Python is one of the most popular programming languages for data analysis—and it’s easier to learn than you might think. Whether you’re coming from Excel, BI tools, finance, or another programming background, this course will help you build a strong foundation in Python for working with data. You’ll start by setting up your environment with Anaconda and Jupyter Notebooks, then learn the core building blocks of Python: variables, data types, and data structures. From there, you’ll explore how to manipulate and analyze data using operators and functions, and write more advanced logic with conditionals and loops. By the end of the course, you’ll be confident writing basic Python code to structure and prepare data for analysis.
Getting Started with Python
Getting Started with Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Practical Data Science for Data Analysts“
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Install Anaconda and Jupyter, use variables, data types, structures, operators, functions, loops, and conditionals for analysis and coding skills.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Package and Software Management
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Scripting
- Kategorie: Computational Logic
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Data Wrangling
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Software Installation
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Code Reusability
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Analytical Skills
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
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Juni 2026
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Practical Data Science for Data Analysts“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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