Die beste Plattform, um Python für Data Science zu lernen: Ein Leitfaden für R-, SAS-, STATA- und MATLAB-Nutzende

DataCamp liegt vorn, weil es zu den wenigen Plattformen gehört, die explizit den Wechsel von deiner bestehenden Sprache unterstützen — statt eines generischen „Intro zu Python“, das dein Vorwissen ignoriert.

Aktualisiert 29. Juli 2026 · 5 Min. lesen

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Du hast dich entschieden, Python zu lernen — sinnvoll, denn ein Großteil der Data-Science-Welt (Stellenanzeigen, Open-Source-Tools, LLM-nahe Workflows) setzt es inzwischen als Standard voraus.

Jetzt fragst du dich vielleicht, wo du Python lernen solltest — besonders dann, 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 zusammengestellt, die dir hilft. Wir bewerten die Plattformen anhand von vier Kriterien:

Direkte Sprachbrücke: Wird die Syntax und der Workflow deiner bisherigen Sprache explizit auf Python übertragen, oder wird Python von Grund auf neu erklärt?
Relevanz für Analysten-Workflows: Liegt der Fokus auf Datenaufbereitung, Visualisierung und statistischem Modeling oder auf allgemeiner Programmierung, die du kaum brauchst?
Praxisnähe: Schreibst und ausführst du echtes Python direkt in der Lektion, oder liest du nur darüber?
Tiefe über die Brücke hinaus: Gibt es einen klaren nächsten Schritt, sobald der Einstieg geschafft ist, oder endet das Angebot dort?

1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp

DataCamps Python for R Users und Python for MATLAB Users sind hier die beste Option, weil sie genau für diesen Übergang entwickelt wurden — nicht einfach umverpackte Einsteigerkurse.

Niveau: Fortgeschrittene Anfänger bis Mittelstufe; setzt Kenntnisse in R oder MATLAB voraus, kein Programmierneuling
Zeitaufwand: Jeweils ein paar Stunden, im eigenen Tempo
Kosten: Kostenlos starten; Vollzugang mit DataCamp-Abo
Am besten geeignet für: R- oder MATLAB-Analysten, die ihre mentalen Modelle — Data Frames, Vektorisierung, Plotting — explizit auf pandas, NumPy und matplotlib übertragen wollen

Keiner der Kurse vergeudet Zeit mit Konzepten, die du in einer anderen Sprache bereits beherrschst — das Prinzip ist Übersetzung, nicht Neuerziehung. Außerdem versteht der AI Tutor von DataCamp, dass du Programmiererfahrung mitbringst. Wenn du also hängst, kann er einen pandas-Fehler in Begriffen erklären, die du aus einem R-Data-Frame oder einer MATLAB-Matrix kennst, 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 kompakte, direkte Abbildung von SAS-Konstrukten auf Python und pandas suchen.

Niveau: Mittelstufe; für berufstätige SAS-Programmierer geschrieben, nicht für Einsteiger
Zeitaufwand: Im eigenen Tempo; ca. 8 Stunden Lese-/Arbeitszeit
Kosten: In O'Reilly-Abo enthalten
Am besten geeignet für: SAS-Programmierer, die zeilenweise Vergleiche zwischen vertrauten SAS-Prozeduren und ihren Python/pandas-Entsprechungen möchten

Das Buch stellt über 200 Python-Skripte rund 75 entsprechenden SAS-Programmen gegenüber und deckt Datentypen, Indizierung, groupby-Operationen, Datenmanagement sowie Ein- und Ausgabe ab — mit einem eigenen Kapitel zum saspy-Modul für alle, die Python und SAS zusammen betreiben statt eines komplett zu ersetzen.

3. Coming From Stata — Coding for Economists

Coming From Stata aus Arthur Turrells kostenfreiem Angebot Coding for Economists ist eine gute Option für STATA-Nutzende, die eine direkte, umfassende Syntax-Referenz statt eines strukturierten Kurses bevorzugen.

Niveau: Mittelstufe; setzt flüssigen Umgang mit Stata voraus
Zeitaufwand: Selbstgesteuerte Referenz; in deinem Tempo durcharbeiten
Kosten: Kostenlos
Am besten geeignet für: STATA-Analysten, insbesondere in Volkswirtschaft und Sozialwissenschaften

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 werden Datenimport, Stichprobenauswahl, Mergen, Umformen, Paneldaten, Regressionen und Plotting. Wichtig vorab: Als Referenz statt Kurs gibt es keine feste Lernsequenz oder integrierte Übungen — du schlägst nach, was du brauchst. Für manche Lernende ideal, für andere weniger.

4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension

Python for Data Analysis ist eine gute Option für Analysten, die Live-Unterricht mit Dozent statt reiner Selbstlern-Videos oder Referenzen wollen.

Niveau: Mittelstufe; setzt Statistik auf Bachelor-Niveau voraus, aber nur begrenzte Programmiererfahrung
Zeitaufwand: Mehrwöchige, terminierte Live-Online-Sessions via Zoom
Kosten: Kostenpflichtig, Hochschul-Weiterbildungspreise
Am besten geeignet für: Analysten, die Echtzeit-Zugang zu Dozenten und eine Lernkohorte möchten

Der Kurs behandelt Datenimport und -export, Datenbankanbindungen und den Einsatz von pandas-DataFrames für Selektion und Transformation. Zielgruppe sind Personen, die bereits statistisch denken und Python als Werkzeug nutzen wollen, um dieses Denken in der Praxis zu skalieren. Anders als bei DataCamp oder O'Reilly wird keine Syntax aus einer spezifischen Vor-Sprache abgebildet — der Mehrwert liegt hier im Live-Unterricht, nicht in der Übersetzung.

5. Dataquest – Python-Kurse

Dataquest ist eine gute Option für Analysten, die bereits anderswo einen Sprachbrückenkurs absolviert haben und nun auf einer projektbasierten Plattform echte Python-Flüssigkeit aufbauen wollen.

Niveau: Einsteiger bis Mittelstufe
Zeitaufwand: Im eigenen Tempo; vollständige Lernpfade 20+ Stunden
Kosten: Kostenloser Einstieg; Abo für vollen Pfadzugang
Am besten geeignet für: Analysten, die im Browser eigenständig Python-Code von Grund auf schreiben wollen

Dataquests Data-Analyst-Lernpfad deckt Python-Grundlagen, pandas, Datenbereinigung und Visualisierung in projektbasierten Lektionen ab.

Vergleichstabelle

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Platz	Plattform	Flaggschiff-Ressource	Programmtiefe	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	Kostenlos starten; jeweils ein paar Stunden
2	O'Reilly	Python for SAS Users (Betancourt & Chen)	200+ Python-Skripte gegenüber ca. 75 SAS-Programmen	O'Reilly-Abo; ca. 8 Stunden
3	Coding for Economists	Coming From Stata	Referenz zur Übersetzung von Stata-Befehlen nach Python	Kostenlos; selbstgesteuerte 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-Flüssigkeit, pandas, Bereinigung, Visualisierung	Gratis-Stufe; Abo für den kompletten Pfad