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Data Science und ML Engineering im Zeichen von KI

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Digitale Leute School.

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
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
28.10.2026
LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Ziel
  • Der Kurs "Data Science und ML Engineering im Zeichen von KI" vermittelt Methoden der Data Science und deren Überführung in produktive Machine-Learning-Systeme. Behandelt wird der Weg von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zum Betrieb von Modellen im laufenden System. Der Kurs richtet sich an Personen, die Data Science mit Aufgaben des ML Engineering verbinden. Ergänzend wird eingeordnet, welche Rolle generative Modelle in Data-Science-Projekten einnehmen.
  • Inhalte (Auswahl)
  • Data Science: Datenaufbereitung, explorative Analyse & Feature Engineering
  • Statistische Grundlagen und Modellbewertung in der Data Science
  • Machine-Learning-Verfahren: Supervised, Unsupervised & Deep Learning
  • Von der Data Science zum ML Engineering: Modelle in Produktion überführen
  • MLOps: Versionierung, Deployment & Monitoring von Modellen
  • Datenpipelines und Infrastruktur für Data-Science-Anwendungen
  • Einsatz von LLMs und Foundation Models in Data-Science-Projekten
  • Modellqualität, Bias & Reproduzierbarkeit
  • Datenschutz und rechtliche Anforderungen in Data-Science-Projekten
  • Zusammenarbeit zwischen Data Science, Engineering & Fachbereich
  • Arbeitsweise
  • Der Kurs verbindet die methodischen Grundlagen der Data Science mit der Umsetzung in Code. Übungen und Fallbeispiele bilden die einzelnen Schritte des Modell-Lebenszyklus ab. Kenntnisse in Python werden vorausgesetzt.
  • Kompetenzen (Ergebnis)
  • Datensätze mit Methoden der Data Science analysieren & aufbereiten
  • Machine-Learning-Modelle entwickeln & bewerten
  • Modelle in produktive Umgebungen überführen & betreiben
  • MLOps-Werkzeuge zur Versionierung und Überwachung einsetzen
  • Anforderungen an Datenschutz, Modellqualität & Reproduzierbarkeit berücksichtigen
  • Berufsperspektiven und praktische Anwendung
  • Data Science und ML Engineering werden in Unternehmen unterschiedlicher Branchen eingesetzt, etwa in Handel, Industrie, Finanzwesen und Logistik. Typische Tätigkeitsfelder sind Data Scientist, ML Engineer und Data Engineer. Zu den Aufgaben zählen die Entwicklung von Prognose- und Klassifikationsmodellen, der Aufbau von Datenpipelines sowie der Betrieb und die Überwachung von Modellen im Produktivbetrieb.
  • Tools (Beispiele)
  • Python, pandas, scikit-learn, PyTorch, MLflow, Docker, Git, SQL
  • Zusammenfassung
  • Der Kurs behandelt Data Science und ML Engineering entlang des gesamten Modell-Lebenszyklus. Teilnehmende arbeiten mit Daten, Modellen und den Werkzeugen zu deren Betrieb.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Online

    28.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Köln

    28.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Köln

    28.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Online

    18.01.2027 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 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

Digitale Leute School: 190 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

190Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

190 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Digitale Leute School.

Themen

Data ScienceKI & Machine LearningUX/UI-DesignScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagement

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