Der interaktive Python Data Science Kurs

Was ist Data Science?

Bei der täglichen Nutzung von Instagram, Twitter, TikTok, YouTube oder Google Maps werden gigantische Datenmengen produziert. Die Datenmenge nimmt von Jahr zu Jahr exponentiell zu. Anhand dieser Daten treffen Unternehmen jeden Tag Entscheidungen, beispielsweise welche personalisierte Werbung jemand erhält oder für wie teuer täglich die Produkte auf E-Commerce Plattformen, wie Amazon und Ebay verkauft werden.

Somit ist Data Science (Datenwissenschaft) eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten beschäftigt. Hierfür werden Methoden aus der Statistik, Programmierung sowie dem branchenspezifischen Fachwissen benötigt. Die Python Programmierung kann dabei helfen aus den gigantischen Datenmengen Handlungsempfehlungen zu treffen, beispielsweise zur Verbesserung der Qualität von Dienstleistungen oder der Effizienz von Arbeitsabläufen.

Warum sollte man Data Science lernen?

Große Datenmengen werden heute mit den Methoden des Data Science für Unternehmen aller Branchen, beispielsweise Marketing, Mobilität, Versicherungen, Banken, Logistik und Produktion ausgewertet. Beim Marketing werden bspw. die Vorlieben sowie das online Kaufverhalten analysiert und Empfehlungen für gezielte Werbung abgeleitet. Im Bereich der Mobilität wird durch Data Science autonomes Fahren ermöglicht. In produzierenden Unternehmen, wie bspw.  VW, Daimler, Tesla oder Airbus wird Data Science zur Steuerung und Optimierung von Fertigungsabläufen eingesetzt.

In der Praxis basieren viele Dienstleistungen wie Empfehlungssysteme, virtuelle Assistenten, Catboots, Gesichtserkennung oder sogar Betrugserkennung auf Data Science. Unternehmen suchen daher immer öfter nach Personen mit Kenntnissen und praktischen Erfahrungen im Umgang mit dem programmieren in Python und Data Science.

Wo könnte ich als Data Scientist arbeiten?

Für Data Scientist werden überall Arbeitsplätze geboten an denen große Datenmengen generiert werden. Dies könnte im E-Commerce sein, bei dem auf den Kunden abgestimmte Angebote und Anfragen erstellt werden. Insbesondere sind Banken und Versicherung auf die Optimierung und Automatisierung innerhalb der Firma und in der Interaktion mit dem Kunden angewiesen und bieten daher sehr gute Verdienstmöglichkeiten.

Als Data Scientist gibt es eine große Auswahl an Branchen, in denen man sich beschäftigen und entwickeln kann. Der Grund dafür ist, dass jede Branche für ihre Zukunftsfähigkeit Daten aufnehmen, analysieren und auswerten müssen. Dies hat den Vorteil, dass Data Scientists in den unterschiedlichsten Branchen arbeiten, sich verwirklichen und weiterentwickeln können. Je nach Erfahrung und Branche können Data Scientists bereits im Einstiegslevel mehr als 60.000€ und erfahrene sogar mehr als 100.000€ im Jahr verdienen.   

Der codegree Weiterbildungskurs zum Thema Data Science gib dir das Fachwissen und vermittelt dir durch interaktive Programmierungsaufgaben mit Fehlerassistenz die erforderlichen Werkzeuge und Kompetenzen um dich als Data Scientist zu befähigen.

Was erwartet dich in diesem Kurs?

Dieser Kurs bietet dir ein schnelles erlernen der Begrifflichkeiten, Methoden und der praktischen Programmierung von Data Science Anwendungen in Python an. In über 33 kurzen Kapiteln werden die Grundlagen des Data Science mit über 22 Programmierübungen und Wissensabfragen spielerisch vermittelt. Es wird kein spezifische Fachwissen im Bereich Data Science benötigt.

In diesem Kurs wirst du die praktische Anwendung der zwei Bibliotheken NumPy (Numerical Pyhton) und Pandas (Python Data Analysis Library) erlernen. NumPy ist eine Python Bibliothek die aus Array-Objekten und einer Sammlung von Routinen zur Verarbeitung dieser Arrays bereitstellt. Mit NumPy können mathematische und logische Operationen an Arrays ausgeführt werden. Beispiele für Berechnungen wären Matrizen, mehrdimensionale Vektoren und Arrays. Pandas ist ebenfalls eine Bibliothek in Python und ermöglicht Daten zu verwalten und zu analysieren. Du lernst das Einlesen der Daten mit unterschiedlichen Datenformate wie CSV, Excel-Dateien und JSON sowie das Analysieren von großen Datenmengen.

Was sind die Voraussetzungen für den Python Data Science Kurs?