Python-Datenanalyst: Git, APIs und Python

Dieser Kurs richtet sich an alle, die Python gezielt für Datenanalyse einsetzen und dabei die professionellen Werkzeuge moderner Datenprojekte kennenlernen möchten: Versionskontrolle mit Git und die Anbindung externer Datenquellen über REST-APIs. Ergänzt wird der Fokus auf analytisches Python durch Power BI, Azure Data Fundamentals und die CompTIA Data+ Zertifizierungsvorbereitung. Das Ergebnis ist ein breites, handlungsfähiges Kompetenzprofil für Datenanalyst:innen, die in interdisziplinären Teams und mit lebendigen Datenquellen arbeiten.

Python-Grundlagen und erste Datenanalysen Der Einstieg legt das Fundament, auf dem alle weiteren Module aufbauen. Teilnehmende eignen sich die Python-Syntax an und wenden sie sofort auf reale Analyseszenarien an. Der Import strukturierter Dateien, das Filtern und Aggregieren von Datensätzen sowie die Interpretation erster Ergebnisse stehen im Vordergrund.

• Grundlegende Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen
• Einführung in Python for Data Science und relevante Standard-Bibliotheken
• CSV-Daten einlesen, inspizieren und erste statistische Kennzahlen berechnen
• Fehlerbehandlung und Code-Strukturierung für lesbare Analyse-Skripte
• Einfache Visualisierungen zur Ergebnisdarstellung erstellen

Fortgeschrittenes Python für Analyseprojekte Aufbauend auf den Grundlagen werden komplexere Programmiermuster eingeführt, die in professionellen Datenprojekten alltäglich sind. Funktionen, Module und Bibliotheken werden nicht nur genutzt, sondern in eigene Analysepipelines integriert. Ein besonderes Augenmerk liegt auf Zeitreihendaten, die in Wirtschaft und Wissenschaft besonders häufig vorkommen.

• Funktionen, Klassen und Module in Python strukturiert einsetzen
• Umgang mit Zeitstempel-Daten und Zeitreihenanalyse
• Automatisierung wiederkehrender Analyse-Schritte mit Python-Skripten
• Datenvisualisierung mit Python-Bibliotheken für analytische Berichte
• Arbeiten mit mehrdimensionalen Datensätzen und mehrspaltigen Strukturen

APIs als Datenquelle Viele der wertvollsten Datensätze in der Praxis kommen nicht aus lokalen Dateien, sondern aus Schnittstellen, die Echtzeit- oder Archivdaten liefern. Dieser Block behandelt den kompletten Weg von der Anfrage bis zur analysierbaren Tabelle. Am Ende wissen Teilnehmende, wie sie Finanzmarkt-, Wetter-, oder andere Fachbereichs-APIs ansprechen und deren Daten weiterverarbeiten.

• Grundkonzepte von REST-APIs, HTTP-Methoden und JSON-Antwortformaten
• API-Zugriff mit Python: Requests-Bibliothek, Parameter und Header
• Authentifizierung über API-Keys, OAuth und Token-basierte Verfahren
• Fehlerbehandlung bei API-Antworten (Statuscodes, Timeouts, Paginierung)
• Integration von Finanzmarktdaten in eine Analyse-Pipeline

Versionskontrolle mit Git Git ist das Standard-Werkzeug für kollaborative Softwareentwicklung und Datenprojekte gleichermaßen. Dieser Block vermittelt nicht nur die Befehle, sondern das Denken hinter Versionierung: Wann committe ich, wie benenne ich Branches, wie löse ich Konflikte? Das Praxisbeispiel eines Data-Science-Projekts zeigt, wie Git im Analysealltag wirklich eingesetzt wird.

• Git-Grundkonzepte: Repository, Commit, Index und Arbeitsverzeichnis
• Branches anlegen, wechseln, mergen und Konflikte auflösen
• Remote-Repositories auf GitHub und GitLab einrichten und synchronisieren
• Pull-Requests und Code-Reviews als Qualitätssicherung im Datenprojekt
• Typische Git-Workflows für Datenanalyse-Teams

Ergänzende Tools und Zertifizierungsvorbereitung Das Analyseprofil wird durch Werkzeuge und Standards erweitert, die in der Praxis häufig zusammen mit Python eingesetzt werden. Power BI ermöglicht interaktive Visualisierungen, Azure Data Fundamentals schafft Verständnis für cloudbasierte Datenhaltung, und CompTIA Data+ vermittelt branchenübergreifende Prinzipien der Datenwirtschaft.

• PL-300 Power BI Data Analyst Associate: Datenmodellierung, DAX und Dashboard-Erstellung
• API-gespeiste Datenquellen in Power BI einbinden
• DP-900 Azure Data Fundamentals: Konzepte relationaler und nicht-relationaler Datenhaltung, Azure-Dienste im Überblick
• CompTIA Data+: Datenlebenszyklus, Datenqualität, Analysemethoden und Berichterstattung
• Dashboard-Entwicklung mit einer API als Live-Datenquelle als abschließendes Praxisprojekt
• Einordnung der eigenen Arbeit in branchenweite Standards und Methodiken

Praxisprojekte Die erworbenen Kompetenzen werden in mehreren konkreten Projekten zusammengeführt. Teilnehmende bauen eine vollständige Analyse-Pipeline auf: API-Abruf, Datenbereinigung mit Python, Versionierung in Git und abschließende Visualisierung in Power BI. Diese realistischen Arbeitsproben können direkt als Belege für die eigene Fachkompetenz genutzt werden.

• Aufbau einer Python-Pipeline vom API-Abruf bis zur fertig aufbereiteten Datentabelle
• Gemeinsames Datenprojekt in einem Git-Repository mit Branch-Strategie und Code-Review
• Dashboard-Erstellung mit Power BI auf Basis einer externen API-Datenquelle
• Dokumentation der Analyse und Präsentation der Ergebnisse
• Selbstständige Fehlersuche und Weiterentwicklung eigener Analyse-Skripte
• Zeitreihen-Auswertung mit Python und Darstellung der Trends
• Datenbankabfragen mit Python kombiniert mit API-Daten zu einem Gesamtbild
• Refactoring und Modularisierung von Analyse-Code nach Feedback
• Integration von Erkenntnissen aus CompTIA Data+ in die eigene Projektarbeit
• Abschlusspräsentation: Ergebnis, Vorgehen und gewählte Werkzeuge erläutern

Die Projekte spiegeln reale Arbeitsszenarien wider und machen die Weiterbildung nicht nur als Lernprozess, sondern auch als Portfolio-Aufbau wertvoll. Teilnehmende verlassen die Weiterbildung mit nachweisbaren, selbst erstellten Arbeiten.

Diese Weiterbildung ist besonders geeignet für Personen, die in datenintensiven Rollen arbeiten oder in diese wechseln möchten und dabei Python nicht nur als Skriptsprache, sondern als zentrales Analyse-Werkzeug einsetzen wollen.

• Berufstätige, die in ihrer täglichen Arbeit zunehmend mit Daten konfrontiert sind und diese systematisch auswerten möchten
• Berufseinsteiger:innen und Quereinsteiger:innen mit Interesse an datengetriebenen Tätigkeiten
• Entwickler:innen, die ihre analytischen Fähigkeiten ausbauen und Python für Data-Science-Aufgaben nutzen möchten
• Business-Analyst:innen, die von Excel- oder BI-Tool-basierter Arbeit zu programmatischen Analysemethoden wechseln möchten
• Personen, die anstreben, in Teams zu arbeiten, die Versionskontrolle und API-Zugriff zum Standard machen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt, das heißt Präsenz- und Online-Phasen wechseln sich planvoll ab. Live-Sessions mit Trainer:innen bilden das Gerüst, in dem neue Konzepte eingeführt, diskutiert und direkt angewendet werden. Eigenständige Übungsaufgaben zwischen den Sessions sorgen dafür, dass das Erlernte nicht nur gehört, sondern auch geübt wird. Besonders die Git- und API-Module setzen auf intensives hands-on Arbeiten, bei dem Teilnehmende eigene Repositories anlegen, Commits schreiben und APIs real ansprechen. Der Kurs wird sowohl als Vollzeit- als auch als Teilzeitformat angeboten.

Der Kurs ist auf eine mehrmonatige Weiterbildung ausgelegt und wird je nach gewähltem Format in Vollzeit oder Teilzeit absolviert. Das Vollzeitformat erlaubt eine intensivere Abfolge der Module, während das Teilzeitformat die Weiterbildung mit beruflichen Verpflichtungen vereinbar macht. Konkrete Termindaten und die genaue Wochenstundenanzahl sind beim Anbieter erhältlich.

Teilnehmende erwerben ein trägerinternes Zertifikat als Weiterbildungsnachweis. Darüber hinaus bereitet der Kurs gezielt auf die Zertifizierungsprüfungen PL-300 (Power BI Data Analyst Associate), DP-900 (Azure Data Fundamentals) sowie CompTIA Data+ vor. Diese werden als eigenständige externe Prüfungen bei akkreditierten Testcentern abgelegt und sind international anerkannte Nachweise für Datenkompetenz.

Wer heute als Datenanalyst:in tätig ist, kommt an Git und APIs kaum vorbei. Version Control ist in Entwicklungs- und Analyseteams Standard, und externe Datenquellen über APIs anzubinden ist eine Fähigkeit, die den Unterschied zwischen statischen und lebendigen Analysen macht. Dieser Kurs verbindet genau diese zwei Kernfähigkeiten mit solidem Python-Wissen und gibt Teilnehmenden damit ein Werkzeugset, das in der Praxis sofort anwendbar ist. Durch die Kombination mit Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+ entsteht ein breit aufgestelltes Profil, das über den reinen Python-Kontext hinausgeht. Wer diesen Kurs abschließt, kann in interdisziplinären Teams arbeiten, versteht die Cloud-Infrastruktur, auf der Daten liegen, und kennt die branchenweiten Standards für Datenqualität und -analyse. Das erhöht die Anschlussfähigkeit in verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen erheblich. Die Praxisprojekte, die im Laufe der Weiterbildung entstehen, sind ein konkreter Mehrwert für den Bewerbungsprozess: Sie zeigen potenziellen Arbeitgebern nicht nur Zertifikate, sondern auch funktionierende Code-Repositories und Dashboards. Das ist besonders für Quereinsteiger:innen wichtig, die Fachkompetenz ohne klassischen Ausbildungsweg nachweisen möchten.