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Data Preparation for Machine Learning

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Ironhack Germany 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 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
12.10.2026
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

  • Data Preparation for Machine Learning bietet einen gezielten Fokus auf die spezifischen Herausforderungen und Methoden der Datenvorbereitung innerhalb moderner Data Science-Prozesse. Im Gegensatz zu allgemeinen Data Science-Kursen liegt das Hauptaugenmerk hier auf Feature Engineering, Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten und der Entwicklung robuster Datenpipelines für Machine Learning-Projekte. Sie lernen praxisnah, wie Sie mit Python, Pandas und NumPy komplexe Rohdaten für Machine Learning-Modelle analysieren, transformieren und optimieren. Die konsequente Nutzung von Scikit-Learn, TensorFlow und Deep Learning-Tools steht im Zentrum, kombiniert mit systematischer Datenvisualisierung, Statistik und Predictive Analytics für hochwertige Modelldaten. Besonderes Augenmerk gilt den Herausforderungen bei Big Data, NLP und Data Modeling für datengetriebene Anwendungen.
  • Grundlagen und Kernkonzepte
  • Einführung in zentrale Data Science-Begriffe rund um Datenvorbereitung und Machine Learning
  • Umfassender Überblick über Feature Engineering-Strategien, Datenanalyse und Datenkompetenz
  • Typische Fehlerquellen bei Sammeln, Strukturieren und Vorverarbeiten von Daten
  • Rolle von Datenqualität und Datenmodellierung als Fundament für Artificial Intelligence-Lösungen
  • Abgrenzung von Data Science und Machine Learning, inklusive Predictive Analytics
  • Einführung in Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Validierung von Inputdaten
  • Technische Implementierung und Praxis
  • Praktischer Einsatz von Python, Pandas, NumPy und TensorFlow für effiziente Datenvorbereitung
  • Erstellung automatisierter Data Pipelines - von Datensammlung bis Input für Neural Networks
  • Anleitung zu Encoding, Skalierung und Normalisierung für Machine Learning-Algorithmen
  • Umgang mit heterogenen und großen Big Data-Sets, Samplingtechniken und Datenaugmentation
  • Integration fortschrittlicher Scikit-Learn- und Deep Learning-Prozesse für unterschiedliche Aufgaben
  • Analyse, Interpretation und Validierung
  • Nutzung fortgeschrittener Statistik und Datenvisualisierung in Python zur Prüfung der Datenqualität
  • Prüfung von Datenverteilungen, Ausreißerbehandlung und Überprüfung auf Biases in Machine Learning
  • Bedeutung reproduzierbarer Data Science-Workflows und Automatisierung aller Analyseprozesse
  • Verknüpfung von Modelldiagnostik mit geschäftlichen Handlungsempfehlungen
  • Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
  • Realitätsnahe Projekte mit Machine Learning-Datenvorbereitung in verschiedenen Industrien
  • Bearbeitung anspruchsvoller Szenarien aus NLP und Predictive Analytics
  • Vertiefung aktueller Trends (z.B. automatisiertes Feature Engineering, Cloud-Datenmanagement)
  • Analyse von echten Clustering- und Data Modeling-Fällen für den Berufseinstieg in Data Science

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Online

    12.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Berlin

    13.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Online

    13.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Berlin

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

Ironhack Germany GmbH: 201 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

201Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Ironhack Germany GmbH.

Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingOnline-MarketingWeb- & Frontend-EntwicklungNetzwerktechnik

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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ChatGPT for ManagersNew Horizons Hannover/Leipzig · Wismar · Blended Learning
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  • bis 1 Woche
  • Start ab 19.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir