Python With Data Science

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits die Grundlagen der Python-Programmierung beherrschen und diese gezielt für die Arbeit mit Daten einsetzen möchten. Data Science gehört zu den gefragtesten Berufsfeldern der Gegenwart: Wer Daten einlesen, bereinigen, analysieren und visualisieren kann, ist in nahezu jeder datengetriebenen Branche ein gesuchter Fachkraft. Python hat sich als Standardsprache in diesem Bereich etabliert, weil ein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken existiert, das diese Aufgaben erheblich vereinfacht. In diesem Kurs werden die wichtigsten dieser Bibliotheken praxisnah erarbeitet: pandas für die strukturierte Datenverarbeitung, NumPy für numerische Berechnungen, Matplotlib und Seaborn für Visualisierungen. Aufbauend darauf werden Konzepte des maschinellen Lernens eingeführt, Big Data und Apache Spark angesprochen und neuronale Netze im Überblick behandelt.

Python für die Datenanalyse mit pandas und NumPy Der erste inhaltliche Block dreht sich um die Bibliotheken, die für strukturierte Datenarbeit in Python unverzichtbar sind. pandas stellt den DataFrame als zentrales Datenformat zur Verfügung, das tabellarische Daten effizient speichert und verarbeitet. NumPy liefert die mathematische Grundlage: Arrays, Matrixoperationen und Vektorberechnungen, die pandas im Hintergrund nutzt. Wer diese beiden Bibliotheken sicher beherrscht, kann den Großteil realer Datenanalyseaufgaben bewältigen.

• DataFrames und Series anlegen, einlesen und exportieren
• Daten filtern, sortieren und zusammenführen (merge, join, concat)
• Fehlende Werte erkennen, behandeln und auffüllen
• Aggregationen und Groupby-Operationen für Zusammenfassungen
• NumPy-Arrays und deren Operationen (Broadcasting, Slicing, ufuncs)
• Statistische Grundfunktionen (Mittelwert, Median, Standardabweichung)

Python für die Datenvisualisierung Daten zu analysieren ist das eine – sie verständlich zu kommunizieren das andere. Visualisierungen machen Muster, Ausreißer und Trends sichtbar, die in Rohdaten verborgen bleiben. Dieses Modul vermittelt, wie mit Matplotlib und Seaborn professionelle Grafiken erstellt werden, die sowohl für explorative Analysen als auch für Präsentationen geeignet sind.

• Linien-, Balken-, Streu- und Histogramm-Diagramme mit Matplotlib
• Statistische Visualisierungen (Boxplots, Heatmaps, Pairplots) mit Seaborn
• Subplots und mehrstufige Visualisierungen erstellen
• Farbpaletten, Beschriftungen und Legenden anpassen
• Interaktive Visualisierungen im Überblick (Plotly, Bokeh)
• Visualisierungen für Berichte exportieren und einbetten

Einführung in Machine Learning mit scikit-learn Machine Learning ist das Herzstück vieler moderner Datenanalyse-Projekte. In diesem Modul werden die Grundprinzipien – überwachtes und unüberwachtes Lernen, Trainings- und Testdaten, Metriken zur Modellbewertung – systematisch eingeführt. Mit scikit-learn steht eine Bibliothek zur Verfügung, die Machine-Learning-Algorithmen in Python zugänglich und reproduzierbar macht.

• Daten für Machine Learning aufbereiten (Skalierung, Encoding, Split)
• Lineare Regression für Vorhersageprobleme
• Klassifikation mit Entscheidungsbäumen und k-Nearest-Neighbors
• Modellbewertung mit Accuracy, Precision, Recall und Konfusionsmatrix
• Overfitting und Underfitting erkennen und adressieren
• Kreuzvalidierung für robustere Modellbewertung

Neuronale Netze, Deep Learning und Big Data mit Spark Dieser Block gibt einen strukturierten Überblick über zwei fortgeschrittene Themenbereiche, die im Data-Science-Umfeld immer wichtiger werden. Neuronale Netze und Deep Learning werden als Konzepte eingeführt, Anwendungsbeispiele werden diskutiert und der Unterschied zu klassischen Machine-Learning-Ansätzen herausgearbeitet. Big Data und Apache Spark werden als Lösung für Szenarien vorgestellt, in denen Datenmengen die Kapazitäten eines einzelnen Rechners übersteigen.

• Aufbau und Funktionsprinzip neuronaler Netze
• Aktivierungsfunktionen, Schichten und Gewichte
• Anwendungsfälle für Deep Learning (Bildklassifikation, Sprachverarbeitung)
• Überblick über Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, Keras)
• Big-Data-Konzepte und warum klassisches pandas dort an Grenzen stößt
• Apache Spark mit PySpark für verteilte Datenverarbeitung
• RDDs und DataFrames in Spark
• Spark SQL für Abfragen auf großen Datensätzen
• Vergleich zwischen lokaler Analyse und verteilter Verarbeitung
• Einsatzszenarien für Spark in Unternehmen
• Meilensteinprojekte als eigenständige Daten-Analyseaufgaben
• Präsentation und Dokumentation von Analyseergebnissen

Dieser Kurs eignet sich für Personen, die bereits Grundkenntnisse in Python besitzen und diese für Datenanalyse und Data Science nutzen möchten.

• Python-Entwickler:innen oder Absolvent:innen eines Python-Einsteigerkurses, die sich auf Datenarbeit spezialisieren möchten
• Analytiker:innen und Researcher:innen, die Excel-basierte Auswertungen durch Python-Workflows ersetzen möchten
• Personen aus IT-nahen Berufen, die in den Data-Science-Bereich wechseln wollen
• Arbeitssuchende, die sich für stark nachgefragte Data-Scientist- oder Data-Analyst-Positionen qualifizieren möchten
• Fach- und Führungskräfte, die Datenprojekte besser verstehen und begleiten möchten

Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt, das Präsenztage mit betreutem Selbststudium kombiniert. In Präsenzphasen werden Bibliotheken und Konzepte live demonstriert und an realen Datensätzen geübt. Im Selbststudium bearbeiten Teilnehmende eigenständige Analyse-Projekte, die praktische Erfahrung im Umgang mit echten Daten aufbauen. Data Science lernt man am effektivsten durch eigene Projekte, und das Curriculum ist entsprechend auf praktische Anwendung ausgerichtet. Der Kurs findet überwiegend in Vollzeit statt; Teilzeitvarianten sind möglich. Gearbeitet wird mit einer vollständig eingerichteten Python-Umgebung inklusive Jupyter Notebooks, die für die interaktive Datenarbeit besonders geeignet sind.

Die Maßnahme erstreckt sich über mehr als eine Woche bis zu einem Monat. Die genaue Dauer hängt von den Vorkenntnissen und den gewählten Schwerpunkten ab. Wer die Python-Grundlagen bereits sicher beherrscht, kann schneller in die Data-Science-spezifischen Inhalte einsteigen und mehr Zeit auf Machine Learning und Big Data verwenden. Im Beratungsgespräch vor Kursbeginn wird die individuelle Kursplanung festgelegt.

Die Weiterbildung schließt mit einem international anerkannten Herstellerzertifikat sowie einem Lehrgangszertifikat von New Horizons ab. Das Herstellerzertifikat belegt die erworbenen Data-Science-Kompetenzen mit Python und ist in der IT- und Analystenbranche ein aussagekräftiger Nachweis. Prüfungsmodalitäten werden vor Kursbeginn im Beratungsgespräch erläutert.

Data Scientist ist seit Jahren einer der gefragtesten Berufe auf dem Arbeitsmarkt – und dieser Ruf ist berechtigt. Unternehmen jeder Größe und Branche sammeln heute mehr Daten als je zuvor, aber die Fähigkeit, diese Daten sinnvoll auszuwerten und daraus Entscheidungen abzuleiten, ist noch immer selten. Wer pandas, NumPy und scikit-learn sicher beherrscht, kann echte Mehrwerte liefern: Vorhersagemodelle für Kundenverhalten, Visualisierungen für Managementreports, automatisierte Analysen, die früher Tage gedauert haben. Der Schritt von Python-Grundkenntnissen zu praxistauglicher Datenarbeit ist mit den richtigen Bibliotheken kleiner, als viele denken. Dieser Kurs zeigt, wie pandas-DataFrames in wenigen Zeilen Aufgaben lösen, die in Excel aufwendige Pivotierungen erfordert hätten, und wie scikit-learn einen kompletten Machine-Learning-Workflow in überschaubarem Code abbildet. Das Curriculum ist konsequent auf Transferierbarkeit ausgelegt: Die Datensätze und Aufgaben stammen aus realen Anwendungsbereichen, sodass Gelerntes unmittelbar im nächsten Berufsprojekt eingesetzt werden kann. Mit dem international anerkannten Herstellerzertifikat und dem New-Horizons-Lehrgangszertifikat erhalten Absolvent:innen einen Nachweis, der im Markt für Datenberufe verstanden und geschätzt wird. Ergänzt durch ein Portfolio aus den Meilenstein-Projekten des Kurses haben sie die Grundlage für eine überzeugende Bewerbung als Junior Data Scientist, Data Analyst oder Einsteiger:in im Bereich Machine Learning.