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Data Scientist Kurs mit KI-Schwerpunkt

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische 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 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Aachen
NÄCHSTER START
19.10.2026
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

  • Data Scientist: Data Scientist Kurs zum Data Scientist und KI-Experten
  • Entfalten Sie Ihr Potenzial in der Welt der Daten und künstlichen Intelligenz mit dieser praxisorientierten Weiterbildung im Bereich Datenwissenschaft. Lernen Sie, komplexe Datensätze mit Python zu analysieren, zu visualisieren und zu modellieren, beherrschen Sie wichtige Datenwissenschafts- und KI-Techniken und werden Sie fit für Berufe in den Bereichen Datenwissenschaft, KI und maschinelles Lernen. Dieses Programm ist für angehende Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und alle, die in die KI-gesteuerte digitale Wirtschaft einsteigen möchten.
  • Einführung in die Datenwissenschaft
  • Verstehen Sie den Umfang von Datenwissenschaft, KI und maschinellem Lernen
  • Erfahren Sie mehr über die sich wandelnde Rolle eines Datenwissenschaftlers und KI-Experten
  • Entdecken Sie praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft
  • Verschaffen Sie sich einen Überblick über überwachtes, unüberwachtes und tiefes Lernen
  • Einführung in das Python-Ökosystem für Datenwissenschaft
  • Grundlagen in Python & Git
  • Beherrschen Sie die Python-Programmierung für datengesteuerte Problemlösungen
  • Erlernen der Grundlagen der Unix-Shell und der Terminalnavigation
  • Verstehen der Versionskontrolle mit Git und der kollaborativen Entwicklung auf GitHub
  • Aufbau grundlegender Programmierkenntnisse mit Python-Projekten
  • Teilnahme an Paarprogrammierung und Gruppenprogrammierungsübungen
  • Datenaufbereitung und -visualisierung
  • Bearbeiten von Datensätzen mit Pandas und Numpy
  • Extrahieren und Bereinigen von Daten mit SQL und Python
  • Erstellen von Visualisierungen mit Python-Bibliotheken für Geschäftspräsentationen
  • Führen Sie explorative Datenanalysen (EDA) an realen Datensätzen durch
  • Kommunizieren Sie Ergebnisse effektiv an nicht-technische Stakeholder
  • Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens
  • Tauchen Sie ein in Regressions- und Klassifizierungstechniken
  • Trainieren Sie Vorhersagemodelle mit Algorithmen wie linearer und logistischer Regression
  • Wenden Sie Techniken zur Modellbewertung und -validierung an
  • Entdecken Sie Optimierungs- und Regularisierungsstrategien
  • Arbeiten Sie gemeinsam an einem Gruppenprojekt zum maschinellen Lernen mit Git
  • Deep Learning und fortgeschrittene KI
  • Lernen Sie unüberwachtes Lernen, Clustering und Dimensionsreduktion
  • Arbeiten Sie mit neuronalen Netzen, CNNs und NLP-Techniken
  • Entwickeln Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow und Keras
  • Entdecken Sie KI-Anwendungen wie Transfer Learning und Zeitreihenprognosen
  • Verstehen Sie den ethischen Einsatz und die Grenzen von KI-Modellen
  • Capstone-Projekt & KI-Lebenszyklus
  • Wenden Sie alle Data-Science- und KI-Konzepte in einem realen Teamprojekt an
  • Verwenden Sie agile Methoden und Projektmanagement-Tools
  • Planen, realisieren und präsentieren Sie eine vollständige Data-Science-Lösung
  • Sammeln Sie Erfahrungen in der Kommunikation mit Stakeholdern und in der Teamzusammenarbeit
  • Schließen Sie mit einer Live-Demo und A/B-Tests Ihres KI-Produkts ab
  • Dieser Kurs befähigt Teilnehmer, mit TensorFlow und Keras Deep-Learning-Modelle zu entwickeln und reale Anwendungen zu erkunden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Aachen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bonn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dresden

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Duisburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Themen

Data ScienceKI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData Analyst

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