Gerade frisch veröffentlicht – mein neustes Training bei LinkedIn Learning (LiL). Der Titel ist „Python und Excel: Strukturierte Daten bearbeiten“ und das macht schon deutlich, um was es geht. Der Zugriff auf Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc per Python, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Gerade, wenn man Daten programmiertechnisch verarbeiten will, müssen diese jedoch oft erst aus Dateien eingelesen und passend aufbereitet werden. Der Kurs zeigt auf der einen Seite, wie man aus Python heraus sowohl mit Bordmitteln als auch ergänzenden Frameworks wie Pandas und Openpyxl solch eine Datenbasis nutzen kann, die über standardisierte Klartextformate in Form von CSV, XML und JSON bereitsteht. Diese können direkt oder indirekt von Tabellenkalkulationsprogrammen exportiert als auch importiert werden. Andererseits lernt man auch, wie man direkt das native XLS- und XSLX-Format nutzt und damit Exceldateien unmittelbar mit Python bearbeitet.
Tag: 20. Oktober 2020
Die 5 wachstumsstärksten Kompetenzen bei Fach- und Führungskräften im deutschsprachigen Raum
LinkedIn Learning (LiL) hat eine neue Kampagne zu den am schnellsten wachsenden Kenntnissen und Fähigkeiten ins Leben gerufen und mein Kurs „Python lernen“ ist Teil dieser Kampagne. In der Kampagne sind 5 Kurse vom 20. Oktober bis 20. November freigeschaltet und mein Python-Kurs steht da sogar als Top 1.
Die Kursthemen ergaben sich auf der Grund der Fragen, welche Kompetenzen deutsche, österreichische und Schweizer Fach- und Führungskräfte derzeit für besonders wichtig halten? Und mit welchen Kenntnissen und Fähigkeiten wollen sie potenzielle Arbeitgeber überzeugen? Dass das Thema Python hier dabei ist, deckt sich auch mit den Erfahrungen, die ich im Moment hinsichtlich der Nachfrage von Schulungsthemen habe.
Das ist schon das zweite Mal, dass Kurse von mir bei solchen Aktionen dabei sind :-). Vor geraumer Zeit wurden zwei meiner Kurse bei LiL in einer Kampagne von Microsoft und LinkedIn ausgewählt. Und zwar Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen und Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning. Es handelte sich dabei zwar „nur“ um Adaptionen von US-Kursen, aber ich bin dennoch stolz auf die Aufnahme und erst Recht auf diese neue Auswahl mit einem vollständig eigenständigem Kurs.