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Data Science und KI

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist XDi - Experience Design Institut 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 5 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Köln
NÄCHSTER START
02.11.2026
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

Alle Inhalte der Weiterbildung Data Science & KI im Überblick

Python Grundlagen für Data Science & KI
Einführung in Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz sowie deren Anwendungsfelder in Unternehmen
Erlernen zentraler Python-Konzepte wie Datentypen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen
Numerische Berechnungen und effiziente Datenverarbeitung mit NumPy
Automatisierung von Analyse- und Verarbeitungsprozessen für datengetriebene Anwendungen
Datenanalyse & Exploratory Data Analysis
Strukturierte Analyse und Aufbereitung von Datensätzen mit Pandas
Visualisierung von Daten, Trends und Zusammenhängen mit Matplotlib und Seaborn
Identifikation von Mustern, Korrelationen und Anomalien als Grundlage datenbasierter Entscheidungen
Datenbereinigung und Feature-Vorbereitung für Machine-Learning- und KI-Projekte
Machine Learning & Predictive Analytics
Einführung in überwachte Lernverfahren für Prognosen und automatisierte Entscheidungsunterstützung
Entwicklung von Regressions- und Klassifikationsmodellen für praxisnahe Anwendungsfälle
Einsatz von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Methoden
Grundlagen neuronaler Netze als Basis moderner KI-Systeme
Unsupervised Learning & Mustererkennung
Dimensionsreduktion mit Principal Component Analysis (PCA) zur Analyse komplexer Datenstrukturen
Anwendung von Clustering-Verfahren wie k-Means und DBSCAN
Erkennung verborgener Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen
Einführung in Bilddatenanalyse und weitere KI-gestützte Analyseverfahren
Modellbewertung & Optimierung
Bewertung von Machine-Learning-Modellen mit Cross-Validation und Testdatensätzen
Optimierung von Hyperparametern mithilfe von Grid Search und strukturierten Pipelines
Auswahl geeigneter Metriken zur Bewertung von Modellqualität und Prognosegenauigkeit
Verbesserung von Robustheit, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit von KI-Modellen
Natural Language Processing & Generative KI
Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Analyse großer Textmengen
Einführung in Large Language Models (LLMs) und moderne generative KI-Systeme
Anwendung von KI zur Textanalyse, Informationsgewinnung und Automatisierung
Verständnis aktueller Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten generativer KI im Unternehmenskontext
Advanced Data Science & KI-Anwendungen
Feature Engineering zur Verbesserung von Modellleistung und Vorhersagequalität
Fortgeschrittene Verfahren der Datenaufbereitung, Skalierung und Transformation
Entwicklung praxisnaher Data-Science- und KI-Lösungen anhand realistischer Anwendungsfälle
Einblick in aktuelle Trends, Best Practices und den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien
Ergänzend zu dieser Weiterbildung steht ein separater, kostenloser KI-Kurs zur Verfügung. Behandelt werden unter anderem KI-Grundlagen, KI-gestützte Content-Erstellung, Prompt Engineering, Automatisierungen, rechtliche Rahmenbedingungen und Datenschutz sowie der praktische Einsatz von KI im Arbeitsalltag.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Köln

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Köln

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Berlin

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Berlin

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Köln

    02.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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

22 Kurse mit aktuellem Termin an 2 Orten

22Kurse mit aktuellem Termin
2Angebotsorte

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

Angebote an 2 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei XDi - Experience Design Institut GmbH.

Themen

Data ScienceKI & Machine LearningData AnalystSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)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