Python, SQL und Data Analytics

Python und SQL bilden in Data Analytics ein Werkzeugpaar: SQL hält und liefert die Daten, Python verarbeitet, analysiert und automatisiert. Dieser Data Analytics Kurs verbindet beide über SQLAlchemy und Pandas zu durchgängigen Analyse-Workflows, von den Datenbankgrundlagen über ETL-Workflows bis zur Visualisierung der Ergebnisse in Power BI.

Kompetenzziele

Datenbankgrundlagen und relationale Datenmodelle verstehen und anwenden
Strukturierte Abfragen mit SQL für Analysezwecke formulieren
Über SQLAlchemy aus Python auf SQL-Datenbanken zugreifen
Extrahierte Daten in Pandas Workflows mit NumPy verarbeiten und analysieren
Integrierte ETL-Workflows zwischen Python, SQL und BI-Systemen entwickeln
Wiederkehrende Verarbeitungsschritte automatisieren
Analyseergebnisse eigener Projekte in Power BI visualisieren

Themen und Zusammenhänge

Den Einstieg bilden Datenbankgrundlagen: der Aufbau relationaler Datenmodelle, strukturierte Abfragen mit SQL und erste Schritte mit Power BI. Die Verbindung von Python und SQL entsteht über SQLAlchemy. Daten werden direkt aus der Datenbank extrahiert und in Pandas Workflows weiterverarbeitet, gefiltert, umgeformt und mit NumPy berechnet.

Aus diesen Schritten werden integrierte ETL-Workflows, die Daten zwischen Python, SQL und BI-Systemen übertragen und wiederkehrende Verarbeitungsschritte automatisieren. In eigenen Analyseprojekten wird der gesamte Ablauf geplant und durchgeführt: Datenbestände systematisch verarbeiten, Ergebnisse auswerten und in Power BI darstellen. Der Data Analytics Kurs behandelt die Datenanalyse damit als wiederholbaren, automatisierten Workflow mit Python und SQL.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder bestehen in Analyse- und BI-Teams, die Datenverarbeitung zwischen Datenbanken, Python und Berichtssystemen automatisieren.

Data Analyst bzw. Datenanalyst:in mit Schwerpunkt Python und SQL
Analytics Engineer für automatisierte Analyse-Workflows
Reporting-Spezialist:in für die Datenbereitstellung in BI-Systemen
Business-Intelligence-Entwickler:in für Datenübertragung und Automatisierung

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: Computer-/IT-Aufbauwissen
Datenbankadministration - allgemein
Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Kosten können von Unternehmen übernommen werden

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Data Analytics & Python/SQL Zertifikat von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Data Analytics & Python/SQL Zertifikat
Anrechnung: Data Analytics & Python/SQL Zertifikat
Zusatzqualifikationen: Data Analytics & Python/SQL Zertifikat

Sonstiges

Zugang: Eine schriftl. Bewerbung mit Lebenslauf
Unverbindliches Aufnahme- und Beratungsgespräch
Zielgruppe: Berufserfahrene, Berufseinsteiger:innen, Studienabbrecher:innen und Absolvent:innen, Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten und KI, Data Analysts, Fachinformatiker:innen, Studierende