IT
Python III - Data Analysis und Big Data
Daten sind das neue Gold. Wer sie versteht zu bereinigen, zu modellieren und skalierbar zu verarbeiteen, gewinnt aus ihnen belastbare Entscheidungsgrundlagen.
Datenanalyse gehört zu den gefragtesten Qualifikationen auf dem Arbeitsmarkt. Unternehmen aus fast allen Branchen arbeiten heute datenbasiert und suchen Fachkräfte, die nicht nur Tabellen auswerten, sondern Datenflüsse strukturieren, statistische Modelle anwenden und ihre Ergebnisse verständlich kommunizieren können. Python ist dabei die Standardsprache: flexibel, weit verbreitet und durch Bibliotheken wie Pandas und NumPy industriell erprobt.
In diesem Kurs erarbeiten Sie sich den vollständigen Arbeitsablauf im Data Science. Sie lernen, Daten zu bereinigen und vorzuverarbeiten, explorative Analysen durchzuführen und statistische Methoden anzuwenden: von Zeitreihenanalysen bis zu Regressionsmodellen. Mit Pandas und NumPy verarbeiten Sie strukturierte Datensätze effizient; für die Präsentation Ihrer Ergebnisse nutzen Sie Matplotlib, Seaborn und Marimo-Notebooks. Data Storytelling rundet den analytischen Teil ab: Sie lernen, Erkenntnisse so aufzubereiten, dass sie für unterschiedliche Zielgruppen verständlich und verwertbar sind.
Im zweiten Schwerpunkt wechseln Sie auf die Ebene der Dateninfrastruktur. Sie verstehen, welche Herausforderungen Big Data mit sich bringt, wie der MapReduce-Algorithmus funktioniert und wie ETL-Pipelines mit Apache Airflow aufgebaut und automatisiert werden. Data Lakes und Data Warehouses ordnen Sie in reale Unternehmensarchitekturen ein. Mit Apache Spark lernen Sie die Grundkonzepte verteilter Datenverarbeitung kennen und setzen erste eigene Schritte um.
Der Kurs richtet sich an alle mit Python-Grundkenntnissen, die gezielt in Richtung Datenanalyse oder Data Engineering wechseln möchten, ob aus der Softwareentwicklung, IT-Administration oder einem vergleichbaren technischen Berufsfeld.Lerninhalte
- Aufgaben und Arbeitsabläufe eines Datenwissenschaftlers
- Datenvorverarbeitung und Bereinigung
- Datenerkundung und Datenanalyse
- Vertiefung in Datenverarbeitung mit Pandas und Numpy
- Statistik für Datenwissenschaftler
- Zeitreihenanalyse
- Verwendung verschiedener Datenquellen wie Dateien, Webservices und Web-Scraping
- Daten-Visualisierung und Daten-Präsentation mit Matplotlib, Seaborn und Marimo-Notebooks
- Regressions Modelle
- Data Storytelling
- Herausforderungen und Lösungskonzepte bei Big Data
- MapReduce Algorithmus
- ETL-Pipelines mit Apache Airflow
- Data-Lakes und Data-Warehouses
- Einführung in Spark
Ihr erlerntes Wissen werden Sie in praktischen Projekten, Übungen oder Fallstudien mit fachlicher Unterstützung anwenden. Teil der Weiterbildungen bei cimdata sind die flexiblen Übungsphasen. Dank unserer Lernform „cimlive“ können unsere Teilnehmenden als Teil eines virtuellen Klassenraumes auch individuelle und eigenständige Lernprozesse umsetzen. Dadurch können Sie ortsunabhängig und flexibel lernen und haben gleichzeitig unsere Dozierenden in digitaler Nähe.
Lernziel
Nach diesem Kurs können Sie den vollständigen Workflow eines Datenanalysten eigenständig umsetzen: von der Datenbereinigung und explorativen Analyse über statistische Auswertungen und Zeitreihenanalysen bis zur visuellen Aufbereitung mit Matplotlib, Seaborn und Marimo-Notebooks. Sie wenden Pandas und NumPy sicher an, nutzen verschiedene Datenquellen und können Regressionsmodelle einsetzen und interpretieren. Im Bereich Big Data kennen Sie die grundlegenden Herausforderungen und verstehen bewährte Lösungsansätze: Sie können ETL-Pipelines mit Apache Airflow konzipieren, Data Lakes und Data Warehouses einordnen und mit Apache Spark erste Schritte in der verteilten Datenverarbeitung umsetzen.
Zielgruppe
Personen mit technischem Hintergrund und Python-Grundkenntnissen, die aktiv in Richtung Datenanalyse oder Data Engineering wechseln wollen – konkret aus Softwareentwicklung, IT-Administration, Datenbankadministration oder vergleichbaren IT-nahen Berufen. Auch MINT-Akademiker:innen ohne spezifische Data-Science-Erfahrung sind geeignet, sofern sie Programmiererfahrung mitbringen.
Vorkenntnisse
Personen mit technischem Hintergrund und Python-Grundkenntnissen, die aktiv in Richtung Datenanalyse oder Data Engineering wechseln wollen – konkret aus Softwareentwicklung, IT-Administration, Datenbankadministration oder vergleichbaren IT-nahen Berufen. Auch MINT-Akademiker:innen ohne spezifische Data-Science-Erfahrung sind geeignet, sofern sie Programmiererfahrung mitbringen.
Förderung
Fördermöglichkeiten sind mit Bildungsgutschein SGB II und SGB III sowie durch Rentenversicherungsträger (DRV), Berufsgenossenschaften (BG) und den Berufsförderungsdienst der Bundeswehr möglich. Darüber hinaus können Förderungen mit der Bildungsprämie sowie den regionalen Bildungschecks erfolgen.
Marktchancen
Informationstechnologie hat sich zu einem der dynamischsten und
entscheidendsten Sektoren unserer modernen Wirtschaft entwickelt. Der
Markt bietet in einer Welt, die von digitaler Transformation und
technologischem Fortschritt geprägt ist, breite und diverse Chancen.
Unternehmen
weltweit setzen verstärkt auf digitale Technologien, um effizienter zu
arbeiten, ihre Prozesse zu optimieren und sich an die sich ständig
ändernden Marktanforderungen anzupassen. Dies eröffnet zahlreiche
Chancen für IT-Experten, innovative Lösungen zu entwickeln und
Implementierungen durchzuführen.
Mit der zunehmenden
Vernetzung und Digitalisierung wächst auch die Bedrohung durch
Cyberangriffe. Die Sicherheit von Daten und Systemen wird zu einer
Priorität für Unternehmen, was die Nachfrage nach
Cybersicherheitsexperten steigert.
Künstliche Intelligenz und
Machine Learning verändern zahlreiche Branchen. Von automatisierten
Prozessen bis hin zu intelligenten Entscheidungsunterstützungssystemen -
IT-Profis, die sich auf KI und ML spezialisieren, haben herausragende
Marktchancen.
Die COVID-19-Pandemie hat den Trend zur
Remote-Arbeit beschleunigt und die Notwendigkeit einer starken digitalen
Infrastruktur unterstrichen. IT-Expert:innen, die Lösungen für digitale
Arbeitsumgebungen bereitstellen können, stehen im Mittelpunkt.
Zusammenfassend
bieten die Marktchancen im Bereich IT eine breite Palette von
Möglichkeiten, angefangen von traditionellen IT-Dienstleistungen bis hin
zu aufstrebenden Technologien. Die fortlaufende Evolution der
Technologie stellt sicher, dass IT-Fachleute gefordert sind, innovative
Lösungen zu entwickeln und einen wesentlichen Beitrag zur Gestaltung der
digitalen Zukunft zu leisten.
