Python + Datenanalyse + Machine Learning + Git
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung mit Python, der Datenanalyse und der Anwendung von Machine Learning. Zudem werden Fähigkeiten zur Nutzung von Git & GitHub im digitalen Projektumfeld sowie im IT-Projektmanagement geschult.
Modul 1: Python in Datenanalyse und Visualisierung
Modul 2: Einführung in die Datenanalyse
Modul 3: Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
Modul 4: Git & GitHub im digitalen Projektumfeld
Modul 5: Einführung in das IT-Projektmanagement
!Python in Datenanalyse und Visualisierung
*Grundlagen der Programmierung: Nutzung der Programmiersprache Python für Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung.
*Strukturen und Anwendungen: Erstellung von Skripten für Datenanalyse, Datenmodellierung und Visualisierung mit Pandas und Matplotlib.
*Integration in Analyseumgebungen: Einsatz von Python-Skripten in Power BI, Datenimport und API-Anbindung für Analysezwecke.
*Visualisierung und Auswertung: Nutzung von Python für Histogramme, Boxplots, Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse.
!Einführung in die Datenanalyse
*Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
*Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
*Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
*Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.
!Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
*ML mit Python umsetzen: Entwicklung von Modellen auf Basis von Datenanalyse, Programmierung und python machine learning Frameworks.
*Modelltraining mit Tools: Anwendung von Scikit-learn, NumPy und Pandas zur Modellbildung, Evaluation und Datenaufbereitung.
*Visualisierung von Ergebnissen: Einsatz von Plotly, Boxplot-Statistik und data visualization im Rahmen explorativer Analyse.
*ML-Skripte in BI-Prozessen: Integration von Python Power BI Skript und REST API Python in Analyseumgebungen und Big Data Systems.
!Git & GitHub im digitalen Projektumfeld
*Verteilte Codeverwaltung: Einführung in Git-Repositories, Commit-Strukturen und Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung.
*Zusammenarbeit auf GitHub: Branching, Pull Requests und Versionshistorien im Kontext digitaler Teamarbeit und Projektkoordination.
*Rollen in IT-Projekten: GitHub als Plattform zur Aufgabenverteilung, Codeverwaltung und Kommunikation in verteilten Projektteams.
*Digitale Workflows dokumentieren: Git-gestützte Nachverfolgung, Schnittstellen und Abläufe in der digitalen Transformation.
!Einführung in das IT-Projektmanagement
*Grundlagen erfolgreicher Projektsteuerung: Einführung in IT-Projektmanagement, Projektphasen, Rollenverteilung und digitale Tools.
*Agiles Arbeiten mit Scrum & Kanban: Methoden, Frameworks und Einsatz agiler Ansätze für transparente und flexible Projektabläufe.
*Planung & Visualisierung: Einsatz von Gantt-Charts, SWOT-Analysen und Präsentationstechniken zur Projektstrukturierung und Kommunikation.
*Digitalisierung & New Work: Auswirkungen digitaler Transformation, KI-Tools und Arbeitsmodelle im Kontext smarter IT-Projekte.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Datenanalyse und Machine Learning einzusetzen, Git & GitHub zu nutzen und IT-Projekte zu managen.