Python für Data-Analysten

Python hat sich als Standardwerkzeug in der Datenanalyse durchgesetzt — nicht weil es die einzige Möglichkeit wäre, Daten auszuwerten, sondern weil es Flexibilität, Automatisierbarkeit und eine breite Library-Landschaft verbindet. Dieser Kurs vermittelt systematisch die Python-Kenntnisse, die Data Analysten für ihren Arbeitsalltag brauchen: von der Datenbereinigung über statistische Grundauswertungen bis zur Visualisierung. Ergänzend werden Microsoft-Zertifizierungsthemen aus dem Bereich Power Platform und Azure sowie die CompTIA Data+-Qualifizierung integriert, um ein breit aufgestelltes, praxisnahes Kompetenzprofil zu entwickeln.

Einführung in Python für die Datenanalyse Der Einstieg vermittelt die Grundlagen, auf denen alle weiteren Analyseaufgaben aufbauen. Python-Syntax und Datentypen werden nicht als abstrakte Konzepte eingeführt, sondern anhand konkreter Datenpfade: Import von CSV-Dateien, erste Berechnungen, einfache Ausgaben.

• Python-Syntax: Variablen, Datentypen (int, float, str, bool, list, dict, tuple)
• Kontrollstrukturen: if/elif/else, for-Schleifen, while-Schleifen
• Funktionen: Definition, Parameter, Rückgabewerte, Scope
• Dateioperationen: CSV und Excel mit Python öffnen, lesen, schreiben
• Einführung in pandas: Series und DataFrame, Indexierung, Grundoperationen
• Praxisaufgabe: Datensatz mit Python importieren und erste Kennzahlen berechnen

Datenanalyse mit Python — Bereinigung, Transformation und statistische Auswertung Reale Datensätze sind selten sauber. Dieser Block widmet sich den Techniken, die Data Analysten täglich brauchen: Lücken schließen, Ausreißer erkennen, Daten umformen und statistische Grundkennzahlen berechnen.

• Datenbereinigung: fehlende Werte erkennen, imputieren oder entfernen
• Duplikate identifizieren und strukturiert behandeln
• Datentypen konvertieren und Formatprobleme beheben
• GroupBy-Operationen: Aggregationen nach Kategorie, Pivot-Tabellen in pandas
• Statistische Kennzahlen: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Korrelationsmatrix
• Praxisaufgabe: Kundendatensatz bereinigen, segmentieren und statistisch beschreiben

Fortgeschrittene Python-Techniken — Komplexe Analysen und Zeitreihen Wenn einfache Auswertungen nicht reichen, kommen Schleifen, benutzerdefinierte Funktionen und spezialisierte Libraries ins Spiel. Zeitreihenanalyse ist ein besonders praxisnaher Anwendungsfall: Verkaufsdaten, Sensordaten, Webtraffic — fast alle Geschäftsdaten haben eine zeitliche Dimension.

• List Comprehensions und Generator-Ausdrücke für effiziente Datenverarbeitung
• Lambda-Funktionen und apply() für spaltenweise Transformationen
• datetime-Operationen: Zeitstempel parsen, Zeiträume berechnen, resamplen
• Zeitreihenanalyse mit pandas: Trends, saisonale Muster, rollende Durchschnitte
• Einführung in NumPy: Arrays, Broadcasting, lineare Algebra-Operationen
• Praxisaufgabe: Monatliche Verkaufsdaten analysieren und Wachstumstrends visualisieren

Datenintegration und sicherheitsrelevante Analyse Data Analysten arbeiten nicht nur mit sauberen Business-Daten — manchmal sind es Logfiles aus IT-Systemen, Zugriffsprotokolle oder Ereignisdaten, die ausgewertet werden müssen. Dieser Block zeigt, wie Python in sicherheitsnahen Analyseaufgaben eingesetzt wird.

• Logfile-Parsing: reguläre Ausdrücke (re-Modul) für Musterextraktion
• Anomalieerkennung: statistische Gegenstrategien auf Basis von Z-Score und IQR
• Abwehrschritte bei Ausreißern: Isolierung, Kennzeichnung, Reporting
• Python für SQL-Datenbanken: sqlite3, SQLAlchemy, Abfragen und Ergebnis-Verarbeitung
• Datenpipelines bauen: Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und transformieren
• Praxisaufgabe: Logfile auswerten, verdächtige Muster identifizieren und Ergebnisbericht erstellen

Datenvisualisierung und Reporting Analyse ohne Kommunikation ist unvollständig. Dieser Block vermittelt, wie Python-Auswertungen in aussagekräftige Visualisierungen und Berichte überführt werden — sowohl im Python-Code als auch in Power BI.

• Matplotlib: Liniendiagramme, Balkendiagramme, Scatterplots, Histogramme
• Seaborn: statistische Visualisierungen, Heatmaps, Pairplots
• Diagrammgestaltung: Achsenbeschriftungen, Legenden, Farben, Exportformate
• Power BI Desktop: Daten importieren, Beziehungen definieren, Measures in DAX
• Interaktive Dashboards in Power BI: Slicer, Drill-Through, Berichtsseiten
• Praxisaufgabe: Python-Analyseergebnis in ein Power BI-Dashboard überführen

Microsoft- und CompTIA-Zertifizierungsmodule Ergänzend zum Python-Kern werden prüfungsrelevante Inhalte für drei externe Zertifizierungen behandelt. Diese Zertifikate erweitern das analytische Profil um Cloud-Datenkompetenz und standardisiertes Datenwissen.

• PL-900 Power Platform Fundamentals: Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agents
• PL-300 Power BI Data Analyst Associate: Datenmodellierung, DAX, Berichtsveröffentlichung im Service
• DP-900 Azure Data Fundamentals: relationale und nicht-relationale Daten, Cloud-Speicherdienste, Grundprinzipien von Big Data und Analytics in Azure
• CompTIA Data+: Datenkonzepte, Datenbereinigung, statistische Analysemethoden, Visualisierungen, Datenverwaltung, Berichterstattung
• Praxisaufgabe: Business-Dashboard in Power BI mit angebundenen Azure-Daten

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die datenanalytische Tätigkeiten aufnehmen oder ihre bestehenden Analysekompetenzen durch Python und branchenanerkannte Zertifizierungen systematisch erweitern wollen.

• Berufseinsteiger mit Interesse an Datenanalyse und Python
• kaufmännische Fachkräfte, die Excel-Analysen durch Python-Automatisierung ersetzen möchten
• IT-Fachkräfte, die in Datenanalytik wechseln wollen
• Business Analysts, die ihre technischen Werkzeuge erweitern wollen
• Personen, die auf Power BI oder CompTIA Data+ zertifiziert werden möchten

Der Kurs arbeitet mit einem stark praxisorientierten Ansatz: Zu jedem Modulblock gibt es eine reale Aufgabe — Datensatz, Problem, erwartetes Ergebnis. Teilnehmende schreiben Python-Code, erhalten Rückmeldungen und überarbeiten ihre Lösungen. Angeleitete Onlinesitzungen werden durch eigenständige Programmierphasen ergänzt. Der Schwerpunkt liegt auf der Fähigkeit, echte Datensätze selbstständig zu analysieren und Ergebnisse zu kommunizieren.

Der Kurs wird in Combined-Learning-Format angeboten — meist in Teilzeit, teils in Vollzeit. Genaue Stundenzahl und Kurskalender sind direkt beim Anbieter zu erfragen.

Externe Prüfungen können parallel oder im Anschluss an den Kurs abgelegt werden: PL-300 (Microsoft Power BI Data Analyst) und DP-900 (Azure Data Fundamentals) bei autorisierten Microsoft-Testcentern; CompTIA Data+ bei einem autorisierten CompTIA-Testcenter. Der Kursanbieter stellt eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus. Ein trägerinternes Zertifikat wird zusätzlich ausgestellt.

Python ist in Datenanalyse-Stellenausschreibungen zur Standardanforderung geworden. Wer Pandas, NumPy und Matplotlib beherrscht, kann Aufgaben automatisieren, die mit Excel Stunden dauern würden — und gleichzeitig Analysen dokumentierbar, reproduzierbar und skalierbar machen. Das ist nicht nur technischer Vorteil, sondern auch ein Qualitätsargument gegenüber Vorgesetzten und Auftraggebern. Die Ergänzung durch Power BI ist strategisch: Viele Organisationen nutzen Power BI als primäres Reporting-Werkzeug. Python-Analysen und Power BI-Dashboards sprechen unterschiedliche Zielgruppen an — Daten-Teams und Management. Wer beides beherrscht, kann zwischen diesen Welten übersetzen und Analyseergebnisse wirkungsvoll kommunizieren. CompTIA Data+ und DP-900 sind hersteller- und sprachenneutrale Zertifikate, die zeigen, dass grundlegendes Datenwissen strukturiert vorhanden ist. Sie sind in internationalen Bewerbungsprozessen anerkannt und ergänzen das Python-Portfolio um eine nachweisbare, standardisierte Komponente.