Datenanalyse und Visualisierung mit SQL und Python — PickAClass
⏱ 2 Std. 54 Min. 📚 29 Lektionen

Datenanalyse und Visualisierung mit SQL und Python

Lernen Sie, Datenbanken abzufragen, Datensätze mit Pandas zu manipulieren und klare visuelle Diagramme durch strukturierte schriftliche Lektionen und praktische Codebeispiele zu erstellen.

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Über diesen Kurs

Dieser textbasierte Kurs bietet eine strukturierte Einführung in die Extraktion, Transformation und Visualisierung von Daten mit der branchenüblichen Kombination von SQL und Python, die Ihnen die Grundlagen für die Entwicklung von Datenanalyse- und Datenvisualisierungslösungen vermittelt. Sie lernen zunächst die wesentlichen Datenbankkonzepte und das Vokabular kennen, bevor Sie Ihre ersten Abfragen schreiben. Von dort aus gehen Sie zur Datenmanipulation mit Python über. Sie erstellen klare visuelle Berichte, um Schlüsselmuster effektiv zu kommunizieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte relationaler Datenbanken, Tabellenstrukturen und Datenanalyseterminologie. - Schreiben Sie SQL-Abfragen, um Daten über relationale Tabellen hinweg zu filtern, zu aggregieren, zu gruppieren und zu verbinden. - Laden und inspizieren Sie Datensätze in Python mit der Pandas-Bibliothek und modernen Datenverarbeitungskonventionen. - Reinigen Sie Rohdaten, handhaben Sie fehlende Werte und führen Sie häufige Transformationen für explorative Analysen durch. - Erstellen Sie klare, ausdrucksstarke Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn, um Trends und Verteilungen hervorzuheben. - Strukturieren Sie einfache Python-Datenskripte mit lesbaren Code-Praktiken und grundlegenden Typ-Anmerkungen. Sie werden von grundlegenden Definitionen und Abfragesyntax zu praktischen Python-Daten-Workflows durch schriftliche Erklärungen und Code-Übungen fortschreiten.Dieser Kurs richtet sich an komplette Anfänger, für die keine vorherige Programmier- oder Datenbankerfahrung erforderlich ist.Lesen Sie noch heute, um Ihre praktischen Datenkenntnisse Schritt für Schritt aufzubauen.

Was du erhältst

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  • Kurz und fokussiert
    2 Std. 54 Min. praktische Inhalte

Abschlusszertifikat

Jeder Kurs, den du auf PickAClass abschließt, stellt ein Zertifikat wie dieses aus — original, mit eigenem Code, per URL verifizierbar und detailliert zu dem, was tatsächlich gezeigt wurde.

P
PickAClass
Skill-Profil · verifizierbar
Dokument
Meisterschaftszertifikat
Hiermit wird bescheinigt, dass
Vorname Nachname
hat erfolgreich die Beherrschung nachgewiesen von
Datenanalyse und Visualisierung mit SQL und Python
Nachgewiesene Fähigkeiten
Analyse von Verhaltensmustern
Grundlegend
1.2 Std.
Entscheidungsarchitektur-Frameworks
Versiert
1.4 Std.
A/B-Test-Design
Versiert
1.7 Std.
Verhaltensorientiertes Copywriting
Fortgeschritten
1.9 Std.
P
PickAClass — Vorname Nachname
Datenanalyse und Visualisierung mit SQL und Python
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Leistungsdetails
Kursarbeit-Zusammenfassung
Abgeschlossene Lektionen 14 / 14
Übungsfragen 26 / 28
Eingereichte Aufgaben 4 (Ø 4,5 / 5)
Abschlussprojekt Bewertet — 4,6 / 5
Übung gesamt 6.2 Std.
Leistungs-Benchmark
Kohorten-Rang Top 12% von 1,625
Zeit bis Abschluss 11 Tage (Median: 22)
Meisterschaftswert 91 / 100
Übungsfragen-Score 94%
Skill-Verifizierung Verifizierter Skill-Pfad
Dieses Zertifikat verifizieren
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Ausgestellt nach den akademischen Standards von PickAClass. Die Skill-Level spiegeln die bewertete Leistung gegen die Kompetenz-Rubrik des Kurses wider. Dies ist ein originäres Zertifikat dieser Plattform.

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Häufige Fragen

Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen? +

Nur Telefon oder Computer mit Internet. Keine Installation, keine spezielle Hardware.

Wie kann ich bezahlen? +

Per Karte über Stripe. Wir speichern keine Kartendaten — Stripe übernimmt das sicher.

Kann ich eine Rückerstattung erhalten? +

Ja — volle Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen, ohne Wenn und Aber.

Wie lange habe ich Zugang? +

Für immer. Nach dem Kauf kannst du jederzeit zum Kurs zurückkehren.

Erhalte ich ein Zertifikat? +

Ja. Nach Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das du in dein LinkedIn-Profil aufnehmen kannst.

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