Certified Data Scientist mit KI

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   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

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   In dieser Weiterbildung lernen Sie mit Unterstützung eines Trainers maschinelle Lernsysteme zu bauen. Sie lernen die Techniken von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz kennen und praktisch anzuwenden.
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   Nach Abschluss des Kurses kennen Sie die wesentlichen Methoden, Techniken und Tools eines Data Scientists inklusive Anwendung der Programmiersprache Python.
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   Sie erleben didaktisch aufbereitete Inhalte und interessante praktische Arbeiten in einem realitätsnahen virtuellen Projekt. In Live Trainings lernen Sie in interaktiven Settings mit anderen Teilnehmern die Anwendung relevanter Tools. In moderierten Live Sessions können Sie Fragen stellen und sich in unserer Community mit anderen austauschen. Sie schließen diesen Online-Kurs mit einem international anerkannten Zertifikat ab.
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   Alle Inhalte im Überblick

   Python Grundlagen für Data Science & KI
   Einführung in Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz sowie deren Anwendungsfelder in Unternehmen
   Erlernen zentraler Python-Konzepte wie Datentypen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen
   Numerische Berechnungen und effiziente Datenverarbeitung mit NumPy
   Automatisierung von Analyse- und Verarbeitungsprozessen für datengetriebene Anwendungen
   Datenanalyse & Exploratory Data Analysis
   Strukturierte Analyse und Aufbereitung von Datensätzen mit Pandas
   Visualisierung von Daten, Trends und Zusammenhängen mit Matplotlib und Seaborn
   Identifikation von Mustern, Korrelationen und Anomalien als Grundlage datenbasierter Entscheidungen
   Datenbereinigung und Feature-Vorbereitung für Machine-Learning- und KI-Projekte
   Machine Learning & Predictive Analytics
   Einführung in überwachte Lernverfahren für Prognosen und automatisierte Entscheidungsunterstützung
   Entwicklung von Regressions- und Klassifikationsmodellen für praxisnahe Anwendungsfälle
   Einsatz von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Methoden
   Grundlagen neuronaler Netze als Basis moderner KI-Systeme
   Unsupervised Learning & Mustererkennung
   Dimensionsreduktion mit Principal Component Analysis (PCA) zur Analyse komplexer Datenstrukturen
   Anwendung von Clustering-Verfahren wie k-Means und DBSCAN
   Erkennung verborgener Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen
   Einführung in Bilddatenanalyse und weitere KI-gestützte Analyseverfahren
   Modellbewertung & Optimierung
   Bewertung von Machine-Learning-Modellen mit Cross-Validation und Testdatensätzen
   Optimierung von Hyperparametern mithilfe von Grid Search und strukturierten Pipelines
   Auswahl geeigneter Metriken zur Bewertung von Modellqualität und Prognosegenauigkeit
   Verbesserung von Robustheit, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit von KI-Modellen
   Natural Language Processing & Generative KI
   Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Analyse großer Textmengen
   Einführung in Large Language Models (LLMs) und moderne generative KI-Systeme
   Anwendung von KI zur Textanalyse, Informationsgewinnung und Automatisierung
   Verständnis aktueller Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten generativer KI im Unternehmenskontext
   Advanced Data Science & KI-Anwendungen
   Feature Engineering zur Verbesserung von Modellleistung und Vorhersagequalität
   Fortgeschrittene Verfahren der Datenaufbereitung, Skalierung und Transformation
   Entwicklung praxisnaher Data-Science- und KI-Lösungen anhand realistischer Anwendungsfälle
   Einblick in aktuelle Trends, Best Practices und den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien
   Lernen mit dem XDi
   Praxis in einem realitätsnahen, virtuellen Projekt
   Begleitung durch einen Trainer
   Aufbau eines Portfolios für Ihre Bewerbungen
   Inhalte in Form von Artikeln und Videos
   Überprüfung Ihres Wissensstandes anhand von Quizzes
   Live Trainings und Live Sessions für Zusammenarbeit und Interaktion
   Austausch mit anderen Teilnehmern in unserer Community
   Reflexion des Gelernten mittels Retrospektiven
   Ergänzend zu dieser Weiterbildung steht ein separater, kostenloser KI-Kurs zur Verfügung. Behandelt werden unter anderem KI-Grundlagen, KI-gestützte Content-Erstellung, Prompt Engineering, Automatisierungen, rechtliche Rahmenbedingungen und Datenschutz sowie der praktische Einsatz von KI im Arbeitsalltag.

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   Köln

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

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   Köln

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

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   Berlin

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

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   Berlin

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

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   Köln

   02.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen