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Data Science Essentials: Machine Learning und Statistik für Profis

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

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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
12.10.2026
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

  • Fortgeschrittene Anwenderinnen und Anwender vertiefen ihr Wissen in Statistik, Machine Learning und Datenanalyse. Der Fokus liegt auf praxisnahen Anwendungen mit Python, Power BI und SQL, kombiniert mit fundierten statistischen und analytischen Methoden für datenbasierte Entscheidungsprozesse.

Inhaltsübersicht

  1. 1

    Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI

  2. 2

    Datenanalyse mit Python und pandas

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Einführung in die Konzepte der Data Science

  2. 4

    Arbeiten mit SQL und relationalen Datenbanken

  3. 5

    Supervised Learning in der Praxis

  4. 6

    Grundlagen des Machine Learning

  5. 7

    Lernformate: Gruppenunterricht und Selbststudium

  6. 8

    Wesentliche Fähigkeiten für moderne Data Scientists

    • Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI
    • Datenimport, -transformation und DAX-Funktionen gezielt einsetzen
    • Datenanalyse mit Python und pandas
    • Grundlagen der Programmierung in Python systematisch anwenden
    • Daten bereinigen, transformieren und analysieren mit pandas
    • Einführung in die Konzepte der Data Science
    • Arbeiten mit SQL und relationalen Datenbanken
    • Datenbankstrukturen verstehen und mit SQL effizient abfragen
    • Supervised Learning in der Praxis
    • Modelle trainieren, validieren und mit realen Datensätzen anwenden
    • Hyperparameter optimieren und Modellqualität systematisch bewerten
    • Grundlagen des Machine Learning
    • Machine Learning als Bestandteil datengetriebener Strategien einsetzen
    • Lernformate: Gruppenunterricht und Selbststudium
    • Flexibles Selbstlernen mit individueller Begleitung und Rückmeldung
    • Integration beider Formate zur optimalen Kompetenzentwicklung
    • Wesentliche Fähigkeiten für moderne Data Scientists
  • Erstellen von dynamischen Dashboards und Visualisierungen zur verständlichen Datenkommunikation
  • Power BI als Tool zur Entscheidungsunterstützung im Business-Kontext nutzen
  • Explorative Datenanalysen durchführen und Muster aus komplexen Datensätzen ableiten
  • Überblick über zentrale Konzepte, Rollenprofile und Anwendungsfelder von Data Science
  • Einordnung typischer Workflows von der Datenaufnahme bis zur Modellimplementierung
  • Werkzeuge und Methoden zur Gewinnung datengestützter Erkenntnisse kennenlernen
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen zur Analyse relationaler Daten einsetzen
  • SQL als verbindendes Element zwischen Datenbanken und Analyseprozessen nutzen
  • Überwachte Lernmethoden wie Regression und Klassifikation gezielt einsetzen
  • Konzepte des maschinellen Lernens verstehen und in Analyseprojekte integrieren
  • Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten Lernverfahren erkennen
  • Didaktisch strukturierter Gruppenunterricht mit praktischen Anwendungen
  • Kombination aus Python, Statistik, Machine Learning und BI-Tools sicher anwenden
  • Methoden wie Clusteranalyse, Varianzanalysen und Data Modelling in die Praxis überführen
  • Moderne Technologien wie neuronale Netze, AI-Ansätze und Test Driven Development verstehen
  • Analytisches Denken und datenbasierte Problemlösungsstrategien gezielt ausbauen

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Frankfurt am Main

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Stuttgart

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

StackFuel GmbH: 729 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten

729Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte

729 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei StackFuel GmbH.

Themen

Data ScienceKI & Machine LearningData AnalystPython-ProgrammierungDatenbanken & SQL

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

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