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Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatz­qualifikation Kanban

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist brainymotion.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Eschborn
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
  2. 2
    Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
  3. 3
    Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

  • Die Weiterbildung zum Cloud Machine Learning Engineer richtet sich an Personen, die mit AI und Machine Learning (ML) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind AI und Machine Learning (ML) feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf AI und auf Machine Learning (ML) zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie AI und Machine Learning (ML) in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um AI und rund um Machine Learning (ML) systematisch strukturieren lassen.
  • Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie AI und Machine Learning (ML) bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie AI in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Machine Learning (ML) parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen AI und Machine Learning (ML) explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit AI und im Umgang mit Machine Learning (ML) auf den Gesamtprozess auswirken.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen AI und Machine Learning (ML) gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie AI als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Machine Learning (ML) ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, AI und Machine Learning (ML) in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle AI und Machine Learning (ML) in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
  • Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise AI und Machine Learning (ML) in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit AI gewonnene Erkenntnisse und mit Machine Learning (ML) aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie AI und Machine Learning (ML) in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit AI und Machine Learning (ML) dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
  1. 1

    Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche

  2. 2

    Überblick über typische Arbeitsprozesse

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen

  2. 4

    Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung

  3. 5

    Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen

  4. 6

    Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen

  5. 7

    Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen

  6. 8

    Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen

  • Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Kanban" vermittelt grundlegende Kenntnisse über das Kanban-Framework zur Visualisierung und Steuerung von Arbeitsprozessen. Teilnehmer lernen, wie sie Arbeitsflüsse analysieren, Engpässe identifizieren und durch kontinuierliche Verbesserung die Effizienz von Teams erhöhen können.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Bochum

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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 Scrum & agiles Projektmanagement→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Sprints sauber aufsetzen

    Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

  2. 2

    Backlog führen und priorisieren

    Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

  3. 3

    Agile Werkzeuge einsetzen

    Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

04 · Anbieter

Brainymotion: 830 Kurse mit aktuellem Termin an 27 Orten

830Kurse mit aktuellem Termin
27Angebotsorte

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Themen

Scrum & agiles ProjektmanagementKI & Machine LearningCloud ComputingData AnalystData Science

05 · Jobs

Jobs bundesweit: 2.523 offene Stellen in 45 Tagen

Arbeitsmarkt

Scrum & agiles Projektmanagement bundesweit in Zahlen

OFFENE STELLEN2.523bundesweit, letzte 45 Tage

Nutze 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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir