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Big Data und Datenmanagement mit KI

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

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Hamburg
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Ziel der Weiterbildung
  • Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zum strukturierten Umgang mit großen Datenbeständen im Verwaltungs- und Organisationsumfeld. Behandelt werden Methoden zur Erfassung, Pflege, Prüfung, Auswertung und Dokumentation von Daten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung wiederkehrender Datenaufgaben, zur Analyse umfangreicher Tabellen- und Textbestände sowie zur Automatisierung vorbereitender Arbeitsschritte. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
  • Zielgruppe
  • Verwaltungsangestellte
  • Sachbearbeiter*innen
  • Mitarbeitende in der Datenpflege
  • Mitarbeitende aus Verwaltung, Organisation, Controlling und Dokumentation
  • Personen, die regelmäßig mit Datenbeständen, Tabellen, Dokumentdaten oder Auswertungen arbeiten
  • Big Data im Verwaltungskontext
  • Grundlagen großer Datenmengen in Verwaltungsprozessen
  • Einordnung typischer Datenarten wie Stammdaten, Vorgangsdaten, Falldaten, Dokumentdaten, Abrechnungsdaten und Statistikdaten
  • Bedeutung von Datenqualität für Auswertungen und Entscheidungen
  • Entstehung, Weitergabe und Nutzung von Daten in unterschiedlichen Systemen
  • Typische Fehlerquellen in administrativen Datenprozessen
  • Umgang mit Dubletten, fehlenden Angaben, uneinheitlichen Schreibweisen und unklaren Datenformaten
  • Datenqualität und Datenpflege
  • Prüfung und Bereinigung vorhandener Datenbestände
  • Standardisierung von Schreibweisen, Kategorien und Pflichtfeldern
  • Regeln für die Pflege von Stammdaten
  • Einführung von Namenskonventionen und einheitlichen Datenstrukturen
  • Sicherung konsistenter Datenstände
  • Dokumentation von Korrekturen und Bearbeitungsschritten
  • Maßnahmen zur langfristigen Verbesserung der Datenqualität
  • Datenmanagement als Arbeitsprozess
  • Organisation von Datenbeständen im Verwaltungsalltag
  • Strukturierung von Datenflüssen und Zuständigkeiten
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
  • Grundlagen der Data Governance
  • Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Änderungen
  • Sichere Ablage, Archivierung und Wiederauffindbarkeit von Daten
  • Dokumentationsstandards für datenbezogene Arbeitsprozesse
  • Datenschutz, Sicherheit und Compliance
  • Grundlagen des verantwortungsvollen Umgangs mit personenbezogenen Daten
  • Datensicherheit im administrativen Arbeitsumfeld
  • Zugriffskontrollen und Berechtigungskonzepte
  • Dokumentationspflichten bei datenbezogenen Prozessen
  • Einordnung rechtlicher und organisatorischer Anforderungen
  • Vereinbarkeit datenbasierter Arbeitsweisen mit Datenschutz und Compliance
  • Risikobewertung bei der Nutzung sensibler Datenbestände
  • Künstliche Intelligenz im Datenmanagement
  • Einsatzmöglichkeiten von KI bei wiederkehrenden Datenaufgaben
  • KI-gestützte Klassifizierung von Datensätzen
  • Mustererkennung und Identifikation von Auffälligkeiten
  • Automatisierte Auswertung und Strukturierung von Texten
  • Unterstützung bei der Aufbereitung unübersichtlicher Tabellen
  • Vorbereitung von Berichten, Zusammenfassungen und Analysen mit KI
  • Grenzen und Prüfschritte beim Einsatz KI-gestützter Ergebnisse
  • Prompting und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
  • Formulierung gezielter Arbeitsanweisungen für KI-Systeme
  • Prompts für Datenaufbereitung, Zusammenfassung und Analyse
  • Nachvollziehbare und wiederholbare Nutzung von KI-Ausgaben
  • Plausibilitätsprüfung von KI-generierten Ergebnissen
  • Dokumentation KI-gestützter Arbeitsschritte
  • Vermeidung von Fehlinterpretationen und nicht geprüften Ergebnissen
  • Kontrollmechanismen für den Einsatz von KI im Verwaltungsumfeld
  • Datenanalyse und Auswertung
  • Strukturiertes Arbeiten mit Tabellen und Datenlisten
  • Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Erstellung konsistenter Datenstände
  • Bildung und Interpretation einfacher Kennzahlen
  • Aufbereitung von Informationen für interne Entscheidungen
  • Erstellung standardisierter Auswertungen
  • Darstellung von Ergebnissen in Berichten, Übersichten und Dashboards
  • Fehleranalyse und Prozessverbesserung
  • Erkennen typischer Fehlerbilder in Datenbeständen
  • Systematische Suche nach Unstimmigkeiten
  • Eingrenzung möglicher Fehlerursachen
  • Korrektur fehlerhafter oder uneinheitlicher Daten
  • Ableitung von Regeln zur Fehlervermeidung
  • Kontinuierliche Verbesserung von Datenpflegeprozessen
  • Dokumentation von Prüf- und Korrekturmaßnahmen
  • Praxisbezogene Anwendung
  • Bearbeitung realitätsnaher Fallbeispiele aus Verwaltung, Sachbearbeitung und Datenpflege
  • Bereinigung und Vereinheitlichung von Stammdaten
  • Prüfung von Datenlogiken und Datenstrukturen
  • Erstellung von Auswertungen aus Tabellenbeständen
  • KI-gestützte Bearbeitung größerer Tabellen- und Textmengen
  • Aufbereitung von Ergebnissen für Berichte und Nachweise
  • Übertragung der erlernten Methoden auf administrative Arbeitsprozesse

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Hamburg

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Hamburg

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Online

    28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Online

    28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Berlin

    28.09.2026 · 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 KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Greenbootcamps GmbH: 237 Kurse mit aktuellem Termin an 3 Orten

237Kurse mit aktuellem Termin
3Angebotsorte

237 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 3 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Greenbootcamps GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystNachhaltigkeitsmanagement & CSRSystemadministratorCloud Computing

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir