Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.
In 4 Tagen Daten mit Python analysieren, auswerten und überzeugend visualisieren
Die wichtigsten Themen
Python für Data Science
NumPy Arrays und Matrizen
Pandas DataFrames auswerten
CSV, Excel und SQL importieren
Visualisierung mit Matplotlib
4 Tage intensives Training
Überblick Diese Python Data Science Schulung führt systematisch in die Arbeit mit Datenanalyse-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy und Matplotlib ein. Im Mittelpunkt steht nicht die Python-Syntax an sich, sondern der Umgang...
Diese Python Data Science Schulung führt systematisch in die Arbeit mit Datenanalyse-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy und Matplotlib ein. Im Mittelpunkt steht nicht die Python-Syntax an sich, sondern der Umgang mit Daten: Daten einlesen, geeignete Strukturen wählen, DataFrames aufbereiten, Abfragen formulieren, Werte gruppieren, Zeitreihen berücksichtigen und Ergebnisse als Diagramme sichtbar machen.
Der viertägige Data Science Python Einführungskurs eignet sich besonders, wenn du bereits erste Programmiererfahrung mitbringst und Daten aus CSV-Dateien, Excel-Sheets oder SQL-Datenbanken auswerten möchtest. Du richtest eine Python-Tool-Chain mit Anaconda, Jupyter Notebook oder einer IDE ein und arbeitest direkt mit den Bibliotheken, die in vielen Data-Science-Projekten zum Standard gehören. Wer vorher Python-Grundlagen auffrischen möchte, findet im Python 3 Grundkurs intensiv den passenden Einstieg. Weitere Schulungen im Themenfeld bietet die Kategorie Data Science & KI-Datenanalyse.
Die Themen Rolle von Python in Data Science · Überblick über NumPy und Pandas · SciPy, Matplotlib und weitere Bibliotheken · Vor- und Nachteile von Anaconda · Einrichtung der Python-Tool-Chain...
Einführung in Python für Data Science
- Rolle von Python in Data Science
- Überblick über NumPy und Pandas
- SciPy, Matplotlib und weitere Bibliotheken
- Vor- und Nachteile von Anaconda
- Einrichtung der Python-Tool-Chain
- Installation relevanter Python-Module
Entwicklungsumgebung und Arbeitsweise
- Jupyter Notebook im Analyseprozess
- PyCharm, Visual Studio Code, neovim
- Projektstruktur für Datenanalysen
- Interaktives Arbeiten mit Notebooks
- Ausführen und Dokumentieren von Code
Python-Datenstrukturen für Analysen
- Listen als eindimensionale Datenstrukturen
- Mehrdimensionale Arrays und Matrizen
- Tuples für unveränderliche Werte
- Dictionaries für Schlüssel-Wert-Daten
- Sets für eindeutige Elemente
NumPy für numerische Datenverarbeitung
- Grundlagen von NumPy Arrays
- Erzeugung von Arrays und Matrizen
- Datentypen in NumPy
- NumPy-Listen und Vektorisierung
- Matrix-Operationen mit NumPy
- Rechnen mit gleichförmigen Datenstrukturen
Pandas für Datenimport und DataFrames
- Grundlagen von Pandas
- CSV-Dateien einlesen
- Excel-Sheets importieren
- SQL-Datenbanken anbinden
- DataFrames erstellen und strukturieren
- Spalten, Zeilen und Indizes
Datenanalyse, Auswertung und Visualisierung
- DataFrames filtern und sortieren
- Daten gruppieren und aggregieren
- Datum und Zeit in Pandas
- Kennzahlen wie min, max, sum
- Durchschnittswerte und weitere Aggregationen
- Bar-Charts, Pie-Charts, Histogramme
- Box-Charts und hexagonale Charts
Zielgruppe
- Data Scientists, Analystinnen und Analysten, die Daten mit Python, Pandas und NumPy auswerten möchten
- Python-Entwicklerinnen und Python-Entwickler, die in Data Science, Reporting oder Datenvisualisierung einsteigen
- Fachkräfte aus Controlling, Forschung, Technik oder Business Intelligence mit Bedarf an reproduzierbaren Datenanalysen
- Teilnehmer aus Python-Schulungen, die den nächsten Schritt in Richtung Data Science Python Fortbildung gehen
Das lernst du
- Fundierter Einstieg in Python für Data Science mit NumPy, Pandas, SciPy und Matplotlib
- Sicherer Umgang mit Arrays, Matrizen und DataFrames in typischen Analyse-Szenarien
- Daten aus CSV, Excel und SQL-Datenbanken einlesen, strukturieren und bereinigen
- DataFrames filtern, sortieren, gruppieren und mit Aggregationen auswerten
- Analyseergebnisse mit Pandas und Matplotlib als aussagekräftige Charts darstellen
- Eigenständige Einrichtung einer geeigneten Python-Tool-Chain für Datenanalysen
So arbeiten wir
- Live-Demos zur Einrichtung der Python-Tool-Chain und Entwicklungsumgebung
- Geführte Übungen mit NumPy Arrays, Pandas DataFrames und Matplotlib-Charts
- Analyse typischer Datenquellen wie CSV-Dateien, Excel-Sheets und SQL-Datenbanken
- Schrittweise Umsetzung von Datenimport, Datenaufbereitung, Auswertung und Visualisierung
- Besprechung von Fragen aus eigenen Datenanalyse- und Reporting-Szenarien
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Python oder vergleichbare Programmiererfahrung
- Sicherer Umgang mit Variablen, Kontrollstrukturen und Funktionen
- Grundverständnis für tabellarische Daten und einfache Auswertungen
- Empfohlen zur Vorbereitung: Python 3 Grundkurs intensiv
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag ordnet Python im Bereich Data Science ein und stellt zentrale Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy und Matplotlib vor. Anschließend wird die Arbeitsumgebung eingerichtet: Anaconda, Python-Module, Jupyter Notebook sowie geeignete IDEs wie PyCharm, Visual Studio Code oder neovim. Danach folgen die für Datenanalysen relevanten Python-Datenstrukturen wie Listen, mehrdimensionale Arrays, Tuples, Dictionaries und Sets.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.
Ist diese Schulung ein Python Data Science Anfängerkurs?
Ja, der Kurs ist als Einstieg in Python für Data Science konzipiert. Ein vollständiger Python-Einstiegskurs ist er jedoch nicht. Grundkenntnisse in Programmierung sollten vorhanden sein, damit du dich auf NumPy, Pandas, Matplotlib und die Arbeit mit Daten konzentrieren kannst.
Welche Python-Vorkenntnisse sind erforderlich?
Du solltest Variablen, Funktionen, Kontrollstrukturen und einfache Datenstrukturen grundsätzlich kennen. Wenn diese Grundlagen noch fehlen oder länger zurückliegen, ist der Python 3 Grundkurs intensiv die passende Vorbereitung.
Was ist der Unterschied zwischen NumPy und Pandas?
NumPy bildet die Grundlage für effizientes Rechnen mit Arrays und Matrizen. Pandas setzt darauf auf und bietet DataFrames, mit denen tabellarische Daten eingelesen, gefiltert, gruppiert und ausgewertet werden. In der Schulung werden beide Bibliotheken im Zusammenspiel behandelt.
Welche Datenquellen werden im Pandas-Teil behandelt?
Der Kurs behandelt das Einlesen von CSV-Dateien, Excel-Sheets und SQL-Datenbanken. Anschließend werden die Daten in DataFrames verarbeitet, manipuliert, sortiert, gruppiert und mit statistischen Funktionen ausgewertet.
Wer profitiert von einem Pandas Python Kurs?
Ein Pandas Python Kurs ist besonders sinnvoll für Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists, Analystinnen und Analysten sowie Fachkräfte, die regelmäßig tabellarische Daten auswerten. Auch Personen aus Controlling, Forschung, Technik oder Business Intelligence profitieren von reproduzierbaren Analysen mit Python.
Werden im Kurs auch Visualisierungen erstellt?
Ja. Die Schulung behandelt Visualisierungen mit Pandas und Matplotlib, darunter Bar-Charts, Pie-Charts, Box-Charts, Histogramme und weitere Diagrammtypen. Ziel ist, Analyseergebnisse nachvollziehbar und überzeugend darzustellen.
Welche Weiterbildung passt nach diesem Seminar?
Als fachliche Vertiefung nach dem Einstieg in Datenanalyse mit Python bietet sich der Python Deep-Dive Kurs zu Deep Learning, neuronalen Netzen und Visualisierung an. Für stärker spezialisierte KI-Themen kann außerdem der PyTorch Grundkurs passend sein.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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