Das Wichtigste in Kürze

  • Online-Kurs mit On-Demand-Videos
  • Gesamtdauer ca. 8 Stunden
  • Lerntempo selbst bestimmbar
  • Auch mobil absolvierbar
  • Mit Coursera Zertifikat

Vorteile

  • Online absolvierbarer Kurs mit Videos
  • Keine festen Start- und Endzeiten
  • Nur 8 Stunden bis zum Abschluss des Kurses
  • Teilnahme auch über Smartphone und Tablet möglich
  • Jeder Kursteilnehmer erhält ein Zertifikat

Nachteile

  • keine Nachteile ersichtlich

Dieser Kurs baut auf dem Online-Kurs »Python for Data Science, AI & Development« und vertieft die Python-Fähigkeiten durch die Arbeit an einem Praxis-Projekt. Die Teilnehmer wenden in diesem Kurs das Wissen an, das sie zuvor erlernt haben. Um den Praxis-Kurs absolvieren zu können ist die Teilnahme an dem Kurs »Python for Data Science, AI & Development« zwingend erforderlich. Denn die Lerninhalte beschränken sich bei diesem Kurs auf ein Minimum. Die Zeit bis zum Abschluss des Kurses wird mit circa 8 Stunden angegeben. Der Kurs beinhaltet lediglich zwei Videos, stattdessen stehen verschiedene Lektüren und praktische Übungen zur Bearbeitung bereit. Auch für die Absolvierung dieses Kurses erhalten die Teilnehmer ein Coursera Zertifikat.

Zielgruppe

Zur Zielgruppe des Kurses gehören alle Teilnehmer, die den Kurs »Python for Data Science, AI & Development« absolviert haben und ihr Wissen mit dem Praxis-Kurs vertiefen möchten.

Ziele

Der Kurs zielt nicht etwa darauf ab weiteres Wissen zu vermitteln, sondern vielmehr das bereits gelernte mit der Bearbeitung eines Projekts zu festigen. Die Teilnehmer wenden das Wissen aus dem Kurs »Python for Data Science, AI & Development« an und schlüpfen in die Rolle eines Data Scientist oder Data Analysts. In diesem Kurs erstellen die Teilnehmer mit Python und den gängigen Bibliotheken ein Dashboard in Jupyter Notebook.

Zertifizierung

Wenn das Projekt bearbeitet und der Praxis-Kurs abgeschlossen wurde, erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat von Coursera, das sie zum Beispiel für die Jobsuche verwenden können. Die Coursera Zertifikate können außerdem auch direkt in das LinkedIn Profil eingebunden werden. So sehen potenzielle Arbeitergeber sofort, welche Kenntnisse die Bewerber vorzuweisen haben.

Inhalte

Die Lerninhalte in Form von Videos fallen bei diesem Kurs gering aus. Dafür beinhaltet der Kurs umso mehr Lektüren und Übungen. Der Kurs umfasst unter anderem die folgenden Inhalte:

  • Anwendung der Python-Kenntnisse
  • Die Arbeit mit Daten in Python
  • Bearbeitung eines Projekts als Data Scientist/Analyst
  • Erstellung eines Dashboards mit Python, Python-Bibliotheken und Jupyter Notebook
  • Extrahieren von Bestandsdaten mit einer Python-Bibliothek
  • Einführung in Webscraping und HTML für Webscraping
  • Extrahieren von Bestandsdaten mit Webscraping

Dozent/-en

Der Projekt-Kurs wurde von zwei Dozenten entwickelt. Neben dem promovierten Data Scientist Josef Santarcangelo, der auch den Kurs »Python for Data Science, AI & Development« erstellt hat, war bei diesem Kurs zusätzlich Azim Hirjani an Board, der als Cognitive Data Scientist arbeitet.

Kosten und Bezahlung

Die Höhe der Kosten für diesen Kurs hängen davon ab, welche Option die Kursteilnehmer wählen. Wer den Kurs als einzelnen Lernprogramm absolvieren möchte, bezahlt 39€ im Monat. Für Mitglieder von Coursera Plus fallen zusätzlich zu den monatlichen Gebühren in Höhe von 59€ keine weiteren Kosten an. Mit Coursera Plus erhalten die Mitglieder Zugriff auf mehr als 7.000 Kurse und Spezialisierung. Außerdem können beliebig viele Zertifikate abgeschlossen werden. Alternativ kann auch die Jahres-Mitgliedschaft gewählt werden. Hier betragen die Kosten 402€ im Jahr, was eine zusätzliche Ersparnis ermöglicht. Die Bezahlung der Kursgebühren kann per PayPal oder Kreditkarte durchgeführt werden.

Preis 39,00 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Kreditkarte, PayPal
Zahlungsweise monatlich

Teilnahmevoraussetzungen

Für diesen Kurs gibt es gewissen Anforderungen, die erfüllt werden müssen.

Fachliche Voraussetzungen

Der Projekt-Kurs baut auf dem Online-Kurs »Python for Data Science, AI & Development« auf und setzt das dort vermittelte Wissen voraus. Vor der Teilnahme an diesem Projekt-Kurs sollte daher der Kurs »Python for Data Science, AI & Development« absolviert werden.

Technische Voraussetzungen

Auch der Projekt-Kurs wird online absolviert. Für die Teilnahme und die Bearbeitung des Projekts wird ein PC oder Notebook mit Betriebssystem Windows oder MacOS sowie ein Internetanschluss mit Breitbandverbindung benötigt. Empfohlen wird außerdem die Verwendung von Lautsprechern beziehungsweise Kopfhörern und eines zweiten Bildschirms.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Der Kurs basiert auf Videos, Lektüren und praktischen Übungen. Im Mittelpunkt des Kurses steht jedoch nicht die Vermittlung von Wissen. Vielmehr geht es darum, das bereits erlernte Wissen durch ein Projekt zu festigen.

Format Onlinekurs
Videos Ja
Audio Ja
Handout Ja
Zugangsdauer unbegrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Der Projekt-Kurs ermöglicht während der Bearbeitung der Übungen keine Interaktion mit dem Dozenten. Stattdessen sind die Teilnehmer auf sich allein gestellt und bearbeiten das Projekt eingeständig. Einen Austausch mit anderen Kursteilnehmern ermöglicht jedoch die Community von Coursera. Diese Plattform wird zum Teil auch von den Teilnehmern genutzt, um sich gegenseitig zu unterstützten.

Kundenservice

Sollten Fragen aufkommen, steht das Help Center für die Teilnehmer bereit. Hier finden sie einen umfangreichen FAQ-Bereich und Antworten auf eine Vielzahl an Fragen, die im Rahmen der Weiterbildung über Coursera auftreten können. Wer hier nicht fündig wird, kann natürlich auch den Kundenservice kontaktieren und sein Anliegen direkt schildern.

Fazit

Bei diesem Kurs handelt es sich um einen Projekt-Kurs, der im Anschluss an den Kurs »Python for Data Science, AI & Development« absolviert wird. Der Kurs »Python Project for Data Science« beinhaltet ein Projekt, das die Teilnehmer zur Festigung des erlernten Wissens bearbeiten. Wer den Kurs absolvieren möchte, sollte daher unbedingt vor ab den Online-Kurs »Python for Data Science, AI & Development« abschließen.