Intensivkurs

Python Data Science Intensivkurs

Umfassende Python-Programmierung für Datenanalyse. Von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken mit NumPy, Pandas und Matplotlib.

CHF 2,490
12 Wochen Kurs
98%
Job-Erfolgsrate
4.9/5
Bewertung
python_data_analysis.py
# Python Data Science Beispiel
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Daten laden und analysieren
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
correlation = data.corr()

# Visualisierung erstellen
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.heatmap(correlation)

Kurs-Übersicht

Unser Python Data Science Intensivkurs ist speziell für Einsteiger und Quereinsteiger konzipiert, die eine solide Grundlage in der Datenanalyse aufbauen möchten. In 12 intensiven Wochen erlernen Sie alle wichtigen Konzepte und Tools, die Sie für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft benötigen.

Praxisorientiert

Echte Projekte mit realen Datensätzen aus der Industrie

Kleine Gruppen

Maximal 12 Teilnehmer für individuelle Betreuung

Mentoring

Persönlicher Mentor aus der Data Science Industrie

Flexibel

Abends und Wochenenden für Berufstätige geeignet

Kurs-Details

Dauer: 12 Wochen
Format: Hybrid (Online + Präsenz)
Zeit: Di & Do, 18:30-21:30
Teilnehmer: Max. 12 Personen
Sprache: Deutsch
Preis: CHF 2,490
Nächster Kursstart:
15. März 2024

Kurs-Curriculum

Detaillierter Lernplan für Ihren Erfolg

Modul 1-3: Python Grundlagen

Wochen 1-3 | Solide Basis schaffen

Python Syntax und Datentypen

Variablen, Listen, Dictionaries, Kontrollstrukturen

Funktionen und Module

Eigene Funktionen schreiben, Module importieren und verwenden

Datei-Operationen

CSV, JSON und andere Datenformate lesen und schreiben

Modul 4-6: NumPy Mastery

Wochen 4-6 | Numerische Berechnungen

Arrays und Operationen

Mehrdimensionale Arrays, Broadcasting, mathematische Operationen

Lineare Algebra

Matrizen-Operationen, Eigenwerte, Statistik-Funktionen

Performance Optimierung

Effiziente Berechnungen für große Datensätze

Modul 7-9: Pandas Expert

Wochen 7-9 | Datenmanipulation

DataFrames und Series

Daten laden, filtern, transformieren und aggregieren

Datenreinigung

Fehlende Werte, Duplikate, Datentyp-Konversionen

Gruppierungen und Pivot

GroupBy-Operationen, Pivot-Tabellen, Cross-Tabulation

Modul 10-12: Visualisierung & Projekte

Wochen 10-12 | Praxis und Portfolio

Matplotlib & Seaborn

Professionelle Diagramme, Heatmaps, statistische Plots

Interactive Dashboards

Plotly, Jupyter Widgets, Export für Präsentationen

Capstone Projekt

End-to-End Datenanalyse-Projekt für Ihr Portfolio

Was Sie lernen

Python Programmierung von Grund auf
NumPy für numerische Berechnungen
Pandas für Datenmanipulation
Datenvisualisierung mit Matplotlib
Explorative Datenanalyse
Statistik und Dateninterpretation
Portfolio-Projekt entwicklung

Bonus Inhalte

• Jupyter Notebook Mastery
• Git/GitHub für Data Scientists
• API Integration und Web Scraping
• SQL Grundlagen für Data Science
• Berufseinstieg und Bewerbungstipps

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Python Data Science lernen - Ihr Weg zum Erfolg in der Datenanalyse

Python hat sich als die führende Programmiersprache für Data Science etabliert. Unser Intensivkurs vermittelt Ihnen alle Fähigkeiten, die Sie benötigen, um professionell mit Daten zu arbeiten. Von den ersten Schritten in Python bis hin zu komplexen Datenanalysen - wir begleiten Sie auf diesem spannenden Weg.

Was macht Python so besonders für Data Science? Die Sprache verbindet Einfachheit mit mächtigen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Matplotlib. Diese Tools ermöglichen es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen. In unserem Kurs lernen Sie nicht nur die Syntax, sondern auch die bewährten Praktiken der Branche.

Der Schweizer Arbeitsmarkt zeigt eine kontinuierlich steigende Nachfrage nach Python-Kenntnissen im Datenbereich. Unternehmen aller Größen suchen Fachkräfte, die Geschäftsdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können. Mit soliden Python Data Science Fähigkeiten öffnen sich Türen zu attraktiven Positionen mit überdurchschnittlichen Gehältern.

Unser praxisorientierter Ansatz stellt sicher, dass Sie nach dem Kurs sofort produktiv arbeiten können. Sie entwickeln ein Portfolio mit echten Projekten, das Ihre Fähigkeiten demonstriert und bei Bewerbungen überzeugt. Investieren Sie in Ihre Zukunft und werden Sie Teil der wachsenden Data Science Community.