Data Analyst mit Python, Pandas & Matplotlib – Kurs

Data Analyst with Python, Pandas and Matplotlib vermittelt den klassischen Python-Analyse-Stack von Grund auf: Python-Grundlagen für sauberen, effizienten Code, Pandas für strukturierte Datenverarbeitung mit DataFrames und Series sowie Matplotlib für aussagekräftige Visualisierungen. Geübt wird nicht an abstrakten Beispielen, sondern an konkreten Projekten wie einer Taxi-Fahrten-Analyse und einer Kündigungsanalyse (Churn-Analyse), sodass am Ende ein vollständiger, selbst durchgeführter Analyse-Workflow steht.

Block 1 — Python-Grundlagen für die Datenanalyse Bevor Pandas und Matplotlib zum Einsatz kommen, braucht es solides Python-Grundwissen. Dieser Block vermittelt genau das — konsequent mit Blick auf spätere Datenanalyse-Aufgaben.

• sauberen und effizienten Python-Code für Datenverarbeitung und -analyse schreiben
• zentrale Programmierkonzepte wie Datentypen, Schleifen und Funktionen für strukturierte Workflows nutzen
• Scripting zur Unterstützung wiederkehrender Analyse- und Vorbereitungsschritte einsetzen
• Kontrollstrukturen zur Steuerung von Analyseabläufen anwenden
• eigene Funktionen für wiederverwendbare Analyseschritte schreiben
• Python-Code systematisch testen und Fehler eingrenzen

Block 2 — Strukturierte Datenverarbeitung mit Pandas Pandas ist das zentrale Werkzeug, um Rohdaten in eine analysefähige Form zu bringen. Dieser Block führt von den Grundstrukturen DataFrame und Series bis zu fortgeschrittenen Aufbereitungsschritten.

• Daten mit Pandas-DataFrames und -Series laden, bereinigen und umformen
• Daten filtern, gruppieren und aggregieren, um Muster zu erkennen
• mit fehlenden Werten systematisch umgehen
• unterschiedliche Datumsformate handhaben und für Zeitreihenanalysen nutzen
• mehrere Datentabellen sinnvoll kombinieren und verknüpfen
• Zwischenergebnisse auf Plausibilität prüfen

Block 3 — Datenvisualisierung mit Matplotlib Erst die Visualisierung macht Muster in großen Datenmengen wirklich sichtbar. Dieser Block vermittelt die gängigen Diagrammtypen und ihre gezielte Anpassung an den jeweiligen Analysekontext.

• unterschiedliche Diagrammtypen wie Histogramme, Streudiagramme, Balkendiagramme und Boxplots erstellen
• Visualisierungen gezielt an Analyseziel und Präsentationskontext anpassen
• Achsen, Beschriftungen und Farbgestaltung bewusst einsetzen
• Pandas und Matplotlib zu vollständigen visuellen Berichten kombinieren
• mehrere Diagramme zu einer zusammenhängenden Auswertung anordnen
• typische Stolperfallen bei irreführenden Visualisierungen vermeiden

Block 4 — Vollständige Analyse-Workflows aufbauen Der letzte Baustein führt Python, Pandas und Matplotlib zu einem vollständigen Workflow zusammen — von den Rohdaten bis zur interpretierten, visualisierten Erkenntnis.

• vollständige Analyse-Workflows von Datenimport über Aufbereitung bis Visualisierung und Interpretation aufbauen
• Werkzeuge und Methoden in praktischen Projekten wie einer Taxi-Fahrten-Analyse anwenden
• eine Kündigungsanalyse (Churn-Analyse) mit echten Datensätzen durchführen
• Sicherheit im Umgang mit realen, unaufbereiteten Datensätzen aufbauen
• strukturierte Analyseprozesse für wiederkehrende Aufgaben etablieren
• eigene Analyseergebnisse kritisch auf Plausibilität und Aussagekraft prüfen

Praxisblock — Von der Taxi-Fahrten- zur Kündigungsanalyse

• einen Taxi-Fahrten-Datensatz importieren und mit Pandas eine erste Sichtung vornehmen
• die Daten bereinigen, fehlende Werte behandeln und Datumsformate vereinheitlichen
• Fahrten nach Tageszeit, Strecke oder anderen Kriterien gruppieren und aggregieren
• Muster in den Taxi-Fahrten-Daten mit Matplotlib visualisieren
• einen Kündigungsdatensatz (Churn-Datensatz) importieren und aufbereiten
• Merkmale identifizieren, die mit Kündigungen in Zusammenhang stehen
• die Kündigungsdaten gruppieren und relevante Kennzahlen berechnen
• die Ergebnisse der Kündigungsanalyse mit passenden Diagrammtypen visualisieren
• beide Projekte zu einem vollständigen Analysebericht zusammenführen
• den eigenen Code für beide Projekte nachvollziehbar dokumentieren
• die zentralen Erkenntnisse aus beiden Analysen schriftlich zusammenfassen
• offene Fragen benennen, die eine vertiefte Analyse nahelegen würden

Die Arbeit an zwei inhaltlich völlig unterschiedlichen, aber jeweils realen Datensätzen zeigt, dass der erlernte Workflow nicht an ein einzelnes Beispiel gebunden ist, sondern sich auf neue Fragestellungen übertragen lässt. Gerade der direkte Vergleich zwischen einer eher operativen Fragestellung (Taxi-Fahrten) und einer stärker geschäftskritischen Fragestellung (Kündigungen) macht deutlich, wie breit sich der Python-Analyse-Stack einsetzen lässt.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Arbeitssuchende und Quereinsteiger/innen mit Interesse am Python-Analyse-Stack
• Personen, die sich Richtung Data Analyst oder Data Scientist entwickeln möchten
• angehende Python-Entwickler/innen mit Interesse an Datenanalyse
• Wiedereinsteiger/innen, die ihre Python- und Pandas-Kenntnisse praxisnah auffrischen möchten

Python, Pandas und Matplotlib bauen im Kurs konsequent aufeinander auf und münden in zwei vollständige Praxisprojekte: eine Taxi-Fahrten-Analyse und eine Kündigungsanalyse. Statt einzelne Funktionen isoliert zu üben, arbeiten Teilnehmende durchgehend an echten Datensätzen, sodass der komplette Weg von Rohdaten bis zur visualisierten Erkenntnis mehrfach durchlaufen wird.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Vollzeit- oder Teilzeitangaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analyst with Python, Pandas and Matplotlib ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Python, Pandas und Matplotlib bilden gemeinsam einen der am weitesten verbreiteten Analyse-Stacks überhaupt — von kleinen Auswertungen bis zu komplexen Data-Science-Projekten. Wer diese drei Werkzeuge im Zusammenspiel beherrscht, ist nicht auf ein einzelnes Tool oder eine grafische Oberfläche angewiesen, sondern kann Analysen flexibel und reproduzierbar per Code durchführen. Der besondere Wert dieses Kurses liegt in den beiden Praxisprojekten: Eine Taxi-Fahrten-Analyse und eine Kündigungsanalyse unterscheiden sich inhaltlich stark, folgen aber demselben Workflow aus Import, Bereinigung, Auswertung und Visualisierung. Wer beide Projekte durchlaufen hat, hat diesen Workflow verinnerlicht und kann ihn auf gänzlich andere Datensätze übertragen. Für die berufliche Entwicklung ist der Python-Analyse-Stack ein zentraler Baustein auf dem Weg zu Rollen als Data Analyst oder Data Scientist, aber auch für Python-Entwickler/innen, die ihre Fähigkeiten gezielt in Richtung Datenanalyse erweitern möchten, ein naheliegender nächster Schritt.