Python Data Science mit Pandas und NumPy – Kurs

Datengetriebene Entscheidungen setzen voraus, dass Rohdaten zunächst zuverlässig abgefragt, bereinigt und in eine auswertbare Form gebracht werden. Dieser Kurs vermittelt genau diesen Weg vom Rohdatensatz zur belastbaren Analyse: Zunächst lernen Teilnehmende, mit SQL Daten aus Datenbanken effizient abzufragen und für Python bereitzustellen. Im Zentrum steht anschließend der praktische Umgang mit Pandas und NumPy, um große Datensätze zu bereinigen, zu transformieren und statistisch auszuwerten. Fortgeschrittene Techniken wie Vektorisierung, aggregierte Berechnungen und Datenvisualisierung runden den Kurs ab und zeigen, wie sich Muster und Trends in umfangreichen Datensätzen sichtbar machen lassen.

Modul 1 — SQL-Grundlagen für die Datenanalyse: Der effiziente Umgang mit Datenbanken ist die Basis jeder datengetriebenen Analyse. Dieses Modul vermittelt, wie Daten mit SQL abgefragt, transformiert und für die Weiterverarbeitung in Python bereitgestellt werden.

• Aufbau relationaler Datenbanken und grundlegende SQL-Syntax
• SELECT-Abfragen mit Filterbedingungen und Sortierung
• JOIN-Operationen zur Verknüpfung mehrerer Tabellen
• Aggregatfunktionen (COUNT, SUM, AVG) und GROUP BY
• Export von SQL-Abfrageergebnissen für die Python-Weiterverarbeitung
• Verbindung zwischen Datenbank und Python-Umgebung herstellen

Modul 2 — Datenanalyse mit Pandas: Dieser Baustein bildet den fachlichen Schwerpunkt des Kurses. Teilnehmende lernen, große Datensätze mit Pandas zu bereinigen, zu transformieren und für statistische Auswertungen vorzubereiten.

• Pandas-Dataframes und Series: Aufbau, Indexierung und Selektion
• Import von Datensätzen aus CSV-, Excel- und Datenbankquellen
• Behandlung fehlender Werte, Duplikate und inkonsistenter Datenformate
• Gruppierung, Filterung und Zusammenführung (Merge/Join) von Dataframes
• Zeitreihen und Datumsfunktionen in Pandas
• Statistische Berechnungen direkt auf Dataframe-Ebene durchführen

Modul 3 — NumPy und fortgeschrittene Datenverarbeitung: NumPy bildet die numerische Grundlage vieler Datenanalyse-Bibliotheken. Dieses Modul vermittelt, wie sich Berechnungen mit NumPy deutlich effizienter gestalten lassen als mit klassischen Python-Strukturen.

• NumPy-Arrays: Erstellung, Indexierung und Slicing
• Vektorisierte Operationen gegenüber Schleifen-basierten Berechnungen
• Broadcasting-Regeln für Berechnungen unterschiedlich geformter Arrays
• Aggregierte Berechnungen (Summen, Mittelwerte, Achsenoperationen)
• Lineare Algebra-Grundfunktionen für Datenanalysen
• Performance-Optimierung bei der Verarbeitung großer Datenmengen

Modul 4 — Datenvisualisierung und Mustererkennung: Zahlen allein zeigen selten, was in einem Datensatz tatsächlich vorgeht. Dieses Modul vermittelt, wie Visualisierungen eingesetzt werden, um Muster, Trends und Auffälligkeiten sichtbar zu machen.

• Grundlegende Diagrammtypen (Linien-, Balken-, Streudiagramme) für Analysezwecke
• Verteilungen und Ausreißer mit Histogrammen und Boxplots erkennen
• Korrelationen zwischen Variablen visuell und statistisch prüfen
• Zeitreihenvisualisierung zur Trendanalyse
• Kombinierte Visualisierungen für mehrdimensionale Datensätze
• Auswahl der passenden Visualisierung je nach Datentyp und Fragestellung

Praxis-Block — Datenanalyse-Projekte von der Abfrage bis zur Auswertung

• SQL-Abfrage mit mehreren JOINs auf einen Beispieldatensatz formulieren
• Abfrageergebnis in ein Pandas-Dataframe überführen und weiterverarbeiten
• Datensatz mit fehlenden Werten und Duplikaten systematisch bereinigen
• Mehrere Dataframes anhand eines gemeinsamen Schlüssels zusammenführen
• Zeitreihendaten nach Zeiträumen gruppieren und auswerten
• NumPy-Array für eine vektorisierte Berechnung anstelle einer Schleife umsetzen
• Statistische Kennzahlen für verschiedene Datengruppen berechnen und vergleichen
• Aggregierte Kennzahlen über mehrere Kategorien hinweg berechnen
• Histogramm und Boxplot zur Ausreißererkennung in einem Datensatz erstellen
• Streudiagramm zur Untersuchung eines möglichen Zusammenhangs zweier Variablen erzeugen
• Performance-Vergleich zwischen Schleifen- und NumPy-basierter Berechnung durchführen
• Vollständige Analyse von der SQL-Abfrage über die Bereinigung bis zur Visualisierung dokumentieren

Der Kurs folgt damit konsequent dem tatsächlichen Ablauf einer Datenanalyse in der Praxis: von der Datenquelle über die Bereinigung und statistische Auswertung bis zur visuellen Aufbereitung der Ergebnisse. Jeder Übungsschritt baut auf dem vorherigen auf, sodass am Ende ein vollständiger, nachvollziehbarer Analyseprozess entsteht.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich im Bereich Datenanalyse beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in diesem Bereich weiterbilden wollen.

• Angehende Datenanalystinnen und -analysten ohne bisherige Programmiererfahrung
• Quereinsteigende mit Interesse an Programmierung und datengetriebener Arbeit
• Wiedereinsteigende nach beruflicher Pause mit Interesse an Data Science
• Mitarbeitende in Unternehmen, die Datenanalyse-Kompetenzen aufbauen möchten
• Personen mit ersten technischen Erfahrungen, die diese vertiefen möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und kombiniert Präsenz- mit Online-Lernphasen. Jedes Konzept aus SQL, Pandas oder NumPy wird unmittelbar an einem konkreten Datensatz angewendet, sodass abstrakte Syntax immer im Kontext einer echten Analyseaufgabe erlernt wird. Der Kurs folgt einem aufsteigenden Schwierigkeitsgrad: von der einfachen SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Pandas bis zu vektorisierten NumPy-Berechnungen und der abschließenden Visualisierung.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt die vier Themenfelder SQL, Pandas, NumPy und Datenvisualisierung in einem zusammenhängenden Lernprogramm ab, das vom Dateneinstieg bis zur fertigen Auswertung führt.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, das die erworbenen Kompetenzen in SQL-Datenabfragen sowie in der Datenanalyse mit Pandas und NumPy dokumentiert. Eine externe Herstellerzertifizierung ist für diesen Kurs nicht hinterlegt; das Trägerzertifikat dient Arbeitgebern als Nachweis der absolvierten praktischen Inhalte.

Pandas und NumPy gehören zu den meistgenutzten Werkzeugen in der Datenanalyse mit Python und sind in nahezu jeder Stellenausschreibung für Data-Analyst- oder Junior-Data-Scientist-Positionen gefragt. Wer zusätzlich SQL beherrscht, kann Daten nicht nur analysieren, sondern auch eigenständig aus Datenbanken beschaffen, statt auf bereits aufbereitete Exporte angewiesen zu sein. Diese Kombination aus Datenbankabfrage und Python-basierter Analyse bildet den tatsächlichen Arbeitsalltag vieler Datenanalyse-Rollen ab: Rohdaten liegen selten fertig aufbereitet vor, sondern müssen zunächst aus Datenbanksystemen extrahiert werden. Wer diesen vollständigen Weg beherrscht, ist deutlich vielseitiger einsetzbar als jemand, der nur mit bereits fertigen Tabellen arbeiten kann. Da für die Teilnahme keine formalen Abschlüsse oder Vorkenntnisse notwendig sind, eignet sich der Kurs besonders für Quer- und Wiedereinsteigende, die einen strukturierten, praxisnahen Einstieg in Python-basierte Datenanalyse suchen und dabei von Grund auf lernen möchten, wie Daten von der Datenbank bis zur fertigen Visualisierung verarbeitet werden.