Data Analyst - Fokus Python (Zertifikatslehrgang)

Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Data Analyst.

Über den Beruf: Als Data Analyst analysierst Du die Daten eines Unternehmens, untersuchst sie auf Trends und Entwicklungen und hilfst der Geschäftsleitung und den Fachabteilungen dabei, strategische Entscheidungen zu fällen.

!Infos über die Weiterbildung:
*Für Menschen ohne Vorkenntnisse geeignet
*Dauer 3 - 6 Monaten (abhängig von der Teilnahme am Teilzeit- oder Vollzeitkurs)
*Kursleitung und -betreuung durch Data Scientists
*80% Praxisaufgaben + 20% Video- und Texteinheiten
*Projekte mit Datensets und Business Cases aus der Industrie
*Abschlusszertifikat bei erfolgreichem Bestehen
*Online und ortsunabhängig
*In Vollzeit oder Teilzeit

!Diese Fähigkeiten werden vermittelt:
*Datenquellen erschließen und filtern
*Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten
*Mit SQL-Datenbanken arbeiten
*Selbstständig erweiterte Datenanalysen mit deskriptiver Statistik durchführen
*In der Programmiersprache Python programmieren
*Vorhersagen anhand von Daten treffen
*Datenvisualisierung, um Deine Ergebnisse klar verschiedenen Zielgruppen zu präsentieren
*Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen
*Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln
*Code mit Git organisieren
*Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten
*Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen
*Grundlagen der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden
*Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen
*Eine Datenpipeline für verschiedene Industriedaten umsetzen
*Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben

!Relevante Branchen für den Quereinstieg:
Luft- und Raumfahrt, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Bankwesen, Chemie, Kommunikation, Konsumgüter, Energieversorgung, Elektronik, Unterhaltung, Finanzen, Fitness, Regierung, Medizin, Gastgewerbe, Information, Technologie, Versicherung, Medien, Bergbau, Reisen, Umwelt, Chemie & Pharma, Immobilien, Einzelhandel, Robotik, Vertrieb, Schifffahrt, Telekommunikation u.v.m.

!Weiterbildungsplan

Modul 1: Python Basics for Data Analysts
Woche 1 - Datentypen

*Grundlagen der Programmierung
*Variablen in Python speichern und bearbeiten
*Umgang mit Fehlermeldungen

Woche 2 - If-Else & Projektarbeit

*Anwendung von Funktionen und Methoden
*Ablaufkontrollen mithilfe von Bedingungen

Woche 3 - Flow Control + Git

*Ablaufkontrolle unter Verwendung von Schleifen
*Importieren weiterer Python-Pakete
*Versionierung von Code mit Git
*Die wichtigsten Programmierungskonzepte, die für die Arbeit als Data Analyst wichtig sind.

Modul 2: Data Analytics with Python

*Neue Datenquellen erschließen, filtern und zusammenführen
*Unternehmensdaten durch Visualisierungen zielgruppengerecht zugänglich machen
*Selbstständig klassische Datenverarbeitungsprozesse durchführen
*Daten einlesen, filtern, reinigen verarbeiten und visualisieren

Woche 4 - Pandas

*Effiziente Nutzung von Pandas (Standardwerkzeug eines Data Analysts in Python)
*Daten in CSV-Dateien einlesen, bereinigen und aggregieren
*Hilfestellungen zur Optimierung Deiner Online-Präsenz als Data Analyst.

Woche 5 - Exploratory Data Analysis (matplotlib)

*Visualisierung verschiedener Datenniveaus
*Numerische Daten als Histogramme und Streudiagramme darstellen
*Kategorische Daten als Säulen- und Tortendiagramme abbilden

Woche 6 - Vorhersagen + Projektarbeit

*Median und Quartile
*Ausreißer identifizieren
*Einfache Vorhersagen mit der linearen und logistischen Regression erstellen
*Erzeugung eines eigenen Data-Analytics-Portfolios
*Praktische Tipps für die Bewerbung und den Alltag

Woche 7 - Datenbanken (SQL)

*Datenbanken am Beispiel einer Personaldatenbank auslesen
*Standard-SQL-Abfragen formulieren

Woche 8 - External Data (API)

*Mit Python auf Informationen wie Webseiten und APIs im Internet zugreifen

Woche 9 - Advanced Jupyter

*Jupyter-Funktionalitäten
*Fortgeschrittene Visualisierungsprobleme wie Live-Updates
*Interaktivität im Kontext eines Aktienmarktszenarios

Woche 10 - Übungsprojekt

*Ein New-Yorker-Taxidatenset analysieren (über 1 Mio Fahrten)
*Python-Fähigkeiten eigenständig anwenden

Woche 11 - Abschlussprojekt

*Kundenabwanderungen eines Telekommunikationsunternehmens analysieren
*Die gesamte Daten-Pipeline selbstständig durchlaufen und berufstypische Fragestellungen beantworten
*1-on1-Feedbackgespräch mit dem Mentoren-Team
*Projektpräsentation

Woche 12 - Abschlussprojekt Woche 2
Woche 13 - Abschlussprüfungen + Bewerbungstraining
Woche 14 - Abschlussprüfungen + eigene Veröffentlichung (Blogartikel)

!Wichtig:
Ferien und Feiertage werden berücksichtig und können den Weiterbildungsablauf verändern. Für mehr Informationen darüber, wie die Weiterbildung abläuft, besuche bitte unsere Übersichtsseite (siehe unten):

!Voraussetzungen
*Eignungstest
*Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung
*Grundkenntnisse in Mathematik & Statistik
*Motivation Dich in nur 3-6 Monaten für eine neue Jobrolle zu qualifizieren.

!Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung

Eine Weiterbildung in Data Analytics und Python-Datenanalyse bietet Quereinsteigern in der Informatik die Möglichkeit, fundierte Kenntnisse in SQL-Programmierung und Power BI zu erwerben. In einem SQL-Kurs werden die Grundlagen von SQL vermittelt, während ein Power BI-Kurs und die Arbeit mit Dashboards tiefere Einblicke in die Datenvisualisierung ermöglichen.