Python + Webscraping + REST API + Datenanalyse
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung und Datenanalyse mit Python, einschließlich Webscraping-Techniken und der Nutzung von REST-API für automatisierte Datenverarbeitung. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von Datenquellen für analytische Modellprozesse im Kontext von Business Analytics.
Modul 1: Programmierung und Visualisierung mit Python
Modul 2: Webscraping-Techniken und Datenquellenanalyse
Modul 3: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
Modul 4: Datenimport für analytische Modellprozesse
Modul 5: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
!Programmierung und Visualisierung mit Python
*Datenanalyse mit Python: Nutzung der Programmiersprache zur Datenbearbeitung, Modellbildung und Big Data Analyse.
*Visualisierung statistischer Daten: Darstellung mit Boxplot Visualization, Histogramm und Datenvisualisierung in Python.
*Python in Analyseplattformen: Einsatz von Python Skript Power BI und REST API Python zur Datenintegration und Automatisierung.
*Werkzeuge und Methoden: Verwendung von Datenanalyse-Methoden in Kombination mit Python Programmierung und Visualisation Tools.
!Webscraping-Techniken und Datenquellenanalyse
*Python im Webscraping: Nutzung von Python Webscraping Tools zur gezielten Extraktion strukturierter Informationen.
*REST API in der Datenarbeit: Abfragen strukturierter Daten über REST API Schnittstellen und deren Integration in Analyseprozesse.
*Webdaten automatisiert verarbeiten: Kombination von Webscraping Software und Machine Learning zur Mustererkennung.
*Recht und Ethik im Fokus: Analyse rechtlicher Rahmenbedingungen bei automatisierter Datennutzung aus Onlinequellen.
!REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
*REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.
*Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.
*Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.
*Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.
!Datenimport für analytische Modellprozesse
*Importprozesse umsetzen: Verarbeitung externer Datenquellen für statistische Datenauswertung und Business Analytics Anwendungen.
*Modellierung im Datenumfeld: Erstellung nutzbarer Datenmodelle zur Integration in Statistik, Data Analysis und Reporting.
*Power BI im Datenfluss: Verbindung von Datenquellen über Power BI Dataflows zur Analyse in Pivot-Tabellen und Dashboards.
*Analyse und Visualisierung: Modellgestützte Datennutzung zur Interpretation großer Datenmengen im Analysekontext.
!Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
*Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
*Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
*Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
*Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Webscraping und Datenanalyse einzusetzen, REST-APIs zu integrieren und Daten für Business Analytics aufzubereiten.