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Data Scientist mit CISSP (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bis
Die Mitte
Median
Obere 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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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

  • Ein Data Scientist mit CISSP kombiniert fortschrittliche KI-Methodiken und IT-Sicherheitsexpertise. Er analysiert komplexe Datensätze, entwickelt Algorithmen zur Anomalieerkennung und implementiert Machine-Learning-Modelle für Sicherheitssysteme. Der Spezialist führt Risikoanalysen durch, entwirft sichere KI-Architekturen und gewährleistet den Datenschutz gemäß aktueller Standards. Er überwacht Netzwerkaktivitäten mittels prädiktiver Analysen, berät zu KI-basierten Sicherheitsstrategien und dokumentiert Sicherheitsprotokolle. Die Rolle erfordert kontinuierliche Weiterbildung in beiden Fachbereichen und enge Zusammenarbeit mit Security- und Entwicklungsteams.
  • KI-gestützte Prozessautomatisierung - Optimierung betrieblicher Abläufe durch intelligente Informationssysteme
  • Zukunftsfeld KI & Automatisierung verstehen - Einsatzfelder, Trends und Zertifizierungsmöglichkeiten
  • Prozesse automatisieren mit KI und RPA - Branchenlösungen mit realen Use Cases umsetzen
  • Technologiewerkzeuge für KI-Anwendungen - ML, NLP, CV & Cloud-Tools in der Praxis nutzen
  • Geschäftsprozesse für KI vorbereiten - Analyse, Mapping und Systemintegration gestalten
  • Nutzen, Risiken und Erfolgsfaktoren von KI - Technische, ethische und menschliche Herausforderungen
  • Geschäftsmodelle neu denken mit KI - Plattform- und Abo-Modelle erfolgreich etablieren
  • Vertrauenswürdige KI gestalten - DSGVO, Fairness und Governance in der Umsetzung
  • Wirkung von KI-Projekten messen und optimieren - Tools, KPIs und kontinuierliche Verbesserung
  • Informationssicherheit & IT-Risiko-Management - - Certified Information Systems Security Professional (CISSP)
  • CISSP verstehen & strategisch vorbereiten - Zertifizierungsziele, Lernmethoden & Prüfungsstruktur
  • Risiko- und Sicherheitsmanagement professionell anwenden - Strategien für BC/DR & Sicherheitsrichtlinien (Domain 1)
  • Datenschutz, Datenklassifikation & Cloud Security effektiv steuern - Verantwortung im Datenumgang (Domain 2)
  • IT-Sicherheitsarchitektur planen & absichern - Kryptografie und physischer Schutz (Domain 3)
  • Netzwerksicherheit praktisch umsetzen - Protokolle, Firewalls & Bedrohungen (Domain 4)
  • Zugang sichern & Identitäten verwalten - Authentifizierung & Rollenmodell (Domain 5)
  • Schwachstellen finden & beheben - Audits, SIEM und Incident Management (Domain 6)
  • Sicherheitsvorfälle managen & Systeme wiederherstellen - Insiderbedrohungen erkennen (Domain 7)
  • Sichere Software entwickeln & APIs schützen - DevSecOps & Teststrategien anwenden (Domain 8)
  • CISSP-Wissen festigen & Anwendung in der Praxis - CPE-Pflege & Karriereplanung
  • Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
  • Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
  • Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
  • KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
  • Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
  • Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
  • KI-Technologien und Enterprise-Integration
  • Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
  • KI-gestützte Unternehmenslösungen mit Machine Learning & Deep Learning
  • Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
  • Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
  • Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
  • KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
  • KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
  • Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 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 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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.

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