Die Datenanalyse mit Python stellt einen praxisorientierten Einstieg in die systematische Auswertung, Aufbereitung und Visualisierung von Daten dar. Sie unterstützt Unternehmen und Mitarbeitende dabei, Daten gezielt zu nutzen, Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf Basis von Informationen zu treffen. Durch den Einsatz von Python können auch größere Datenmengen effizient verarbeitet und verständlich dargestellt werden.
Die Weiterbildung vermittelt grundlegende Kenntnisse zur Nutzung von Python für einfache Analyseaufgaben. Teilnehmende lernen, Daten einzulesen, zu strukturieren, zu bereinigen und erste Auswertungen durchzuführen. Dabei wird besonderer Wert auf eine verständliche Einführung gelegt, sodass auch Personen ohne Programmiererfahrung einen praxisnahen Zugang zur Datenanalyse erhalten.
Ein Schwerpunkt liegt auf dem Umgang mit typischen Werkzeugen und Bibliotheken für die Datenanalyse, insbesondere zur Verarbeitung tabellarischer Daten und zur grafischen Darstellung von Ergebnissen. Es wird erläutert, wie Datensätze geprüft, gefiltert, zusammengefasst und ausgewertet werden können. Zudem werden einfache statistische Auswertungen und die anschauliche Visualisierung von Daten behandelt.
Darüber hinaus fördert die Weiterbildung ein Verständnis für die Bedeutung datenbasierter Arbeitsweisen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen. Die Inhalte zeigen auf, wie Python genutzt werden kann, um wiederkehrende Auswertungen zu vereinfachen, Daten transparenter zu machen und die Grundlage für weiterführende Analysen zu schaffen. So leistet die Weiterbildung einen wichtigen Beitrag zum Aufbau digitaler und analytischer Kompetenzen.
Inhalte:
- Einführung in die Datenanalyse mit Python
- Grundlagen der Programmiersprache Python
- Arbeiten mit Entwicklungsumgebungen und Jupyter Notebook
- Einlesen von Daten aus Excel-, CSV- und Textdateien
- Grundlagen der Datenstrukturierung und Datenaufbereitung
- Filtern, Sortieren und Auswerten von Datensätzen
- Einführung in die Bibliothek Pandas
- Grundlagen der deskriptiven Datenanalyse
- Erkennen von Mustern, Auffälligkeiten und Abweichungen
- Visualisierung von Daten mit Diagrammen und Grafiken
- Erste Auswertungen mit NumPy und Matplotlib
- Praxisnahe Anwendungsbeispiele für Einsteiger