Daten-Spezialist II: Python-Aufbaukurs

Der Daten-Spezialist II baut auf grundlegenden Python-Kenntnissen auf, wie sie im ersten Teil der Weiterbildungsreihe oder in vergleichbaren Vorkursen vermittelt werden. Im Mittelpunkt stehen die vertiefte Datenaufbereitung und -analyse mit den Python-Modulen pandas und matplotlib, der Zugriff auf Datenbanken und Webdaten sowie statistische Grundverfahren. Im zweiten Kursteil arbeiten die Teilnehmenden im Team an Portfolioprojekten und wenden dabei agile Methoden wie Daily Standups, Sprint-Planning und Kanban praktisch an.

Der erste Modulblock vertieft die Python-Grundlagen aus dem vorausgesetzten Einstiegskurs und führt zu einer sichereren Anwendung von Funktionen, Modulen und Dateiverarbeitung.

• Definition eigener Funktionen zur Strukturierung von Analyseschritten
• Kombination von Funktionen, Schleifen und Bedingungen in komplexeren Abläufen
• Import und Einsatz externer Python-Module
• Einlesen und Schreiben von Dateien innerhalb von Analyseskripten
• Einsatz von Magic-Commands in der Jupyter-Umgebung
• Strukturierung eigener Skripte für wiederkehrende Datenaufgaben

Der zweite Block widmet sich der vertieften Datenaufbereitung mit pandas sowie der explorativen Datenanalyse mit matplotlib. Hier wird aus Rohdaten eine belastbare Analysegrundlage.

• Einlesen, Aufbereiten und Qualitätsprüfung von Daten mit pandas
• Erkennen und Behandeln fehlender Werte in Datensätzen
• Visualisierung von Daten direkt aus pandas heraus
• Einsatz unterschiedlicher Skalentypen bei der Datenaggregation
• Kombination verschiedener Diagrammtypen mit matplotlib, etwa Boxplots
• Umgang mit Datumsangaben und boolescher Maskierung in pandas

Der dritte Block behandelt statistische Grundverfahren als Basis fundierter Analyseaussagen, ergänzt um den Zugriff auf Datenbanken und Webdaten als weitere Datenquellen.

• Berechnung von Mittelwert, Minimum, Maximum, Median und Quartilen
• Anwendung linearer und logistischer Regression auf Beispieldatensätze
• Verknüpfung von Python mit SQL-Datenbanken über das Modul SQLAlchemy
• Auslesen von Datenbanken und Einsatz grundlegender SQL-Befehle
• Abfrage von Webseiten mit Python sowie Auswertung von Statuscodes
• Abfrage von APIs und Durchsuchen von HTML-Inhalten mit Python

Der vierte Block führt die bisherigen Inhalte in einem individuellen Übungs- und Abschlussprojekt zusammen und rundet den ersten Kursteil zum Daten-Spezialisten ab.

• Zusammenführen von Tabellen aus unterschiedlichen Quellen mit pandas und SQL
• Anwendung des vollständigen Data-Analytics-Workflows auf ein Übungsprojekt
• Bearbeitung eines Abschlussprojekts in zwei Teilschritten
• Eigenständige Auswahl und Aufbereitung eines Datensatzes für das Projekt
• Dokumentation der eigenen Analyseschritte im Projektverlauf
• Rückschau der eigenen Ergebnisse im Vergleich zu alternativen Lösungswegen

Im fünften, teamorientierten Block wechselt der Kurs von der Einzelarbeit zur gemeinsamen Portfolioarbeit und vermittelt agile Projektmethoden für Datenteams.

• Auswahl eines geeigneten Datenprojekts nach Kriterien guter Projektarbeit
• Einschätzung verfügbarer Datenquellen und ihrer Lizenzbedingungen
• Aufwandsabschätzung für ein selbst gewähltes Datenprojekt
• Einrichtung der lokalen Python-Arbeitsumgebung und Einführung in GitHub Pages
• Grundlegender Umgang mit Git zur Versionsverwaltung im Team
• Strukturiertes Arbeiten im Team entlang des Data-Analytics-Workflows

Ein abschließender Praxisblock vertieft die agile Zusammenarbeit und begleitet die Teilnehmenden bis zur fertigen Projektpräsentation.

• Einteilung in Teams und Zuweisung zu vorgeschlagenen Projektthemen
• Erstellung eines Projektplans und Verteilung von Aufgaben im Team
• Durchführung von Daily Standups zur täglichen Abstimmung
• Planung von Arbeitsabschnitten im Sprint-Planning
• Rückschau des Projektfortschritts in Sprint-Retros
• Einsatz von Kanban zur Visualisierung des Projektstatus
• Nutzung von Online-Projektmanagementtools zur Teamkoordination
• Fortführung und Abschluss der gemeinsamen Projektarbeit
• Vorbereitung und Durchführung der Abschlusspräsentation
• Einholen und Verarbeiten von Feedback aus dem Team
• Vergleich der eigenen Teamarbeit mit dem Vorgehen im ersten Kursteil
• Übertragung der agilen Methoden auf zukünftige Projektarbeit außerhalb des Kurses

Der Daten-Spezialist II setzt bewusst da an, wo ein grundlegender Python-Einstieg endet: Er vertieft die Datenanalyse-Fähigkeiten mit pandas und matplotlib, ergänzt sie um Datenbank- und Webzugriffe und führt die Teilnehmenden anschließend in die Teamarbeit an echten Portfolioprojekten. Diese Kombination aus vertiefter technischer Analysekompetenz und agiler Projektpraxis unterscheidet den Kurs von einem reinen Einführungsformat. Die Weiterbildung ist zudem individuell mit weiteren Lehrgängen des Anbieters kombinierbar, sodass sich der Daten-Spezialist II je nach vorhandenem Vorwissen flexibel in einen größeren Qualifizierungsweg einordnen lässt.

Dieser Aufbaukurs richtet sich an Personen, die bereits über grundlegende Python-Kenntnisse verfügen – etwa aus dem ersten Teil der Weiterbildungsreihe oder aus vergleichbaren Vorkenntnissen – und diese nun vertiefen sowie in Teamprojekten anwenden möchten.Interesse an Digitalisierung, Datenaufbereitung und digitaler Projektarbeit rundet das Anforderungsprofil ab.

Der erste Kursteil vertieft die Analysefähigkeiten anhand konkreter Übungsaufgaben mit pandas, matplotlib und Datenbankzugriffen, bevor im zweiten Teil in Teams an selbst gewählten Portfolioprojekten gearbeitet wird. Diese Teamarbeit orientiert sich an agilen Methoden wie Sprint-Planning, Daily Standups und Kanban und mündet in einer gemeinsamen Abschlusspräsentation.

Die Dauer ist abhängig von den gewählten Modulen und lässt sich individuell mit weiteren Lehrgängen des Anbieters kombinieren.

Der Kurs schließt mit dem Teilnahmezertifikat Daten Spezialist II ab.

Der Mehrwert dieses Aufbaukurses liegt in der Verbindung von vertiefter technischer Analysekompetenz mit realer Teamprojekterfahrung. Wer bereits Python-Grundlagen mitbringt, lernt hier, diese auf umfangreichere Datensätze, Datenbanken und Webquellen anzuwenden – ein Schritt, der im ersten Kursteil oft nur angerissen werden kann. Besonders wertvoll ist der zweite Kursteil mit der Portfolioarbeit im Team: Agile Methoden wie Sprint-Planning, Daily Standups und Kanban werden nicht nur erklärt, sondern in einem echten, selbst gewählten Datenprojekt angewendet. Das entspricht der Arbeitsweise vieler Datenteams in Unternehmen und bereitet gezielt auf den Übergang in eine solche Arbeitsumgebung vor. Da der Kurs individuell mit weiteren Lehrgängen desselben Anbieters kombinierbar ist, lässt er sich flexibel in einen längerfristigen Qualifizierungsweg einbetten – etwa als Fortsetzung nach dem ersten Kursteil oder als Baustein einer umfassenderen Umschulung in Richtung Data Analytics.