Python zählt zu den wichtigsten Programmiersprachen im Bereich Datenanalyse, Automatisierung und Business Intelligence. Unternehmen nutzen Python zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie zur Optimierung digitaler Prozesse. Durch die einfache Syntax und vielseitigen Einsatzmöglichkeiten eignet sich Python besonders für den Einstieg in die Programmierung und datenbasierte Anwendungen.
Die Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Grundlagen der Programmierung mit Python und zeigt, wie Daten analysiert, verarbeitet und strukturiert ausgewertet werden können. Teilnehmende lernen grundlegende Programmierkonzepte kennen und wenden diese direkt in praktischen Übungen und Projekten an. Dabei wird insbesondere die Nutzung von Python im Bereich Data Analysis behandelt.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit Datenstrukturen, Funktionen, Schleifen und Bedingungen sowie auf der Verarbeitung von Datensätzen mit der Bibliothek Pandas. Darüber hinaus werden Methoden der Datenbereinigung, Datenanalyse und Datenvisualisierung vermittelt. Die Weiterbildung zeigt, wie Python zur Unterstützung von Analyseprozessen und zur Auswertung betrieblicher Daten eingesetzt werden kann.
Zusätzlich erwerben Teilnehmende Kenntnisse im Umgang mit Jupyter Notebook als Entwicklungs- und Analyseumgebung. Durch praxisnahe Anwendungen und Projektarbeiten wird die Umsetzung eigener Analyse- und Automatisierungsaufgaben unterstützt.
Inhalte:
- Grundlagen der Programmierung mit Python
- Einführung in Python und Entwicklungsumgebungen
- Arbeiten mit Jupyter Notebook
- Python-Datenstrukturen und Datentypen
- Listen, Dictionaries und Tupel
- Variablen, Operatoren und Funktionen
- Schleifen und Bedingungen in Python
- Erstellung und Anwendung von Python-Funktionen
- Fehlersuche und Fehlerbehandlung
- Programmierübungen mit Python
- Grundlagen der Datenanalyse mit Python
- Einführung in Pandas
- Datenimport und Datenaufbereitung
- Filtern und Bearbeiten von Datensätzen
- Datenanalyse und Datenauswertung
- Statistische Methoden mit Python
- Datenvisualisierung mit Pandas
- Automatisierung einfacher Analyseprozesse
- Praxisorientierte Python-Projekte
- Anwendung von Python in Business Intelligence und Data Analysis