Programmierung • Python

Hilfe in Python-Programmierung. Fokussiert auf Daten & Analysen.

Sie arbeiten mit Python, aber an bestimmten Stellen hängt es: Daten einlesen, Auswertungen bauen, Skripte strukturieren, Modelle implementieren. Ich helfe dort, wo Praxis und Statistik auf Programmierung treffen.

Projekt schildern & Hilfe anfragen Typische Themen ansehen

Unterstützung für Studienarbeiten, Forschung & Unternehmen – Schwerpunkt: saubere, nachvollziehbare Python-Lösungen.

Vertrauen aus Hochschule, Forschung & Praxis

Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.

Hochschule & Forschung

  • Universitätsklinikum Essen (AöR), Westdeutsches Herzzentrum Essen, Klinik für Thorax- und Kardiovaskuläre Chirurgie
  • Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Sozialwissenschaften
  • Universiätsklinikum Essen, Institut für Physiologische Chemie
  • Krankenhaus Hietzing, 1. Chirurgie-Abteilung für Herz- und Gefäßchirurgie
  • u.v.m.

Unternehmen & Organisationen

  • Penning Consulting GmbH
  • Hessisches Landesarchiv
  • IFLb Laboratoriumsmedizin GmbH
  • Ferdinand Eiermacher GmbH & Co. KG
  • u.v.m.

Statistik richtig angehen – in 3 Minuten erklärt

Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?

  • ✔ Häufige Analysefehler vermeiden
  • ✔ Zeit sparen bei Methodenauswahl & Software
  • ✔ Ergebnisse präsentieren, die überzeugen
Kostenfreie Einschätzung anfragen

Für wen Python-Hilfe besonders sinnvoll ist

Im Fokus stehen Projekte, bei denen Python nicht Selbstzweck ist, sondern Mittel zum Ziel: Daten einlesen, analysieren, visualisieren, Modelle bauen und Ergebnisse reproduzierbar machen.

Studium & Abschlussarbeiten

Python Programmierung für empirische Arbeiten

  • Datenaufbereitung, Explorative Analysen, Visualisierung
  • Statistische Tests, Regressionsmodelle, einfache Klassifikationsmodelle
  • Reproduzierbare Auswertungen statt Einmal-Skripte
Forschung & Projekte

Analyse-Pipelines

  • Auswertungs-Skripte strukturieren und dokumentieren
  • Modelle (z. B. scikit-learn) sauber einsetzen
  • Kontrollierte Auswertungen für Paper & Reports
Unternehmen & Teams

Analytics & Reporting

  • Daten aus CSV, SQL, APIs verarbeiten
  • Reports, Auswertungen und kleine Tools automatisieren
  • Bestehende Skripte prüfen, vereinfachen, stabil machen

Typische Themen bei Python-Unterstützung

Inhalt und Tiefe richten sich nach Ihrem Projekt. Keine generische „Programmieren von Null“-Schulung, sondern gezielte Unterstützung für Daten, Programmierung, Analysen und Modelle in Python.

Daten einlesen (CSV, Excel, SQL, APIs) Datenaufbereitung mit pandas Deskriptive Statistik & Visualisierung (matplotlib, seaborn) Statistische Tests & Modelle Machine Learning mit scikit-learn (Basis) Strukturierung von Skripten & Funktionen Reproduzierbarkeit & Dokumentation

Was Sie nach der Zusammenarbeit mitnehmen

⚙️

Sauberer, nachvollziehbarer Code

Skripte, die nicht nur laufen, sondern verständlich sind für Betreuende, Reviewer oder Kolleg:innen.

📊

Verlässliche Auswertungen

Statistische Methoden korrekt umgesetzt, inkl. Prüfung zentraler Annahmen, damit die Ergebnisse fachlich belastbar sind.

⏱

Weniger Trial & Error

Statt stundenlang Forenlösungen zu suchen, klare Schritte, wie Sie Ihr Python-Problem strukturiert lösen.

Kurz gesagt:
  • Python-Code, der fachlich und technisch Sinn ergibt
  • Programmerierung und Analysen, die Sie sicher erklären können
  • Weniger Frust, mehr Kontrolle über den eigenen Code

Python-Projekt prüfen lassen

Wie die Unterstützung in Python konkret abläuft

Keine Blackbox-Programmierung: Ziel der Python Hilfe ist, dass Sie Ihre Skripte verstehen und später selbst erweitern können.

1

Projekt & Status klären

Kurze Beschreibung von Ziel, Daten, bisherigem Code und Zeitrahmen. Einschätzung, was sinnvoll machbar ist und welches Niveau wir ansetzen.

2

Gemeinsame Sessions / Code-Review

Je nach Bedarf: Live-Durchgehen Ihres Codes, schrittweiser Aufbau neuer Skripte, oder gezielte Python Hilfe bei einzelnen Problemstellen (z. B. Fehlermeldungen, Performance, Struktur).

3

Abschließende Struktur & Dokumentation

Auf Wunsch: Aufräumen, Kommentieren und Dokumentieren der Skripte, damit Sie oder andere später auf Ihre Python Programmierung aufbauen können.

Was andere über die Zusammenarbeit sagen

Ein Auszug aus Rückmeldungen. Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.

10+ Jahre Erfahrung in Statistik-Beratung · Projekte aus Wissenschaft, Wirtschaft und Lehre

FAQ – Häufige Fragen zu Python-Hilfe

Unterstützen Sie komplette Programmier-Einsteiger?

Ja, solange ein konkretes Projekt oder Ziel dahintersteht (z. B. Auswertung für eine Arbeit, Reporting im Unternehmen). Reine „Allgemeineinführung ohne Anlass“ ist nicht der Fokus bei der Python Programmierung.

Arbeiten Sie mit meinen vorhandenen Skripten?

Ja. Häufig ist es bei Python Hilfe sinnvoll, bestehenden Code zu verbessern, zu strukturieren und nachvollziehbar zu machen, statt alles neu zu schreiben.

Übernehmen Sie auch komplette Programmierarbeiten?

Ich unterstütze beim Aufbau, bei der Struktur und bei kritischen Stellen. Ziel ist, dass Sie den Code verstehen und vertreten können – insbesondere bei wissenschaftlichen Arbeiten.

Helfen Sie bei Klausuren oder Programmierprüfungen?

Nein. Keine Unterstützung bei Klausuren oder Prüfungen. Fokus liegt auf Projekten, Arbeiten und beruflichen Anwendungen.

Nächster Schritt: Python-Projekt kurz schildern.

Schreiben Sie in ein paar Sätzen, worum es geht: Datenquelle, Ziel, aktueller Stand und bis wann Sie Unterstützung benötigen. Sie erhalten eine klare Rückmeldung, ob und wie ich helfen kann.

In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.

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