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Data Science und KI für Datenmodellbewertung
Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.
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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
- bis 1 Monat
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Aachen
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- 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
- Einführung in KI und Modellbewertung
- Verstehen Sie die Bedeutung der Modellbewertung in datenwissenschaftlichen und datenanalytischen Arbeitsabläufen.
- Erfahren Sie, wie Datenwissenschaftler die Leistung von Modellen der künstlichen Intelligenz bewerten.
- Erkunden Sie die Verbindung zwischen KI-Systemen und datengestützter Entscheidungsfindung.
- Datenanalyseverfahren Einführung
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Daten für die KI-Modellbewertung vorzubereiten.
- Bereinigen und verarbeiten Sie Datensätze mithilfe von Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy.
- Visualisieren Sie Dateneinblicke, um die Grundlagen der Modellbewertung zu verstehen.
- Grundlagen der Modellbewertung
- Erkunden Sie wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.
- Verstehen Sie die Bedeutung von Modellvalidierung und Kreuzvalidierungstechniken.
- Lernen Sie, Regressionsmodelle mithilfe des mittleren quadratischen Fehlers und des R-Quadrats zu bewerten.
- Fortgeschrittene Techniken zur Modellbewertung
- Tauchen Sie ein in den Trade-off zwischen Verzerrung und Varianz und seine Auswirkungen auf die Modellleistung.
- Analysieren Sie Overfitting und Underfitting anhand praktischer Beispiele.
- Verwenden Sie Python-Tools wie Scikit-learn, um Modellbewertungsprozesse zu automatisieren.
- Projekte zur Modellbewertung in der Praxis
- Bewerten Sie KI-Modelle, die auf realen Datensätzen basieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Präsentieren Sie die Modellleistung den Interessengruppen mit klaren Visualisierungen.
- Arbeiten Sie an Gruppenprojekten zusammen, um professionelle datenwissenschaftliche Umgebungen zu simulieren.
- Die Teilnehmenden erfahren mehr über die Rolle von Datenmodellbewertung innerhalb der Data Science und AI, insbesondere in der praktischen Anwendung.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Aachen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €
- 2
Bielefeld
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €
- 3
Bonn
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €
- 4
Dresden
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €
- 5
Duisburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 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
Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten
660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte
660 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.
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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 531 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
531 Kurse zum Vergleich.
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