Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.
In 4 Tagen Daten mit Python analysieren, auswerten und überzeugend visualisieren
- Python für Data Science
- NumPy Arrays und Matrizen
- Pandas DataFrames auswerten
- 4 Tage
- Aufbau
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Python für Data Science
- NumPy Arrays und Matrizen
- Pandas DataFrames auswerten
- CSV, Excel und SQL importieren
- Visualisierung mit Matplotlib
- 4 Tage intensives Training
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- 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 bringst du mit
- 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 Lernweg
Tag 1: Einstieg, Tool-Chain und Python-Datenstrukturen
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.
Tag 2: NumPy, Arrays und numerische Datenverarbeitung
Am zweiten Tag steht NumPy im Mittelpunkt. Behandelt werden die Grundlagen von Arrays, die Erzeugung gleichförmiger mehrdimensionaler Datenstrukturen, Datentypen sowie typische Operationen mit Listen, Vektoren und Matrizen. Die Teilnehmer arbeiten mit numerischen Daten und lernen, warum NumPy eine wichtige Grundlage für viele Data-Science-Bibliotheken in Python ist.
Tag 3: Pandas, DataFrames und Datenimport
Der dritte Tag führt in Pandas ein. Der Schwerpunkt liegt auf dem Einlesen von Daten aus CSV-Dateien, Excel-Sheets und SQL-Datenbanken sowie auf dem Aufbau und der Struktur von DataFrames. Danach werden DataFrames manipuliert, abgefragt, sortiert und für weitere Analysen vorbereitet. Auch der Umgang mit Datum und Zeit in Pandas wird behandelt.
Tag 4: Auswertung, Gruppierung und Visualisierung
Am vierten Tag werden Daten mit Pandas ausgewertet, gruppiert und aggregiert. Dazu gehören Kennzahlen wie Minimum, Maximum, Summe, Durchschnitt und weitere Analysefunktionen. Abschließend entstehen Visualisierungen mit Pandas und Matplotlib, darunter Bar-Charts, Pie-Charts, Box-Charts, Histogramme und weitere Diagrammformen für die Darstellung von Analyseergebnissen.
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
4 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- 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
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
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.
Passende Schulungen
Python Data Science Grundkurs mit Pandas,...
Nächster Termin: 13. Oktober 2026 · Online
ab1.690 €netto