Python für Praxisanwender: Online oder Präsenzseminar

Dauer: 2 Tage
Zielgruppe:

Personen aus allen Branchen wie z.B. Maschinenbau, Automotiv, Medizin, Finanzen, Produktion, die Python als Werkzeug für Datenanalyse, Automatisierung oder kleine praxisnahe Aufgaben nutzen möchten – ohne tief ins Programmieren einzusteigen. Dieses Seminar bietet einen praxisnahen Einstieg für alle, die Python als vielseitiges Werkzeug entdecken möchten – klar verständlich, anschaulich und sofort anwendbar.

Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Python Ihren Arbeitsalltag sofort einfacher und effizienter gestalten – ganz ohne Programmiererfahrung.

Zwei Tage, die zeigen, wie vielseitig Python sein kann – ganz ohne Programmierkenntnisse. Das Online-Seminar „Python für Praxisanwender“ richtet sich an alle, die täglich mit Daten, Tabellen oder Berichten arbeiten und dabei Zeit sparen möchten. Ob im Controlling, Qualitätsmanagement, Personalwesen, Vertrieb, Forschung oder Marketing: Python kann helfen, Routineaufgaben zu vereinfachen und komplexe Auswertungen mit wenigen Klicks zu erledigen.

Am ersten Tag lernen Sie, was Python leisten kann – und wo seine Grenzen liegen. Sie starten sofort im Browser, mit Tools wie Jupyter Notebook oder Google Colab – keine Installation nötig. Rechnen Sie mit Python wie mit einem Taschenrechner, analysieren Sie Umsatzlisten, Produktionszahlen oder Umfrageergebnisse und erstellen Sie ansprechende Diagramme. Wir zeigen Ihnen, wie schnell aus reinen Zahlen aussagekräftige Kennzahlen und visuelle Einblicke entstehen.

Der zweite Tag steht ganz im Zeichen der Praxis. Wir arbeiten mit Beispieldaten aus verschiedenen Bereichen – Finanzen, Produktion, Qualitätsmanagement oder Marketing. Ohne Programmierwissen lernen Sie, wie man Daten strukturiert, filtert, gruppiert und zusammenfasst, kleine Reports automatisiert erstellt und Ergebnisse direkt in Excel oder PDF exportiert. Im Abschlussprojekt wählen Sie Ihr eigenes Thema: vom Vertriebstrend über Energieverbrauchsdaten bis zur Patientenstatistik – und erstellen ein kompaktes, nachvollziehbares Python-Notebook, das Ihre Daten zum Sprechen bringt.

Python für Praxisanwender

Tag 1  Einstieg in das effiziente Arbeiten mit Python

  • Grundlagen & Orientierung
    • Einführung: Was kann Python leisten – was nicht?
  • Python kennenlernen
    • Was ist Python, typische Einsatzgebiete
    • Unterschied: „Programmieren“ vs. „Python als Werkzeug“
    • Überblick über Arbeitsumgebungen (Jupyter Notebook, Google Colab – für praxisnahen Schnellstart ohne Installation)
  • Erste Hands-on Session: Python als Taschenrechner & Daten-Helfer
    • Rechnen mit Python (Grundoperatoren)
    • Umgang mit Listen & Tabellen (kleine Alltagsbeispiele)
    • Praxis: Finanzsummen kalkulieren, Messwerte auswerten, Produktionsstückzahlen verarbeiten
  • Umgang mit Daten
    • Einlesen von CSV/Excel-Dateien (z. B. Umsatzdaten, Finanzlisten, Maschinendaten)
    • Erste Analysen: Zeilen zählen, Spalten filtern, einfache Kennzahlen berechnen
    • Praxisbeispiele:
      • Finanzen: Monatsumsätze summieren
      • Produktion: Ausschuss-Rate berechnen
  • Visualisierung von Daten
    • Erste Diagramme mit Python (Balkendiagramm, Liniendiagramm)
    • Praxis: Entwicklung von Kennzahlen im Zeitverlauf darstellen
  • Zusammenfassung Tag 1 & Ausblick auf Tag 2

 

Tag 2 – Anwendungsorientierte Praxisübungen

  • Praktisches Arbeiten mit Datenframes
    • Einführung in pandas – ohne Programmier-Tiefe, sondern als Tool
    • Filtern, Gruppieren, Sortieren
    • Beispiele:
      • Medizin: Patienten nach Altersgruppen sortieren
      • Finanzen: Umsatz nach Quartalen aggregieren
      • Produktion: Stillstandzeiten pro Maschine auswerten
  • Mini-Automatisierungen
    • Wiederkehrende Aufgaben vereinfachen (z. B. Daten einlesen + Bericht speichern)
    • Export von Ergebnissen nach Excel/PDF
    • Praxisübung: Automatisiert einen kleinen Report erzeugen
  • Fortgeschrittene Einblicke
    • Arbeiten mit externen Datenquellen (z. B. CSV von Statistikseiten, einfache Webdaten)
    • Beispiel: Stand von Börsenkursen, Produktionskennzahlen aus externen Dateien
  • Abschlussprojekt in Kleingruppen
    • Die Teilnehmer wählen ihr Beispiel aus den Bereichen Medizin, Finanzen, Produktion oder Qualitäts-Management
    • Ziel: Kleines Python-Notebook von Rohdaten → berechnete Kennzahl → Visualisierung
    • Vorstellung im Plenum

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  • Betreuung auch nach dem Training
  • bundesweite Trainings in Ihrem Hause oder als Online-Schulung
  • Training in Österreich und in der Schweiz
  • Durchführung in deutscher oder englischer Sprache.

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