Beschreibung

Excel ist ein unverzichtbares Werkzeug in vielen Unternehmen, wenn es um Tabellenkalkulationen, Auswertungen und Berichte geht. Doch sobald die Datenmengen größer, die Aufgaben komplexer oder die Prozesse automatisiert werden sollen, stößt Excel an seine Grenzen. Python bietet hier eine flexible und leistungsfähige Alternative, die sowohl für Datenanalyse als auch für Automatisierung und Visualisierung eingesetzt werden kann.

Der Workshop richtet sich an Anwenderinnen und Anwender, die ihre bisherigen Excel-Kenntnisse erweitern und erste Schritte in die Welt von Python gehen möchten. Dabei lernen sie, wie sich typische Excel-Aufgaben in Python umsetzen lassen, wie man Daten zwischen beiden Tools austauscht und welche Vorteile Python insbesondere für wiederholbare, skalierbare und automatisierbare Workflows bietet.

Inhalt

- Vergleich Excel vs. Python: Stärken, Grenzen und Einsatzgebiete

- Datenimport aus Excel in Python (pandas, openpyxl)

- Datenbearbeitung mit pandas: Filter, Aggregation, Pivot-Tabellen

- Typische Excel-Aufgaben in Python nachbilden (Formeln, Berechnungen, Tabellenaufbereitung)

- Visualisierung mit matplotlib und seaborn im Vergleich zu Excel-Diagrammen

- Automatisierung von Routinetätigkeiten (z. B. wiederkehrende Reports)

- Export von Ergebnissen zurück nach Excel

- Hands-on: Umsetzung eines kleinen Analyseprojekts auf Basis eines Excel-Datensatzes

Ziele

Nach dem Workshop sollten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:

- verstehen, welche Vorteile Python gegenüber Excel für Datenanalyse und Automatisierung bietet,

- Excel-Daten erfolgreich in Python einlesen, bearbeiten und analysieren können,

- typische Excel-Funktionalitäten mit Python (pandas, matplotlib) nachbauen,

- erste Schritte in Richtung automatisierter Datenprozesse gehen.