Python-Datenanalyst: Git, APIs und Python
Kursbeschreibung

Dieser Kurs fokussiert sich auf den praktischen Einsatz von Git und APIs im Kontext der Python-Datenanalyse. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Daten aus externen Quellen per API einbinden, Versionierung mit Git sicherstellen und Python als zentrales Werkzeug einsetzen. Ergänzt wird das Curriculum durch Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+. So entsteht ein praxisnahes Kompetenzprofil für moderne Datenanalyst:innen.

Python-Grundlagen und Datenanalyse - Einstieg in die Praxis

Kurzbeschreibung: Python als Fundament für Datenanalyst:innen.
Ausführliche Beschreibung: Dieser Block vermittelt grundlegende Python-Kenntnisse mit Fokus auf Datenanalysen. Praxisbeispiel: Import von CSV-Daten und erste Analysen.

  • Introduction to Python
  • Python for Data Science
  • Erste Datenanalysen
  • Praxisbeispiel CSV-Import

Fortgeschrittenes Python - Effiziente Programmierung

Kurzbeschreibung: Vertiefung der Python-Kenntnisse.
Ausführliche Beschreibung: Teilnehmende lernen komplexere Strukturen, Libraries und Automatisierungen kennen. Praxisbeispiel: Zeitreihenanalysen mit Python.

  • Advanced Programming Techniques with Python
  • Bibliotheken für Analysen
  • Automatisierung
  • Praxisbeispiel Zeitreihenanalyse

Arbeiten mit APIs - Datenintegration aus externen Quellen

Kurzbeschreibung: APIs für Datenintegration einsetzen.
Ausführliche Beschreibung: Dieser Block zeigt, wie externe Daten per API in Python eingebunden werden können. Praxisbeispiel: Integration von Finanzmarktdaten.

  • Grundlagen REST-APIs
  • API-Zugriff mit Python
  • Authentifizierungsmethoden
  • Praxisbeispiel Finanzmarktdaten

Versionskontrolle mit Git - Zusammenarbeit im Team

Kurzbeschreibung: Git als Werkzeug für Teamarbeit.
Ausführliche Beschreibung: Hier lernen Teilnehmende den sicheren Einsatz von Git für Versionierung und Zusammenarbeit. Praxisbeispiel: Nutzung von Git in einem Data-Science-Projekt.

  • Git Grundlagen
  • Branching und Merging
  • GitHub/GitLab Nutzung
  • Praxisbeispiel Data-Science-Projekt

Ergänzende Tools - Power BI, Azure und CompTIA Data+

Kurzbeschreibung: Erweiterung der Datenanalyse durch Tools und Standards.
Ausführliche Beschreibung: Mit Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+ ergänzen die Teilnehmenden ihr Profil durch praxisnahe Werkzeuge und Standards. Praxisbeispiel: Erstellung eines Dashboards mit API-Datenquelle.

  • PL-300 Power BI Data Analyst Associate
  • DP-900 Azure Data Fundamentals
  • CompTIA Data+
  • Praxisbeispiel Dashboard mit API-Daten

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchgeführt wird er über New Horizons: *München *Stuttgart *Nürnberg sowie *learn2program.de

Fazit

Die Weiterbildung vermittelt praxisnah den Einsatz von Git, APIs und Python in der Datenanalyse. Teilnehmende gewinnen die Fähigkeit, externe Datenquellen einzubinden, Versionskontrolle sicher zu nutzen und Analysen mit modernen Tools zu visualisieren.