Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science: praxisorientierte Weiterbildung für Einsteiger und Quereinsteiger für Data Scientist und Python-Entwickler mit Fokus auf Python, Pandas und NumPy.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science ist eine praxisnahe Weiterbildung fuer Einsteiger und Quereinsteiger im Bereich IT & Informatik. Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen in Python, Pandas und NumPy, die Sie fuer Aufgaben rund um Data Scientist, Python-Entwickler und Machine Learning Engineer direkt einsetzen koennen.
In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden grundlegende Programmierkenntnisse in Python. Der Fokus der Programmiertätigkeit liegt dabei immer auf dem Anwendungsgebiet der Data Science.
Behandelt werden unter anderem Python, Pandas, NumPy, Datenvisualisierung, IPython und Jupyter Notebooks. Die Anbieterbeschreibungen zeigen einen klaren Fokus auf nachvollziehbare Uebungen, anwendbare Ablaufe und eine sichere Umsetzung im Berufsalltag.
Geeignet ist der Kurs fuer Einsteiger, Quereinsteiger und Berufstaetige, die sich in Richtung Data Scientist, Python-Entwickler und Machine Learning Engineer entwickeln und dafuer belastbares Praxiswissen aufbauen moechten. Typische Laufzeiten bewegen sich bei ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Je nach Traeger schliessen Sie mit Anbieter-Zertifikat, je nach Thema zusätzlich Hersteller-Zertifizierung (z.B. Microsoft, Cisco, AWS, Adobe) ab oder bereiten sich gezielt auf entsprechende Nachweise vor.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Im Mittelpunkt stehen Python, Pandas, NumPy, Datenvisualisierung und IPython. Der Kurs ist so aufgebaut, dass Sie die Inhalte nicht nur verstehen, sondern im beruflichen Alltag sauber anwenden koennen.
Geeignet ist der Kurs fuer Einsteiger, Quereinsteiger und Berufstaetige, die sich in Richtung Data Scientist, Python-Entwickler und Machine Learning Engineer entwickeln und dafuer belastbares Praxiswissen aufbauen moechten.
Der Kurs ist einsteigerfreundlich angelegt. Hilfreich sind sichere Grundkenntnisse am PC, gute Deutschkenntnisse und die Bereitschaft, die Inhalte Schritt fuer Schritt praktisch nachzuvollziehen.
Bei AZAV-zertifizierten Traegern ist die Weiterbildung in der Regel ueber Bildungsgutschein, QCG oder AVGS foerderbar. Beruflich passt der Kurs besonders, wenn Sie sich in Richtung Data Scientist, Python-Entwickler und Machine Learning Engineer entwickeln moechten. Viele Angebote sind auf ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend ausgelegt.
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.