Kurs
Python für MATLAB-Anwender
4 Std.
8.3K
Du hast dich entschieden, Python zu lernen – sinnvoll, denn ein Großteil der Data-Science-Welt (Stellenanzeigen, Open-Source-Tools, LLM-nahe Workflows) setzt es mittlerweile als Standard voraus, nicht mehr nur als nettes Plus.
Jetzt fragst du dich vielleicht, wo du Python am besten lernst – vor allem, wenn du nicht bei null startest und bereits in DataFrames, Vektoren oder Prozeduren denkst, nur eben in einer anderen Sprache.
Damit bist du nicht allein. Das Thema ist gut erforscht, und wir haben eine Liste für dich zusammengestellt. Unsere Auswahl bewertet Plattformen nach vier Kriterien:
- Direkte Sprachbrücke: Ob das Material die Syntax und Workflows deiner bisherigen Sprache explizit auf Python abbildet – oder Python völlig losgelöst von Vorkenntnissen lehrt
- Relevanz für Analysten-Workflows: Ob der Fokus auf Datenaufbereitung, Visualisierung und statistischer Modellierung liegt – statt auf allgemeiner Programmierung, die du kaum nutzt
- Praxisnähe: Ob du echten Python-Code direkt in der Lektion schreibst und ausführst – oder nur darüber liest
- Tiefe über die Brücke hinaus: Ob es nach dem Einstieg einen klaren nächsten Schritt gibt – oder das Material in einer Sackgasse endet
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
DataCamps Python for R Users und Python for MATLAB Users sind hier die beste Wahl, weil sie genau für diesen Übergang entwickelt wurden – und nicht bloß als umverpackte Einsteigerkurse daherkommen.
- Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger; setzt Kenntnisse in R oder MATLAB voraus, kein Programmieranfänger
- Zeit: Jeweils ein paar Stunden, im eigenen Tempo
- Kosten: Kostenloser Einstieg; Vollzugang über ein DataCamp-Abo
- Ideal für: R- oder MATLAB-Analysten, die ihre gewohnten Denkmuster – Data Frames, Vektorisierung, Plotten – explizit auf pandas, NumPy und matplotlib abgebildet sehen wollen
Keiner der beiden Kurse verliert Zeit mit Konzepten, die du in einer anderen Sprache längst beherrschst – es geht um Übersetzung, nicht um Neu-Erziehung. Außerdem versteht der AI Tutor von DataCamp, dass du bereits Programmiererfahrung mitbringst. Wenn du also hängenbleibst, erklärt er dir einen pandas-Fehler in Begriffen, die du aus einem R-Data-Frame oder einer MATLAB-Matrix erwartest – statt jedes Mal bei null anzufangen.
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users von Randy Betancourt und Sarah Chen ist eine gute Option für SAS-Programmierer, die eine dichte, direkte Abbildung von SAS-Konstrukten auf Python und pandas suchen.
- Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger; für praktizierende SAS-Programmierer geschrieben, nicht für Anfänger
- Zeit: Selbstlernformat; ca. 8 Stunden Lese- und Arbeitsaufwand
- Kosten: Im O'Reilly-Abo enthalten
- Ideal für: SAS-Programmierer, die Zeile-für-Zeile-Vergleiche zwischen vertrauten SAS-Prozeduren und ihren Python/pandas-Pendants wollen
Das Buch stellt über 200 Python-Skripte etwa 75 entsprechenden SAS-Programmen gegenüber und behandelt Datentypen, Indizierung, Groupby-Operationen, Datenmanagement sowie das Einlesen/Schreiben von Daten – mit einem eigenen Kapitel zum saspy-Modul für alle, die Python und SAS zusammen betreiben müssen, statt eines davon vollständig zu ersetzen.
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata, Teil von Arthur Turrells kostenfreiem Coding-for-Economists-Angebot, ist eine gute Option für STATA-Anwender, die eher eine direkte, umfassende Syntax-Referenz als einen strukturierten Kurs suchen.
- Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger; setzt sichere Stata-Kenntnisse voraus
- Zeit: Selbstlern-Referenz; arbeite in deinem eigenen Tempo
- Kosten: Kostenlos
- Ideal für: STATA-Analysten, insbesondere in Volkswirtschaft und Sozialwissenschaft
Das ist kein Videokurs und keine bewertete Plattform – sondern eine gepflegte, kostenlose Referenztabelle, die Stata-Befehle direkt auf pandas, statsmodels, pyfixest und weitere Python-Bibliotheken abbildet. Abgedeckt sind Datenimport, Stichprobenauswahl, Mergen, Umformen, Paneldaten, Regressionen und Plotten. Wichtig zu wissen: Weil es eine Referenz und kein Kurs ist, gibt es keine feste Lernsequenz oder integrierte Übungen – du schlägst nach, was du brauchst. Das passt manchen Lernenden besser als anderen.
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis ist eine gute Option für Analysten, die Live-Unterricht mit Dozent statt Selbstlern-Videos oder reiner Referenz bevorzugen.
- Niveau: Fortgeschrittene Einsteiger; setzt Statistik auf Bachelor-Niveau, aber nur begrenzte Programmiererfahrung voraus
- Zeit: Mehrwöchige, fest terminierte Live-Online-Sessions via Zoom
- Kosten: Kostenpflichtig, Preisniveau von Universitätsweiterbildung
- Ideal für: Analysten, die Live-Zugang zu Lehrenden und eine Lerngruppe möchten
Der Kurs deckt das Importieren und Exportieren von Daten, Datenbankanbindungen und die Arbeit mit pandas-DataFrames für Auswahl und Transformation ab – für alle, die bereits statistisch denken und Python als Werkzeug brauchen, um dieses Denken im großen Stil umzusetzen. Im Unterschied zu DataCamp oder O'Reilly wird hier keine Syntax aus einer bestimmten Vor-Sprache abgebildet – der Mehrwert liegt im Live-Unterricht, nicht in der Übersetzung.
5. Dataquest – Python-Kurse
Dataquest ist eine gute Option für Analysten, die einen Sprachbrückenkurs bereits abgeschlossen haben und nun auf einer projektbasierten Plattform echte Python-Sicherheit aufbauen möchten.
- Niveau: Anfänger bis fortgeschrittene Einsteiger
- Zeit: Selbstlernformat; vollständige Lernpfade dauern 20+ Stunden
- Kosten: Kostenlose Stufe verfügbar; Abo für vollständigen Pfad
- Ideal für: Analysten, die im Browser von Grund auf Python schreiben und üben wollen
Der Dataquest-Lernpfad für Data Analysts deckt Python-Grundlagen, pandas, Datenbereinigung und Visualisierung in projektbasierten Lektionen ab.
Vergleichstabelle
| Rang | Plattform | Leitangebot | Tiefe des Lernprogramms | Kosten / Signal für Ergebnisse |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | Direkte Abbildung von Syntax und Workflows von R oder MATLAB auf Python | Kostenloser Einstieg; jeweils ein paar Stunden |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | 200+ Python-Skripte gegenüber ~75 SAS-Programmen | O'Reilly-Abo; ~8 Stunden |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | Stata-zu-Python-Befehlsübersetzung als Referenz | Kostenlos; Selbstlern-Referenz, keine Kursstruktur |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, Datenbanken, Import/Export, Live-Unterricht | Kostenpflichtig; mehrwöchige Live-Online-Sessions |
| 5 | Dataquest | Data Analyst in Python path | Allgemeine Python-Sicherheit, pandas, Bereinigung, Visualisierung | Kostenlose Stufe; Abo für vollen Pfad |
Author
Josef Waples
Themen
