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Data Science Masterclass - Industrie 4.0

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist IU Akademie IU Internationale Hochschule.

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Duisburg
NÄCHSTER START
05.10.2026
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

  • Ziele der Weiterbildung
  • Im Fokus der Weiterbildung Data Science Masterclass - Industrie 4.0 steht die Vermittlung von fortgeschrittenen Kenntnissen in den Bereichen Mathematik und Statistik, die für die Analyse großer Datenmengen unerlässlich sind. Die Inhalte umfassen Techniken des Machine Learnings und Deep Learnings, die es ermöglichen, Muster und Vorhersagen aus Daten zu extrahieren. Automatisierungstechnik und das Internet der Dinge werden behandelt, um die Integration von Daten in industrielle Prozesse zu optimieren. Zudem werden moderne Fertigungsmethoden im Kontext von Industrie 4.0 beleuchtet, um die Effizienz und Flexibilität in der Produktion zu steigern. Der Bereich Data Science für Industrie 4.0 rundet das Angebot ab, indem er spezifische Anwendungen und Herausforderungen in der industriellen Datenanalyse thematisiert.
  • Inhalte der Weiterbildung
  • Weiterführende Mathematik
  • Kalkül
  • Integrale Transformationen
  • Vektoralgebra
  • Vektorrechnung
  • Matrizen und Vektorräume
  • Informationstheorie
  • Weiterführende Statistik
  • Einführung in die Statistik
  • Wichtige Wahrscheinlichkeits­verteilungen und deren Anwendungen
  • Bayessche Statistik
  • Beschreibende Statistiken
  • Datenvisualisierung
  • Parameterschätzung
  • Hypothesentests
  • Machine Learning
  • Beaufsichtigte, unbeaufsichtigte und verstärkte Lernansätze
  • Regression und Klassifizierung von Lernproblemen
  • Abschätzung funktionaler Abhängigkeiten mittels Regressionsverfahren
  • Daten-Clustering
  • Unterstützt Vektor-Maschinen, große Margenklassifizierung
  • Lernen in Entscheidungsbäumen
  • Deep Learning
  • Einführung in neuronale Netze und Tiefenverdienen
  • Netzwerkarchitekturen
  • Neuronales Netzwerktraining
  • Alternative Trainingsmethoden
  • Weitere Netzwerkarchitekturen
  • Modellierung in der Automatisierungstechnik
  • Mathematische Rahmenbedingungen für die formale Beschreibung von diskreten Ereignissystemen
  • Analyse- und Bewertungsmethoden
  • Simulation von diskreten Ereignissystemen
  • Aufsichtskontrolle
  • Fortgeschrittene Themen (Fehlerdiagnose, adaptive Überwachung, Optimierung)
  • Internet of Things
  • Anwendungsfälle und Risiken für Verbraucher
  • Business Use Cases und Risiken
  • Sozialökonomische Fragen
  • Ermöglichung von Technologien und Grundlagen der Vernetzung
  • Manufacturing Methods Industry 4.0
  • Umformen
  • Schneiden
  • Schnelles Prototyping
  • Schnelle Werkzeugausrüstung
  • Direktfertigung
  • Projekt: Data Science für Industrie 4.0
  • Zur Vorbereitung eines Portfolios wenden die Weiterbildenden die Datenwissenschaft auf Fertigungsszenarien an, verwenden prädiktive Analysen zur Verbesserung industrieller Prozesse und gewinnen ein Verständnis für die Prinzipien und Anwendungen der prädiktiven Instandhaltung.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Duisburg

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Mannheim

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Mainz am Rhein

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Köln

    05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 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 Data Science→

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

235 Kurse mit aktuellem Termin an 18 Orten

235Kurse mit aktuellem Termin
18Angebotsorte

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Angebote an 18 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei IU Akademie IU Internationale Hochschule.

Themen

Data ScienceProjektmanagementOnline-MarketingPersonalwesen (HR)Social Media Marketing & Management

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