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Agile Projektumsetzung für Data Science Teams (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist OneCareer.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

  • Der Kurs "Agile Projektumsetzung für Data Science Teams" vermittelt methodische und technische Kompetenzen, um datenbasierte Vorhaben in flexiblen Projektumgebungen systematisch umzusetzen. Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Data-Science-Workflows mit agilen Frameworks, damit Anforderungen strukturiert bearbeitet und technische Lösungen nachvollziehbar entwickelt werden können.
  • Das lernen Sie im Kurs
  • Agile und hybride Projektmanagementansätze in Data-Science-Kontexten anzuwenden
  • Datenanalysen und Softwarearchitekturen für projektbezogene Lösungen zu konzipieren
  • Programmiergrundlagen und Versionskontrolle für die Zusammenarbeit im Team zu nutzen
  • Scrum-Rollen, Ereignisse und Artefakte in der täglichen Praxis einzusetzen
  • Cloud-Infrastrukturen und verteilte Systeme in die Projektplanung einzubeziehen
  • Qualitätsmanagement, Testing und Stakeholder-Kommunikation methodisch zu steuern
  • KI-Projekte unter Berücksichtigung von Governance, Compliance und Change Management zu begleiten
  • Grundlagen der Programmierung und Datenverarbeitung
  • Behandelt werden fachliche Basiskompetenzen für Data-Science-Umgebungen. Dazu gehören die Arbeit mit Python, die Strukturierung von Datenmodellen sowie der Entwurf von Softwarearchitekturen. Diese Inhalte unterstützen eine nachvollziehbare Kommunikation im Team und bilden die Grundlage für prototypische Entwicklungsprozesse.
  • Agile Methoden und Scrum-Framework
  • Dieser Abschnitt behandelt die methodische Organisation von Projekten. Vermittelt werden das Agile Manifest sowie die Anwendung von Scrum in Data-Science-Kontexten. Teilnehmende befassen sich mit Sprintplanung, Backlog-Pflege und der Zusammenarbeit in selbstorganisierten Teams, um Arbeitsabläufe transparent zu strukturieren.
  • Qualitätssicherung, Infrastruktur und Controlling
  • Für die Stabilität von Analyse-Pipelines werden Konzepte zur Versionskontrolle mit Git, zu Softwaretests und zu Cloud-Architekturen behandelt. Ergänzend werden Instrumente des Projektcontrollings und Risikomanagements eingeführt, um Projektverläufe datenbasiert nachzuvollziehen und Anforderungen verschiedener Stakeholder zu berücksichtigen.
  • KI-Strategie und Industrialisierung
  • Zum Abschluss wird die strategische Einordnung von KI-Anwendungen thematisiert. Behandelt werden MLOps, Data Governance sowie ethische und rechtliche Rahmenbedingungen. Darüber hinaus werden Ansätze des Change Managements vorgestellt, um Data-Science-Lösungen in bestehende Unternehmensprozesse zu integrieren und weiterzuentwickeln.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Nach der Teilnahme und dem Nachweis der erbrachten Leistungen erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Qualifikationen im Bereich agiles Projektmanagement für Data Science dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Fallbeispiele aus dem Data-Science-Umfeld
  • Übungen zur Anwendung agiler Werkzeuge
  • Hinweise zur beruflichen Orientierung
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen Datenanalyse, Informatik und Projektmanagement sowie an Personen, die eine Schnittstellenfunktion in Data-Science-Teams anstreben. Er eignet sich für Teilnehmende, die ihre methodischen Kenntnisse für die Arbeit in dynamischen und datengetriebenen Projektstrukturen ausbauen möchten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Potsdam

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Offenbach am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Regensburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Data Science→

03 · Gehalt

Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    Vorhersagen aus Daten bauen

    Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

  2. 2

    Datenpipelines und Cloud

    Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

  3. 3

    Modelle erklären und verantworten

    Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

04 · Anbieter

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

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Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

Data ScienceScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

05 · Jobs

Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung

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  • Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir