Data Explorer: Python Analytics 2-wöchiges Online-Bootcamp für Jugendliche

Programmdetails

Kursbeschreibung: Data Explorer: Python Analytics 2-wöchiges Online-Bootcamp für Jugendliche

Online Python Data Analytics — Modul 1 (2 Wochen)

Verwandeln Sie Rohdaten in klare Einblicke in einem fokussierten, mentorengeführten Online-Kurs. Über zwei Wochen arbeiten die Lerner mit realen Datensätzen, um Informationen zu erkunden, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren—praktische Fähigkeiten werden ab Tag 1 aufgebaut und mit einem projektfähigen Portfolio abgeschlossen.

⭐ Wichtige Fakten

• Format: Live online (mentorengeführt)

• Dauer: 2 Wochen

• Fokus: Python, NumPy, Pandas, deskriptive Statistik, Matplotlib & Seaborn

• Projekte: Wöchentliche Mini-Projekte + Abschlusspräsentation des Moduls

• Ergebnisse: Zertifikat, personalisiertes Mentor-Feedback, Berechtigung für Level 2 (Data Analyst Creator)

Was Sie lernen werden

• Python für Daten: Variablen, Datentypen, Schleifen, Funktionen—direkt auf Datensätze angewendet

• NumPy: Arrays, vektorisierte Operationen, schnelle Berechnungen

• Pandas: CSV/Excel laden, bereinigen, filtern, gruppieren, aggregieren, pivotieren

• Datenanalyse: Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung zur Unterstützung von Schlussfolgerungen

• Visualisierung: Matplotlib & Seaborn-Diagramme für Trends, Vergleiche und Verteilungen

• Problemlösung: gute Fragen stellen, umsetzbare Einblicke extrahieren, klar kommunizieren

Woche für Woche (nur ein Leitfaden)

Woche 1 — Praxis mit Daten sammeln

Einrichtungsumgebung • NumPy-Arrays & Operationen • Einführung in die Datenmanipulation mit Pandas • Übung an geführten Datensätzen

Mini-Projekte:

1. Store Sales Analyzer — Summen/Durchschnitte aus täglichen Verkäufen

2. Student Grades Processor — Noten bereinigen und Leistungstrends erkennen

3. Mini Data Exploration — filtern, sortieren, aggregieren

Woche 2 — Visualisieren & Einblicke gewinnen

Pandas gruppieren/pivotieren • Grundlagen von Matplotlib & Seaborn • Auf statistikbasierten Schlussfolgerungen

Mini-Projekte:

1. Sales Trend Visualizer — wöchentliche Trends plotten und Einblicke hervorheben

2. Product Performance Dashboard — Topseller, Vergleiche

3. Individuelle Visualisierungen — Seaborn-Diagramme entwerfen, um eine Geschichte zu erzählen

Projektpräsentation

Präsentieren Sie ein beliebtes Analyseprojekt für Kollegen und Eltern (Methoden, Einblicke, Diagramme).

Mentoring (Live-Unterstützung)

• 1:1 Betreuung bei jedem Mini-Projekt

• Tägliche Check-ins, Debugging-Hilfe und logische Durchgänge

• Ermutigung, unabhängigen Datenfragen nachzugehen

Zertifizierung & Fortschritt

• Zertifikat: Abschluss - Python Data Explorer (Modul 1)

• Personalisiertes Mentor-Feedback-Bericht

• Sternebewertung & Berechtigung für Level 2 — Data Analyst Creator

Praktische Hinweise

• Live-Plattform, Sitzungszeiten/Zeitzone, Klassengröße, technische Anforderungen, Barrierefreiheit (Untertitel/Aufzeichnungen) und Richtlinien sollten bei der Anmeldung bestätigt werden.