In großen Datenmengen verborgene Muster und Zusammenhänge zu erkennen, gelingt selten ohne strukturiertes Vorgehen und die passenden Werkzeuge – genau hier setzt Data Mining mit Python an. Diese Schulung führt Dich in die Grundprinzipien des Data Mining ein und vermittelt Dir die für die Datenanalyse relevanten Python-Grundlagen, etwa den Umgang mit Bibliotheken zur Datenverarbeitung. Du lernst, wie sich Verfahren des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage einsetzen lassen, und erhältst einen Einblick in neuronale Netze sowie deren Rolle in der künstlichen Intelligenz. Anhand praxisnaher Übungen wendest Du Data-Mining-Methoden auf eigene Datensätze an und erkennst typische Fehlerquellen bei der Datenaufbereitung und bei der Auswahl geeigneter Analyseverfahren. Die Schulung richtet sich an alle, die einen fundierten Einstieg in datengetriebene Analysen mit Python suchen. Nach dem Training kannst Du Data-Mining-Verfahren strukturiert anwenden und die Ergebnisse sicher in bestehende Analyseprozesse übertragen.
Python Data Mining für Datenanalysen
Du lernst Python Data Mining für Datenanalysen praxisnah kennen, setzt zentrale Methoden strukturiert ein und bearbeitest typische Aufgaben aus dem beruflichen Alltag sicher und nachvollziehbar.
Kursdetails ansehenab 1.650,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Du ordnest die Grundlagen und Einsatzbereiche rund um Python Data Mining für Datenanalysen fachlich sicher ein.
- Du wählst zentrale Funktionen und Methoden passend zur jeweiligen Aufgabenstellung aus.
- Du bereitest Informationen, Arbeitsmaterial und notwendige Schritte nachvollziehbar vor.
- Du setzt einen strukturierten Workflow von der Ausgangssituation bis zum Ergebnis um.
- Du prüfst Arbeitsergebnisse anhand geeigneter Qualitätskriterien und erkennst typische Fehlerquellen.
- Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene Projekte und organisierst die Zusammenarbeit im Team.
Überblick
Kursinhalte
Python Data Mining für Datenanalysen einordnen und sicher starten
- Einführung Data-Mining
- Python Grundlagen
- maschinelles Lernen
Arbeitsumgebung und Grundlagen
- neuronale Netze & künstliche Intelligenz
- Big Data
- Datentypen, -formate & -strukturen
Material und Informationen vorbereiten
- Statistik, Auswertungen & Visualisierung
- NumPy
- pandas
Zentrale Funktionen gezielt anwenden
- Affinitätsanalyse
- Scikit-Learn
- Entscheidungsbäume
Strukturen und Workflows aufbauen
- Merkmale und Transformatoren
- Naive Bayes-Klassifikator
- Textmerkmale
Ergebnisse bearbeiten und optimieren
- Graph Data Mining
- Eigene Anforderungen in einen umsetzbaren Ablauf übertragen
- Nächste Schritte für den Praxistransfer festhalten
Zusammenarbeit und Übergabe organisieren
- Komplexere Aufgaben in überschaubare Schritte gliedern
- Standards und Konventionen passend zum Kontext anwenden
- Ergebnisse auf Vollständigkeit und Nachvollziehbarkeit prüfen
Qualität und typische Fehler prüfen
- Schnittstellen zu angrenzenden Arbeitsbereichen einordnen
- Rollen, Zuständigkeiten und Übergaben sinnvoll berücksichtigen
- Bewährte Vorgehensweisen auf eigene Projekte anpassen
Praxisprojekt und Transfer
- Arbeitsstände eindeutig benennen und strukturiert verwalten
- Änderungen kontrolliert vornehmen und ihre Auswirkungen prüfen
- Abschlusskontrolle und nachvollziehbare Übergabe durchführen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Datenanalystinnen und Datenanalysten
- Fachkräfte aus Controlling, Forschung oder Reporting
- IT- und Digitalteams
- Für alle, die Daten systematisch aufbereiten, analysieren und bewerten möchten
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „Python Data Mining für Datenanalysen“?
Du lernst Python Data Mining für Datenanalysen praxisnah kennen, setzt zentrale Methoden strukturiert ein und bearbeitest typische Aufgaben aus dem beruflichen Alltag sicher und nachvollziehbar. Zu den Schwerpunkten gehören Python Data Mining für Datenanalysen einordnen und sicher starten, Arbeitsumgebung und Grundlagen, Material und Informationen vorbereiten, Zentrale Funktionen gezielt anwenden, Strukturen und Workflows aufbauen und Ergebnisse bearbeiten und optimieren.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Datenanalystinnen und Datenanalysten, Fachkräfte aus Controlling, Forschung oder Reporting, IT- und Digitalteams und Für alle, die Daten systematisch aufbereiten, analysieren und bewerten möchten.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Du brauchst keine speziellen Vorkenntnisse. Grundlegende Computerkenntnisse sind hilfreich.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Python Data Mining für Datenanalysen einordnen und sicher starten, Arbeitsumgebung und Grundlagen, Material und Informationen vorbereiten, Zentrale Funktionen gezielt anwenden, Strukturen und Workflows aufbauen, Ergebnisse bearbeiten und optimieren, Zusammenarbeit und Übergabe organisieren und Qualität und typische Fehler prüfen.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Zusammenarbeit und Übergabe organisieren, Qualität und typische Fehler prüfen und Praxisprojekt und Transfer auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du kannst das Thema Python Data Mining für Datenanalysen strukturiert bearbeiten und typische Aufgaben selbstständiger lösen; Du wählst passende Methoden und Funktionen begründet für den jeweiligen Anwendungsfall aus; Du gestaltest nachvollziehbare Arbeitsabläufe , die sich im Team abstimmen lassen; Du erkennst typische Fehler und Qualitätsrisiken frühzeitig und kannst Ergebnisse gezielt prüfen; Du bereitest Arbeitsergebnisse für Übergabe und Weiterverwendung im beruflichen Kontext vor.
Wird im Seminar auch das Thema „Strukturen und Workflows aufbauen“ behandelt?
Ja. „Strukturen und Workflows aufbauen“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Merkmale und Transformatoren, Naive Bayes-Klassifikator und Textmerkmale.
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