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Data Scientist

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Greenbootcamps 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 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Hamburg
NÄCHSTER START
Läuft bereits · Einstieg klären
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

  • Die Weiterbildung Data Scientist vermittelt berufsbezogene Kenntnisse und Fertigkeiten für die Arbeit mit Datenanalyse, Datenverarbeitung, Data Science, Machine Learning und analytischer Modellierung. Teilnehmende lernen, große Datenmengen strukturiert aufzubereiten, zu analysieren, zu visualisieren und datenbasierte Modelle zu entwickeln.
  • Im Mittelpunkt stehen typische Aufgaben eines Data Scientist: die Analyse komplexer Datensätze, die Anwendung statistischer Methoden, die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, die Arbeit mit Python und SQL sowie die verständliche Aufbereitung und Präsentation von Analyseergebnissen für datenbasierte Entscheidungen.
  • Die Weiterbildung verbindet technisches Grundlagenwissen mit praktischen Übungen. Teilnehmende arbeiten unter anderem mit Python, Pandas, NumPy, SQL, Tableau, Matplotlib, Seaborn und Plotly. Ergänzend werden Kenntnisse zu Data Engineering, Cloud-Plattformen, Apache Airflow, Spark, API-Nutzung, agilem Projektmanagement, KI-gestützten Werkzeugen und Nachhaltigkeit in der IT vermittelt.
  • Die Inhalte werden durch Praxistage und ein Abschlussprojekt vertieft. Im Abschlussprojekt bearbeiten die Teilnehmenden eine praxisnahe Data-Science-Aufgabe von der Datenbeschaffung über Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung und Modellierung bis zur Präsentation der Ergebnisse.
  • Lehrinhalte
  • Allgemeines Technologieverständnis und Data-Science-Grundlagen: Python-Umgebung, Unix, Git, GitHub, Einführung in Datenanalyse, Data Science, Data Engineering und typische Aufgaben im Tätigkeitsfeld Data Scientist
  • Python für Data Science: Programmiergrundlagen, Variablentypen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, Funktionen, Pandas, NumPy, Datenmanipulation, Datenbereinigung und Visualisierung
  • Datenbanken, SQL und Data Visualization: SQL-Abfragen, Arbeit mit Datenbanken, Visualisierung von Daten mit Tableau, Matplotlib, Seaborn und Plotly, Erstellung von Diagrammen, Reports und Dashboards
  • Machine Learning und analytische Modellierung: Regressionsmodelle, Klassifikationsmodelle, Modellbewertung, Zeitreihenanalyse, Natural Language Processing und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen mit Python
  • Fortgeschrittene Data-Science-Kompetenzen: Cloud-Grundlagen mit AWS und Azure, Apache Airflow, Spark, API-Nutzung, Data Pipelines, agiles Projektmanagement und Einsatz KI-gestützter Werkzeuge
  • Nachhaltigkeit in der IT: ökologische, soziale und wirtschaftliche Nachhaltigkeit, nachhaltiges IT-Service-Management und ressourcenschonender Umgang mit digitalen Technologien
  • Praxistage: Bearbeitung praxisnaher Aufgaben aus Data Science, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Visualisierung, Machine Learning und statistischer Modellierung
  • Abschlussprojekt: eigenständiges Data-Science-Projekt mit Datenbeschaffung, Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung, Modellierung und Präsentation der Ergebnisse

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Hamburg

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Online

    28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Hamburg

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

  4. 4

    Online

    28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Berlin

    28.09.2026 · Blended Learning · 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

Greenbootcamps GmbH: 237 Kurse mit aktuellem Termin an 3 Orten

237Kurse mit aktuellem Termin
3Angebotsorte

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Angebote an 3 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Greenbootcamps GmbH.

Themen

Data ScienceData AnalystNachhaltigkeitsmanagement & CSRSystemadministratorCloud Computing

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