Data Science Solutions und agiles Projekt­management nach Scrum

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

1. 1
   Werde Azure Data Scientist
2. 2
   In einer Welt, in der Daten den Takt für Innovation und Wettbewerbsvorteile vorgeben, brauchen Unternehmen Expert*innen, die aus Informationen echte Intelligenz formen. Mit dem Microsoft-Training DP-100 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure entwickelst du genau diese Fähigkeiten: Du wirst zur Schlüsselfigur moderner KI- und Machine-Learning-Projekte in der Cloud.
3. 3
   Unser Training führt dich Schritt für Schritt von der professionellen Datenaufbereitung über das Modell-Training bis hin zur produktionsreifen Bereitstellung skalierbarer Lösungen - und macht dich fit für die offizielle Microsoft-Zertifizierung,,Azure Data Scientist Associate".
4. 4
   Warum DP-100 für dich unverzichtbar ist
5. 5
   Das Training ist darauf ausgerichtet, dich zu einem echten End-to-End-Profi im Umgang mit Azure Machine Learning zu machen. Dabei profitierst du von unserer langjährigen Expertise in Data-Science-Weiterbildungen, wie in unseren Weiterbildungsangeboten fest verankert ist.
6. 6

   Du lernst

   Daten professionell vorzubereiten, zu analysieren und für ML-Workflows verfügbar zu machen
   Machine-Learning-Modelle gezielt zu trainieren, zu optimieren und zu evaluieren
   Komplette ML-Pipelines und automatisierte Workflows in Azure zu erstellen
   Modelle sicher und skalierbar in Azure bereitzustellen
   Produktionsumgebungen zu überwachen und ML-Lösungen verantwortungsvoll zu managen
   Dieses Skill-Set macht dich zum gefragten Profi in Data-Science-Teams - von der Industrie bis hin zu innovativen KI-Startups.
   Für wen eignet sich das DP-100-Training?

7. 7

   Dieses Training ist ideal, wenn du

   bereits Grundkenntnisse in Data Science und amp; Python hast
   professionell mit Machine Learning in Azure arbeiten willst
   deine Karriere im Bereich KI und Data Science ausbauen möchtest
   Microsoft-zertifiziert werden willst
   praktische Erfahrung mit modernen ML-Tools sammeln willst
   Agiles Projektmanagement nach Scrum - Dein Weg zu schnellen Ergebnissen und amp; starken Teams
   umgesetzt werden als je zuvor. Mit Agilem Projektmanagement nach Scrum bekommst du ein kraftvolles Werkzeug an die Hand, das dir hilft, genau diesen Herausforderungen souverän zu begegnen.
   Scrum bietet dir einen klaren Rahmen, der dich unterstützt, Projekte effizienter zu planen, im Team besser zusammenzuarbeiten und Ergebnisse zu erzielen, die wirklich zählen. Und das Beste: Scrum funktioniert in nahezu jeder Branche - nicht nur in der IT, sondern auch in Marketing, HR, Vertrieb oder Verwaltung.
   Warum Scrum für dich der Gamechanger ist
   Scrum hilft dir, Projekte in kurze, überschaubare Schritte zu gliedern, sogenannte Sprints. So kannst du schneller liefern, flexibel reagieren und dein Team bestmöglich einbinden.

8. 8

   Du profitierst von

   ? Schnellen Ergebnissen
   Durch regelmäßige Sprints lieferst du in kurzen Abständen sichtbare Fortschritte - statt am Ende vor riesigen Projektriesen zu stehen.
   ? Mehr Flexibilität
   Ändern sich Anforderungen? Kein Problem. Scrum ermöglicht es dir, jederzeit nachzusteuern - ohne komplett neu zu planen.
   ? Starker Teamdynamik
   Scrum stärkt Selbstorganisation, Verantwortung und Zusammenarbeit im Team - ein zentraler Baustein aller EXIN-Module.
   ? Höherer Qualität
   Regelmäßige Reviews sorgen dafür, dass dein Ergebnis Schritt für Schritt immer besser wird.
   Für wen ist das Training ideal?
   Für dich, wenn du...
   Projekte endlich schneller und stressfreier ins Ziel bringen willst
   Teamarbeit verbessern möchtest
   mit ständigen Änderungen besser umgehen willst
   in eine agile Rolle hineinwachsen möchtest
   dich auf EXIN-Zertifizierungen vorbereiten willst

1. 1

   Krefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Koblenz am Rhein

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Essen

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Leverkusen

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Kassel

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen