen nachgebaut werden mussten, lassen sich als wiederverwendbares Skript anlegen und bei neuen Daten mit wenigen Handgriffen erneut ausführen — ein Effizienzgewinn, der sich mit wachsender Datenmenge zunehmend bemerkbar macht.