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Data Science Masterclass
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.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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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
- Karlsruhe
- NÄCHSTER START
- 05.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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 steht die Vermittlung von fundierten Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaft. Die Inhalte umfassen weiterführende Mathematik und Statistik, die als Grundlage für komplexe Datenanalysen dienen. Machine Learning und Deep Learning werden behandelt, um fortgeschrittene Techniken zur Mustererkennung und Vorhersage zu erlernen. Innovation und Entrepreneurship fördern das Verständnis für die Anwendung von Datenwissenschaft in unternehmerischen Kontexten. Ein Seminar zu Data Science und Gesellschaft beleuchtet die gesellschaftlichen Auswirkungen und ethischen Fragestellungen. Praktische Anwendungsfälle und deren Evaluierung sowie ein Projekt zur Umsetzung eines Data Science Use Cases runden die Weiterbildung ab.
- 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
- Innovation und Entrepreneurship
- Innovationsmanagement und Entrepreneurship in einer globalisierten Welt
- Grundlagen der Entrepreneurships
- Geschäftsidee und Unternehmensgründung
- Finanzierungsquellen und Finanzierungsprozesse
- Internet, digitales Business, und künstliche Intelligenz
- Strategische Allianzen
- Familienunternehmen
- Seminar: Data Science und Gesellschaft
- In diesem Modul werden die Weiterbildenden über die aktuellen gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen der Anwendung von datenwissenschaftlichen Modellen nachdenken. Zu diesem Zweck werden relevante Themen durch Artikel vorgestellt, die von den Weiterbildenden in Form eines schriftlichen Aufsatzes kritisch bewertet werden.
- Use Case und Evaluierung
- Anwendungsfallbewertung
- Modellzentrierte Auswertung
- Geschäftszentrierte Bewertung
- Überwachung
- Vermeidung gängiger Irrtümer
- Veränderungsmanagement
- Projekt: Data Science Use Case
- In diesem Kurs wählen die Weiterbildenden aus einer Vielzahl von Möglichkeiten eine Projektaufgabe aus. Ziel ist es, ein datenwissenschaftliches Modell oder System prototypisch in einer geeigneten Entwicklungsumgebung zu implementieren. Die Wahl des Ansatzes, das implementierte System oder die implementierte Software und die daraus resultierende Leistung bei der Aufgabe sind zu begründen, zu erklären und in einem Projektbericht zu dokumentieren.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Karlsruhe
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 2
Leinfelden-Echterdingen
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 3
Duisburg
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 4
Nürnberg
05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
235 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 18 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei IU Akademie IU Internationale Hochschule.
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
531 Kurse zum Vergleich
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531 Kurse zum Vergleich.
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