Die besten Kurse für Excel-User, um 2026 pandas, NumPy und scikit-learn zu lernen

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

Alexander Hagmanns Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science auf Udemy ist eine gute Wahl für Analysten, die Python nutzen möchten, ohne die Arbeitsmappe zu verlassen.

• Niveau: Grundkenntnisse in Excel und Python erforderlich
• Zeit: 7 Std. 34 Min. Gesamtlänge
• Kosten: $19,99
• Am besten für: pandas und scikit-learn direkt in Excel-Zellen ausführen

Der Kurs nutzt Microsofts Python-in-Excel-Funktion, um Code in pandas, seaborn und scikit-learn direkt in Zellen zu schreiben – über Projekte zu Filmerlösen, Dow-Jones-Aktienkursen und olympischen Medaillentabellen. Die Udemy-Seite listet 4,2 von 5 Sternen bei 261 Bewertungen, und Udemy zeigte in den USA am 12. November 2026 einen Preis von $19,99.

Der Haken steckt in den Voraussetzungen: Ein Windows-Desktop mit Microsoft-365-Abo (kein Mac oder Linux) plus grundlegende Python-Kenntnisse vor dem Start. Excel-User ohne Vorkenntnisse sollten zuerst Introduction to Python belegen.

Unsere Empfehlung: Starte mit DataCamps Introduction to Python, dem ersten Kurs im Lernpfad Associate Data Scientist in Python. Ergänze Pandas Joins for Spreadsheet Users, wenn Lookups den Großteil deines Jobs ausmachen.

Die besten pandas-, NumPy- und scikit-learn-Kurse

Am besten lernst du pandas, NumPy und scikit-learn in der Reihenfolge, in der du sie nutzt: erst pandas zum Säubern und Umformen, dann NumPy für die zugrunde liegenden Arrays und schließlich scikit-learn fürs Modellieren. Ein Lernpfad deckt den Großteil ab, drei Einzelkurse behandeln jede Bibliothek für sich.

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

DataCamps Lernpfad Associate Data Scientist in Python ist der beste Einzelweg von deinem ersten DataFrame bis zu deinen ersten Machine-Learning-Modellen.

• Niveau: 23 Kurse
• Zeit: 90 Std.
• Kosten: In Premium enthalten
• Am besten für: pandas und scikit-learn als ein Plan

Der Pfad verbindet Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, Statistik, Matplotlib und seaborn sowie Supervised Learning with scikit-learn und Unsupervised Learning in Python. Er bereitet außerdem auf die Associate-Stufe der Data Scientist Certification von DataCamp vor.

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

DataCamps Data Manipulation with pandas ist der beste einzelne pandas-Kurs für Analysten mit ersten Python-Kenntnissen.

• Niveau: Einsteiger
• Zeit: 4 Std.
• Kosten: Erste Lektion kostenlos, danach in Premium enthalten
• Am besten für: pandas-Skills als Ersatz für Filter, Sortierungen und Pivot-Tabellen

Du importierst und bereinigst Daten, berechnest Kennzahlen und erstellst schnelle Charts – das deckt vieles von dem ab, was Analysten wöchentlich in Excel tun. Data Manipulation with pandas kann auch mit DataCamps KI-Tutor belegt werden, der auf Rolle, Niveau und Ziele jeder Person zugeschnittene Lektionen erstellt.

3. Introduction to NumPy - DataCamp

DataCamps Introduction to NumPy ist der beste Kurs, um die Arrays zu verstehen, auf denen pandas und scikit-learn laufen.

• Niveau: Einsteiger
• Zeit: 4 Std.
• Kosten: Erste Lektion kostenlos, danach in Premium enthalten
• Am besten für: Arrays und vektorisierte Berechnungen

Du erstellst, sortierst, filterst und aktualisierst Arrays anhand der New Yorker Baumzählung – das fühlt sich ähnlich an wie die Arbeit mit großen Arbeitsblättern spaltenweise. Die meisten Excel-Analysten belegen den Kurs nach ihrem ersten pandas-Kurs, sobald Arrays im pandas-Code auftauchen.

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

DataCamps Supervised Learning with scikit-learn ist der beste erste scikit-learn-Kurs für Analysten, die Vorhersagen statt nur Berichte wollen.

• Niveau: Fortgeschritten
• Zeit: 4 Std.
• Kosten: Erste Lektion kostenlos, danach in Premium enthalten
• Am besten für: Deine ersten Klassifikations- und Regressionsmodelle

Es wird mit realen Datensätzen gearbeitet und der Kurs wird von George Boorman, Senior Data Analyst bei Wayflyer, geleitet – die Beispiele orientieren sich also eher an Business-Fragen als an Forschungsproblemen. Belege ihn, sobald sich pandas routiniert anfühlt.

Für das Gruppieren von Kund:innen oder Produkten ohne Zielspalte deckt Unsupervised Learning in Python Clustering und Dimensionsreduktion mit scikit-learn und SciPy ab.

Unsere Empfehlung: Belege DataCamps Associate Data Scientist in Python, wenn du einem einzigen Plan folgen möchtest. Wenn du lieber auswählst, ist Data Manipulation with pandas gefolgt von Supervised Learning with scikit-learn der kürzeste Weg zu einem funktionierenden Modell.

Die besten Python-Data-Science-Kurse mit Zertifizierung

Der beste Python-Data-Science-Kurs mit Zertifizierung hängt davon ab, ob du rollenbasierte Prüfungen von DataCamp möchtest oder ein Zertifikat eines bekannten Anbieters. DataCamps Lernpfade bereiten auf zeitlich begrenzte und praktische Prüfungen vor, während IBM und Google professionelle Zertifikate über Coursera ausstellen.

1. Data Analyst in Python - DataCamp

DataCamps Lernpfad Data Analyst in Python ist der beste Zertifizierungspfad für Excel-Analysten, die Analysen machen wollen – nur eben mit Python.

• Niveau: 9 Kurse
• Zeit: 36 Std.
• Kosten: In Premium enthalten
• Am besten für: Analysten, die ein Python-Zertifikat wollen

Der Pfad bereitet auf DataCamps Data Analyst Certification vor: die zeitlich begrenzten Prüfungen DA101 (2 Stunden) und DA201 (1 Stunde) plus die praktische Prüfung DA601P, abzuschließen innerhalb von 30 Tagen. Die Zertifizierung ist in Premium enthalten und 2 Jahre gültig.

Für ein kleineres Einstiegszertifikat bereitet Python Data Fundamentals auf die Python Data Associate Certification vor – eine zeitlich begrenzte Prüfung (PY101) und eine praktische Prüfung (PY501P).

2. Data Scientist in Python - DataCamp

DataCamps Lernpfad Data Scientist in Python ist der beste Zertifizierungspfad, sobald dir pandas und scikit-learn nicht mehr neu sind.

• Niveau: 9 Kurse
• Zeit: 26 Std.
• Kosten: In Premium enthalten
• Am besten für: Analysten mit Ziel Data-Scientist-Rollen

Er bereitet auf die Data Scientist-Stufe der DataCamp Data Scientist Certification (DS101, DS201 und die praktische DS601P) vor und ergänzt, was Analystenrollen selten verlangen: SQL, Git, Python-Packages und Preprocessing für Machine Learning. Belege zuerst den Pfad Associate Data Scientist in Python, wenn dir die Bibliotheken noch neu sind.

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

IBMs Data Science Professional Certificate auf Coursera ist ein bekanntes Einsteiger-Zertifikat, das alle 3 Bibliotheken abdeckt.

• Niveau: Einsteiger, keine Vorerfahrung nötig
• Zeit: 4 Monate bei 10 Stunden pro Woche
• Kosten: In Coursera Plus enthalten
• Am besten für: Ein namhaftes Zertifikat aus einer 12-Kurs-Serie

Auf der Coursera-Seite werden pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn und SciPy unter den Bibliotheken in den 12 Kursen gelistet, ohne Vorerfahrung. Der Umfang ist größer als bei einem einzelnen Pfad. Angegeben sind 4 Monate bei 10 Stunden pro Woche.

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

Googles Advanced Data Analytics Professional Certificate auf Coursera kann ein gutes Zertifikat für Analysten sein, wenn bereits Googles Einstiegszertifikat vorliegt.

• Niveau: Fortgeschritten, empfohlene Erfahrung
• Zeit: 6 Monate bei 10 Stunden pro Woche
• Kosten: In Coursera Plus enthalten
• Am besten für: Analysten mit Fokus auf Regression und Machine Learning

Die Coursera-Seite beschreibt das Programm als konzipiert für Absolvent:innen des Google Data Analytics Certificate. Es deckt statistische Analyse, Python, Regressionsmodelle und Machine Learning in 7 Kursen ab. Excel-User ohne diesen Hintergrund finden den Einstieg steil, und die Kurse sind weniger interaktiv als bei DataCamp.

Unsere Empfehlung: Data Analyst in Python von DataCamp ist das direkteste Zertifikat für Excel-Analysten auf dem Weg zu Python. Wähle IBMs Data Science Professional Certificate, wenn dir ein Markenname wichtiger ist als prüfungsbasierte Kompetenznachweise.

Die besten kostenlosen pandas-, NumPy- und scikit-learn-Kurse

Der beste kostenlose pandas-Kurs ist Kaggle Learns Pandas, und Kaggle's Intro to Machine Learning ist der beste nächste kostenlose Schritt. Bei DataCamps Einführungskursen in Python ist die erste Lektion kostenlos – genug, um zu sehen, ob dir das Format liegt.

1. Pandas - Kaggle Learn

Kaggle Learns Pandas ist der beste kostenlose Weg, pandas direkt im Browser zu üben.

• Niveau: Setzt grundlegendes Python voraus
• Zeit: 4 Stunden
• Kosten: Kostenfrei, wie alle Kurse bei Kaggle Learn
• Am besten für: Kostenloses pandas-Üben mit Zertifikat

Die 6 Lektionen kombinieren ein kurzes Tutorial mit einem Übungsnotebook – vom Einlesen und Schreiben über Gruppieren, Sortieren und Zusammenführen von Tabellen. Zuvor wird Kaggle's eigener Python-Kurs empfohlen. Excel-Gewohnheiten werden nicht übersetzt.

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

Kaggle Learns Intro to Machine Learning ist der beste kostenlose erste Blick auf den Aufbau und die Validierung eines Modells.

• Niveau: Fortgeschritten
• Zeit: 3 Stunden
• Kosten: Kostenfrei, wie alle Kurse bei Kaggle Learn
• Am besten für: Ein erstes kostenloses Modell nach pandas

Die 7 Lektionen reichen von Funktionsweise von Modellen über Modellvalidierung, Underfitting und Overfitting bis zu Random Forests. Es ist kurz – erwarte ein erstes Modell, keine vollständige scikit-learn-Grundausbildung.

3. Introduction to Python und Python for Spreadsheet Users, Lektion 1 - DataCamp

Die ersten Lektionen von DataCamps Introduction to Python und Python for Spreadsheet Users sind kostenlos – ohne Abo.

• Niveau: Einsteiger
• Zeit: Circa 1 Stunde pro kostenloser Lektion
• Kosten: Kostenlos
• Am besten für: Testen, ob dir interaktives Lernen zusagt

Eine kostenlose erste Lektion ist nicht der ganze Kurs, aber genug, um deine ersten Python-Zeilen zu schreiben und zu sehen, ob dir das interaktive Format liegt. DataCamps kostenlose Tutorials füllen den Rest auf – vom Python-in-Excel-Tutorial bis zum oben verlinkten pandas-Guide.

Unsere Empfehlung: Kaggle Learns kostenloser Pandas-Kurs ist die beste Gratis-Option, gefolgt von Intro to Machine Learning. Nutze die kostenlosen ersten Lektionen von Introduction to Python und Python for Spreadsheet Users, um ein kursbegleitendes Spreadsheet-Format auszuprobieren.

So haben wir diese Python-Data-Science-Kurse ausgewählt

Wir haben diese Liste für Analysten erstellt, die von Excel zu Python wechseln – nicht für Programmierer, die nur eine Bibliothek ergänzen.

• Wir haben jede Bewertung, jede Rezension und jede Lernendenzahl am oben angegebenen Datum live geprüft.
• Für Kurse mit weniger als 200 Rezensionen zeigen wir keinen Score; sie sind als „Neu“ markiert.
• Pfadbewertungen berechnen wir als rezensionsgewichteten Durchschnitt über die Kurse des Pfads – nicht anhand der Pfadseite selbst.
• Wir haben Kurse priorisiert, deren Inhalte in den letzten 18 Monaten aktualisiert wurden.
• Wir haben nach Relevanz für das jeweilige Ziel priorisiert und erst danach nach Aktualität – nicht nach Bewertung oder Popularität.
• Wir haben Kurse anderer Anbieter aufgenommen, wo sie die bessere Wahl sind, und dies transparent benannt.
• Wir haben Kurse bevorzugt, die mit Spreadsheet-Aufgaben starten (Pivot-Tabellen, Lookups, Excel-Dateien) statt mit allgemeiner Programmierung.

Fazit

Wenn du aus Excel kommst und noch keinen Code geschrieben hast, starte mit DataCamps Introduction to Python und arbeite dich durch den Lernpfad Associate Data Scientist in Python. Der Pfad beginnt mit diesem Kurs und deckt damit alles ab: Python-Grundlagen sowie pandas und scikit-learn in einem Plan – mit Introduction to NumPy parallel dazu. Wenn dir die Vergleiche mit dem Spreadsheet helfen, belege Python for Spreadsheet Users davor oder daneben.

Analysten, die ein Zertifikat brauchen, sollten Data Analyst in Python belegen. Wer kein Budget hat, startet mit Kaggle Learns kostenlosem Pandas-Kurs. Egal wo du beginnst: Nimm dir eine echte Arbeitsmappe aus deinem Job und baue sie parallel in pandas nach. Das lehrt mehr als jeder Kurs für sich.