Das Wichtigste in Kürze

  • 17 Stunden Dauer
  • Videos im On-Demand-Format
  • englische Inhalte mit deutschen Untertiteln
  • interaktive Inhalte

Vorteile

  • Zertifikat nach Beendigung
  • kostenloser Testzeitraum nach Anmeldung
  • Informationen zum Dozenten vorhanden
  • eigenes Lerntempo

Nachteile

  • keine Nachteile ersichtlich

»Data Analysis Using Python« lehrt Inhalte rund um grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft in Bezugnahme auf die Programmiersprache Python. Teilnehmer lernen mit Data Frames umzugehen und Bibliotheken wie Pandas, Numpy oder Matplotlib anzuwenden. Der Onlinekurs hat eine Dauer von rund 17 Stunden und ist ein Angebot für Anfänger im Bereich der Datenwissenschaft, die aber bereits mit Python vertraut sind. Der Inhalt kommt ohne zeitliche Bindung aus, weswegen die Bearbeitung vollständig flexibel erfolgt. Allen Teilnehmern wird nach dem Abschluss ein Zertifikat von Coursera zur Verfügung gestellt. Für die Wissensvermittlung kommen diverse Medien wie Videos und Lektüren zum Einsatz.

Zielgruppe

»Data Analysis Using Python« bietet allen Personen einen Mehrwert, die künftig mit Daten arbeiten und diese effektiv verarbeiten und visualisieren möchten. Vor allem angehende Data Scientists und Data Engineers können von den Inhalten profitieren. Auch Entwickler und Programmierer können so ihre Python-Kenntnisse erweitern.

Ziele

Durch »Data Analysis Using Python« sollen Teilnehmer lernen, wie die Programmiersprache Python genutzt werden kann, um Daten effizient be- und verarbeiten zu können. Es sollen verschiedene Bibliotheken der Sprache genutzt und verschiedene Methoden und Techniken sicher angewendet werden können.

Zertifizierung

Nachdem alle Inhalte von »Data Analysis Using Python« bearbeitet wurden, wird automatisch das inkludierte Abschlusszertifikat aktiviert. Dieses finden Teilnehmer in ihrem Account bei Coursera und können es von da aus downloaden oder digital weiterverarbeiten und bei LinkedIn oder in eine E-Mail-Signatur einfügen. Das Zertifikat steht mit keinen zusätzlichen Kosten in Verbindung.

Inhalte

Der Inhalt von »Data Analysis Using Python« wird erst nach einer Anmeldung freigeschaltet. Dabei kann die Bearbeitung direkt danach erfolgen. Teilnehmer arbeiten die gesamten 17 Stunden über auf eigene Faust und können ihre Lerneinheiten eigenständig und ohne zeitliche Vorgaben planen. Der Onlinekurs inkludiert theoretische und praktische Inhalt und möchte Teilnehmern so eine Interaktion und Abwechslung ermöglichen. Dabei kommen auch diverse Medien wie On-Demand-Videos und Lektüren zum Einsatz. Zusätzlich werden im Onlinekurs Wissensfragen genutzt, mit denen Teilnehmer ihre Kenntnisse überprüfen können. Die Praxisaufgaben sollen die Eigenständigkeit fördern. Vor der Anmeldung besteht die Möglichkeit, dass der Lehrplan eingesehen wird. Dieser bietet detaillierte Informationen rund um die Module, Lektionen, die Dauer einzelner Inhalte sowie die genutzten Medien. Zudem stellt Coursera hier einen Zeitplan auf, welcher als Richtwert genutzt werden kann. Im Onlinekurs kommen drei verschiedene Module zum Einsatz.

In Modul 1 lernen Teilnehmer die verschiedenen Bibliotheken in Python kennen und erfahren, welche Einsatzmöglichkeiten diese für Daten bieten und wo die jeweiligen Vor- und Nachteile liegen. Es werden Daten aus einer CSV-Datei bearbeitet, gefiltert und sortiert. Teilnehmer erhalten zudem einen kurzen Überblick über die Programmiersprache selbst und werden mit den wichtigsten Begriffen und Funktionen wie Datenstrukturen und Schleifen bekanntgemacht.

Modul 2 widmet sich wichtigen Kernkonzepten wie Datenrahmen und das Zusammenführen von Daten. Hierbei wird die Bibliothek Pandas vertieft genutzt. Teilnehmer lernen erweiterte Filter anzuwenden und grundlegende Berechnung mit Daten durchzuführen.

Modul 3 ist der letzte Abschnitt von »Data Analysis Using Python« und vermittelt Wissen rund um wichtige Prozesse wie der Aggregation und der Visualisierung von Daten. Gruppierungen und Indizierungen werden ausgeführt und Pivot-Tabellen eingesetzt. Auch verschiedene Diagramme und andere Möglichkeiten zur Visualisierung werden dargestellt.

Dozent/-en

»Data Analysis Using Python« wird vom Dozenten Brandon Krakowsky geleitet. Der Dozent ist an der University of Pennsylvania als Professor tätig. Diese Universität ist zeitgleich auch der Anbieter des Onlinekurses. Teilnehmer haben die Möglichkeit, weiterführende Informationen und ein Bild des Dozenten einzusehen, bevor sie sich für den Onlinekurs anmelden.

Kosten und Bezahlung

»Data Analysis Using Python« ist ein kostenpflichtiger Inhalt und kann erst nach einer entsprechenden Anmeldung genutzt werden. Die Kosten belaufen sich hierbei auf 79 Euro (inkl. MwSt.) und werden per monatlicher Zahlung fällig. Diese Zahlung läuft so lange, bis Teilnehmer den Onlinekurs abgeschlossen haben. Die Bezahlung kann via Kreditkarte oder PayPal erfolgen. Direkt nach der Anmeldung wird eine siebentägige Testphase aktiviert. In dieser ist es möglich, die Inhalte ohne Gebühr kennenzulernen und bei Bedarf vorzeitig aus dem Kurs auszusteigen. Teilnehmer haben für diesen Onlinekurs zudem die Möglichkeit, finanzielle Unterstützung von Coursera anzufordern.

Preis 79,00 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Kreditkarte, PayPal
Zahlungsweise monatlich

Teilnahmevoraussetzungen

Die Voraussetzungen für eine Teilnahme an »Data Analysis Using Python« betreffen den fachlichen und technischen Bereich und sollen für einen reibungslosen Ablauf und ein Verständnis der Inhalte sorgen.

Fachliche Voraussetzungen

Wer den Onlinekurs absolvieren möchte, benötigt bereits grundlegendes Wissen zur Programmiersprache Python. Englischkenntnisse und erste Grundlagen im Bereich der Datenwissenschaft sind von Vorteil, werden aber nicht benötigt.

Technische Voraussetzungen

Der Onlinekurs wird mit PC oder Laptop bearbeitet, da die praktischen Aufgaben nicht über ein mobiles Gerät ausgeführt werden können. Zudem muss eine stabile Internetverbindung gegeben sein.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

»Data Analysis Using Python« vermittelt sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen. Teilnehmer profitieren hierbei vom Einsatz diverser Medien, welche Abwechslung und Interaktion ermöglichen sollen. Allem voran stehen On-Demand-Videos, welche den Hauptteil des Onlinekurses ausmachen. Zusätzlich werden Lektüren eingesetzt. Mit Quizfragen können sich Teilnehmer selbst ein Bild ihres Wissensstandes machen und über die praktischen Aufgaben kann das Erlernte umgesetzt werden.

Format Onlinekurs
Videos Ja
Audio Ja
Handout Ja
Zugangsdauer unbegrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Während der Bearbeitung von »Data Analysis Using Python« besteht für Teilnehmer keine Möglichkeit, um mit dem Dozenten in Kontakt zu treten. Da es sich um aufgezeichnete Inhalte handelt, kann keine aktive Verbindung hergestellt werden. Für die Interaktion mit anderen Kursbesuchern steht die Lerncommunity von Coursera zur Verfügung.

Kundenservice

Rückfragen oder Probleme können an den Kundenservice herangetragen werden. Dieser ist über ein Kontaktformular zu erreichen. Ein FAQ-Bereich ermöglicht zudem die schnelle Hilfe bei gängigen Fragen und Problemen.

Fazit

»Data Analysis Using Python« ist ein englischsprachiges Weiterbildungsangebot, das mit deutschen Untertiteln abgerufen werden kann. Teilnehmern wird ein interaktiver Onlinekurs geboten, der Theorie und Praxis kombiniert. Mit einer Testphase können die Inhalte kostenfrei kennengelernt werden.