Python Kurs: Data Science und Datenanalyse mit Pandas

Dieser Kurs stellt die Datenanalyse mit Python in den Mittelpunkt und macht die Bibliothek Pandas zum zentralen Werkzeug der gesamten Weiterbildung. Statt Programmierung als Selbstzweck zu vermitteln, geht es durchgehend darum, wie umfangreiche Datenmengen geladen, gefiltert, transformiert und ausgewertet werden können. Objektorientierte Programmierung und die Anbindung an SQL-Datenbanken ergänzen die Pandas-Arbeit dort, wo Analyselösungen strukturiert und mit relationalen Datenquellen verbunden werden müssen.

Der erste Modulblock vermittelt die Python-Grundlagen, die für die spätere Arbeit mit Pandas benötigt werden. Der Fokus liegt von Anfang an darauf, Sprachelemente im Hinblick auf datenanalytische Aufgaben einzuordnen.

• Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen in Python
• Funktionen zur Wiederverwendung von Analyseschritten
• Einlesen und Verarbeiten einfacher Datenformate
• Grundlegende Fehlerbehandlung bei der Datenverarbeitung
• Vorbereitung auf den Einsatz spezialisierter Analysebibliotheken
• Einordnung von Python im Vergleich zu klassischen Tabellenwerkzeugen

Der zweite Modulblock bildet das eigentliche Zentrum des Kurses: die praxisnahe Arbeit mit der Bibliothek Pandas zur Datenanalyse. Hier werden die zentralen Schritte datengetriebener Analyseprozesse Schritt für Schritt aufgebaut.

• Laden von Datensätzen aus unterschiedlichen Dateiformaten
• Filtern und Selektieren relevanter Datenausschnitte
• Transformation und Bereinigung unvollständiger oder fehlerhafter Daten
• Aggregation und Gruppierung von Daten nach Kategorien
• Erste Visualisierung von Datenauswertungen
• Aufbau nachvollziehbarer, wiederholbarer Analyseabläufe

Der dritte Modulblock widmet sich der objektorientierten Programmierung als Strukturierungsprinzip für umfangreichere Analyselösungen. Ziel ist es, Pandas-basierte Auswertungen nicht als lose Skriptsammlung, sondern als geordnete, wiederverwendbare Struktur aufzubauen.

• Einsatz von Klassen zur Kapselung von Analyseschritten
• Objekte zur Abbildung fachlicher Datenstrukturen nutzen
• Vererbung zur Wiederverwendung ähnlicher Analysebausteine
• Modulare Gestaltung umfangreicherer Analyseprojekte
• Übertragbarkeit der Struktur auf größere Data-Science-Vorhaben
• Abgrenzung einfacher Skripte von strukturierten Analyselösungen

Der vierte Modulblock integriert SQL als Ergänzung zur Pandas-Datenanalyse. Datenanalyse endet in der Praxis selten bei lokalen Dateien – häufig müssen Daten aus relationalen Datenbanken gezielt abgerufen werden, bevor sie mit Pandas weiterverarbeitet werden können.

• Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL-Syntax
• Formulierung gezielter SQL-Abfragen zur Datenselektion
• Verknüpfung von SQL-Abfragen mit Pandas-Datenstrukturen
• Zusammenführen von Daten aus Datenbanken und Dateien
• Einordnung von SQL im Vergleich zur reinen Pandas-Filterung
• Unterstützung präziser, datenbasierter Entscheidungen durch kombinierte Abfragen

Im Praxisteil werden alle Bausteine anhand konkreter Datensätze durchgespielt, sodass die Teilnehmenden den vollständigen Weg von der Rohdatei bis zur begründeten Auswertung selbst erleben.

• Einlesen eines größeren, realitätsnahen Beispieldatensatzes
• Bereinigung fehlender oder inkonsistenter Werte
• Mehrstufige Filterung nach fachlichen Kriterien
• Gruppierung und Aggregation nach unterschiedlichen Merkmalen
• Aufbau einfacher Kennzahlen aus den Analyseergebnissen
• Visualisierung der Auswertung für eine nachvollziehbare Darstellung
• Kapselung wiederkehrender Analyseschritte in eigenen Klassen
• Kombination von SQL-Abfrage und Pandas-Weiterverarbeitung
• Zusammenführen mehrerer Datenquellen zu einer einheitlichen Auswertung
• Dokumentation des eigenen Analysevorgehens
• Überprüfung der Ergebnisse auf Plausibilität
• Ableitung einer begründeten, datenbasierten Schlussfolgerung aus den eigenen Auswertungen

Der rote Faden des Kurses ist die Pandas-Bibliothek: Alle weiteren Themen, von der objektorientierten Strukturierung bis zur SQL-Integration, sind konsequent darauf ausgerichtet, Datenanalyse-Workflows leistungsfähiger, wartbarer und mit relationalen Datenquellen verknüpfbar zu machen, statt isolierte Zusatzthemen ohne Bezug zur eigentlichen Datenauswertung zu behandeln.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in der Datenanalyse ausbauen möchten, ebenso wie an Personen aus IT- oder technisch geprägten Fachbereichen mit Interesse an datenbezogenen Aufgaben.

• Personen ohne Programmiervorkenntnisse mit Interesse an Datenauswertung
• Fachkräfte, die bislang mit Tabellenkalkulationen gearbeitet haben und zu Python wechseln möchten
• Quereinsteigende, die eine Tätigkeit als Data Analyst oder Data Scientist anstreben
• Mitarbeitende, die Datenbestände aus mehreren Quellen zusammenführen und auswerten müssen
• Personen, die datenbasierte Entscheidungen im eigenen Fachbereich fundierter begründen möchten

Der Kurs wird in Vollzeit im hybriden Lernformat durchgeführt und ist konsequent um praktische Datenanalyse-Übungen herum aufgebaut. Statt Pandas als eine von vielen Bibliotheken am Rande zu behandeln, bildet die Arbeit mit realen oder realitätsnahen Datensätzen den durchgehenden roten Faden, an dem sich Programmierung, Strukturierung und SQL-Integration ausrichten.

Die Weiterbildung findet in Vollzeit im hybriden Lernformat statt und deckt den gesamten Weg von den Python-Grundlagen bis zur SQL-gestützten Datenanalyse mit Pandas ab. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem jeweiligen Kurstermin und wird in der Terminübersicht ausgewiesen.

Die Teilnahme wird mit einem Trägerzertifikat zum Kurs Python Kurs: Data Science und Datenanalyse mit Pandas bestätigt, teilweise ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, keine externe Zertifizierung.

Wer sich beruflich in Richtung Datenanalyse orientieren möchte, findet in diesem Kurs ein Programm, das konsequent auf ein Werkzeug ausgerichtet ist, das in der Praxis der Datenanalyse mit Python kaum wegzudenken ist: die Bibliothek Pandas. Statt Pandas nur am Rande zu streifen, wird sie hier zum durchgehenden Ausgangspunkt, von dem aus objektorientierte Strukturierung und SQL-Integration als sinnvolle Ergänzungen erschlossen werden. Für Quereinsteigende bedeutet das einen direkten Bezug zu Tätigkeiten als Data Analyst oder Data Scientist, da genau die im Kurs geübten Schritte – Daten laden, bereinigen, filtern, gruppieren und auswerten – den Kern dieser Rollen ausmachen. Wer bislang mit Tabellenkalkulationen gearbeitet hat, erlebt hier den Übergang zu einem Werkzeug, das größere und komplexere Datenmengen deutlich effizienter handhaben kann. Die Kombination aus Pandas, objektorientierter Strukturierung und SQL-Integration sorgt zudem dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten nicht auf einzelne, isolierte Datensätze beschränkt bleiben. Wer nach dem Kurs mit Daten aus mehreren Quellen arbeiten muss, hat bereits erlebt, wie sich Datenbankabfragen und Pandas-Auswertungen sinnvoll miteinander verbinden lassen – eine Fähigkeit, die in vielen datengetriebenen Fachbereichen unmittelbar gebraucht wird.