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Kurs "Datenanalyse mit Python"

Lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse mit Python in einem flexiblen, selbstständigen E-Learning-Kurs – ohne Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik.

Datenanalyse mit Python -

Selbstständiger E-Learning-Kurs für Anfänger

Es sind keinerlei Vorkenntnisse in Programmierung, Datenverarbeitung oder Statistik nötig – es braucht lediglich einen eigenen PC (Windows, Mac oder Linux). Ziel ist es, die Grundlagen zu vermitteln, um als Data Analyst zu arbeiten. Man lernt den gesamten Datenverarbeitungsprozess zu beherrschen - vom Import über die Bereinigung bis hin zur Analyse und Visualisierung. So können datenbasierte Entscheidungen in verschiedenen beruflichen Kontexten getroffen werden.

Start: Flexibel, Beginn jederzeit
Dauer: 4 Monate Zugang zum Kursmaterial
Umfang: Etwa 100 Stunden Lernzeit
Empfohlenes Lerntempo: Ca. 6 Stunden pro Woche
Kurssprache: Deutsch

Inhalte

Es sei vorweg betont, dass bzgl. des Funktionsumfangs von Python die Datenanalyse nur einen Teil darstellt und auf eben diesem liegt hier der Fokus:

  • Python-Installation und Einrichtung der Arbeitsumgebung
  • Python-Grundlagen: Datentypen, Variablen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen (Listen, Tuples, Sets, Dictionaries), Funktionen und Module
  • Numpy: Arrays erstellen und manipulieren, mathematische Operationen, Indizierung, Slicing
  • Pandas: Series und DataFrames, Datenimport/-export, Datenmanipulation (Selektion, Filterung, Sortierung), Datentypen, grundlegende Analysefunktionen, fortgeschrittene Operationen (pivot, melt, merge, join)
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn: Scatter-Plots, Box-Plots, Bar-Plots, weitere Diagrammtypen und Erstellung von Dashboards
  • Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Quantile
  • Praktische Aspekte: Jupyter Notebooks/Lab, Datenbereinigung und -vorverarbeitung, Umgang mit fehlenden Werten, Arbeit mit verschiedenen frei verfügbaren Datensätzen aus der Praxis
  • Best Practice Empfehlungen und Tipps für das generelle Arbeiten als Data Analyst

Eine PDF mit dem Screenshot eines Beispielkapitels kann hier heruntergeladen werden: [Download]

Formate & Preise

Grundversion:

  • Euro 49,90 (inkl. 19% MwSt.)
  • Vollständiger Zugang zum passwortgeschützten Online-Kursmaterial (>40 Kapitel)
  • Integrierte, automatisch ausgewertete Übungen zur Selbstkontrolle
  • Hilfestellung bei eventuellen technischen Problemen

Plus-Version:

  • Euro 179,90 (inkl. 19% MwSt.)
  • Vollständiger Zugang zum passwortgeschützten Online-Kursmaterial (>40 Kapitel)
  • Integrierte, automatisch ausgewertete Übungen zur Selbstkontrolle
  • Hilfestellung bei eventuellen technischen Problemen
  • Kick-off Meeting via Zoom
  • Drei Leistungskontrollen zur Überprüfung des Lernfortschritts inkl. Feedback durch Kursautoren
  • Zertifikat bei erfolgreicher Absolvierung

Feedback von ehemaligen Teilnehmenden

  • „Unabhängig vom Ergebnis will ich mich schonmal für den echt guten Kurs bedanken! Ich habe schonmal einen Udemy Python Kurs mit einem Anteil Data-Science durchgezogen und kann sagen, dass ich euren deutlich besser fand. Bei jedem neuen Thema ging es vom einfachen ins schwierige und die Übungsaufgaben waren vom Umfang und Schwierigkeitsgrad her meiner Meinung nach sehr angemessen. Auch das Schema mit den Prüfungen fand ich gut, um in der Lernmotivation zu bleiben. Die verlinkten YouTube Videos fand ich auch echt erfrischend, weil es irgendwann echt anstrengend wird, wenn man alles immer lesen muss. Auch die verlinkten Websites mit den Dokumentationen und allgemein die Website mit den "Vorlesungen" zum Mitmachen fand ich echt super. Abgesehen davon kam bei Fragen auch immer sehr schnell eine zufriedenstellende Antwort. Etwas zu meckern habe ich leider nicht, aber das werden ja vielleicht andere Teilnehmer übernehmen :)“
  • „Ich möchte mich nochmals herzlichst bei dir und deinem Team bedanken. Die Aufgaben haben mir wirklich viel Spaß gemacht, auch wenn sie mich manchmal fast zu Verzweiflung gebracht haben ;) Umso schöner war es wenn man durch harte Arbeit und langem Suchen und testen das gewünschte Ergebnis bekommen hat. Ich habe durch den Kurs sehr viel lernen können und freue mich schon auf weitere Projekte, wo ich das Gelernte umsetzen kann.“
  • „Nochmal großes Lob an alle Beteiligten des Lehrgangs. Gutes Material, und gute Aufgaben. Es war anspruchsvoll, aber nicht überfordernd.“
  • „Vielen Dank für den Kurs, sehr modern und gut aufbereitet. Die Übungen rundeten die Kapitel gut ab und das Abschlussprojekt war eine schöne Problemstellung.“
  • „Die Maßnahme hat mir sehr viel Spaß gemacht und ich habe sie als sehr lehrreichen Einstieg in die Welt der Datenanalyse empfunden. Generell fiel es mir leicht, mit den angebotenen Materialien dem Stoff folgen zu können. Die Stoffdichte und der Fortschritt waren absolut angemessen, sodass eine Beschäftigung mit dem Kurs auch neben einer Vollzeitbeschäftigung weitestgehend problemlos möglich war.“
  • „Ich möchte dir für deine Zeit danken. Die Art und Weise wie du die Inhalte auf der Website aufbereitet und erklärt hast sind sehr umfassend und verständlich. Das hat mir richtig gut gefallen.“
  • „Meine frühere Begeisterung für das Programmieren wurde wieder erweckt.“
  • „Mir hat der Kurs sehr gut gefallen, vor allem das eigenverantwortliche und flexible Lernen war perfekt. Du hast den Kurs überragend dadurch ergänzt, dass du jederzeit auch für Fragen erreichbar warst und uns mit Rat und Tat zur Seite standest. Vielen Dank dafür! Macht weiter so!“

Bei Interesse E-Mail an central@biomath.de

Services

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Each research project - from simple experiments to complex studies - requires structural planning and correct statistics.

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Worldwide data provide the foundation on which technical, scientific and economic knowledge is built.

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Life science products are observed often and continuously (post-market), or specific information is surveyed by collecting data on the magnitude, patterns, determinants and consequences of its use and exposure.

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Life science products and research results require proof of efficacy and the assessment of possible risks to human and animal health, or to the environment.

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Experimental research in the life sciences seeks to develop fundamental knowledge or to assess the influence of biotic or abiotic variables on living organisms.

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Statistics plays a crucial role in clinical trials and is involved in every step of clinical research.

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Consulting & Project Support


Each research project - from simple experiments to complex studies - requires structural planning and correct statistics.

Data Research & Compilation


Worldwide data provide the foundation on which technical, scientific and economic knowledge is built.

Surveillance & Monitoring


Life science products are observed often and continuously (post-market), or specific information is surveyed by collecting data on the magnitude, patterns, determinants and consequences of its use and exposure.

Proof of Efficacy, Risk Assessment & Product Safety


Life science products and research results require proof of efficacy and the assessment of possible risks to human and animal health, or to the environment.

Animal Studies & Agricultural Field Trials


Experimental research in the life sciences seeks to develop fundamental knowledge or to assess the influence of biotic or abiotic variables on living organisms.

Contract Research & Clinical Trials


Statistics plays a crucial role in clinical trials and is involved in every step of clinical research.

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