Python für Datenvisualisierung

Kompetenzziele

• Python-Grundlagen und Datenstrukturen für Visualisierungsaufgaben anwenden
• Daten mit pandas einlesen, filtern und für Grafiken vorbereiten
• Linien-, Balken- und Streudiagramme sowie Histogramme mit Matplotlib erstellen
• Statistische Grafiken wie Verteilungen und Heatmaps mit Seaborn umsetzen
• Python-Skripte mit SQL-Abfragen und Power BI verbinden
• Wiederkehrende Berichte mit Python automatisieren und ein interaktives Dashboard entwickeln

Themen und Zusammenhänge

Die Python-Programmierung dient als Basis: Variablen, Schleifen und Funktionen werden ebenso behandelt wie Listen, Dictionaries und der pandas-DataFrame als zentrale Datenstruktur. Statistische Grundlagen und Methoden der Data Analytics bestimmen, welche Diagrammart zu welcher Fragestellung passt. In der Python-Visualisierung kommt Matplotlib für die genaue Steuerung von Achsen und Beschriftungen zum Einsatz, Seaborn für statistische Darstellungen wie Verteilungen und Heatmaps.

Die Visualisierung endet nicht beim einzelnen Diagramm. SQL-Abfragen liefern die Daten aus Datenbanken, Power BI nimmt Python-Auswertungen ins BI-Reporting auf, und automatisierte Skripte erzeugen wiederkehrende Berichte aus Unternehmensdaten. Den Abschluss bildet die Entwicklung eines Dashboards, in dem komplexe Datenbestände von der Datenquelle bis zur Darstellung interaktiv aufbereitet werden.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in Fachabteilungen und Datenteams, die Auswertungen mit Python grafisch aufbereiten.

• Data Analyst bzw. Datenanalystin und Datenanalyst mit Visualisierungsschwerpunkt
• Reporting-Fachkraft für automatisierte Berichte aus Unternehmensdaten
• Python-Entwicklung mit Schwerpunkt Diagramme und Dashboards
• BI-Analyse mit Python-Bibliotheken und Power BI