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Data Scientist mit Reinforcement Learning
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist alfatraining Bildungszentrum GmbH.
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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
- Karlsruhe
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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 Scientists handhaben die Aufarbeitung und Analyse von Daten und können anhand komplexer Datenmuster Modellierungen zur Vorhersage von Businessszenarien erstellen. Der Lehrgang erläutert daher zunächst die Anforderungen von Daten und Datenbanken, die Data Warehouse-Modellierung und den ETL-Prozess, außerdem die Datenanalyse sowie deren Programmierung, Visualisierung und Management im Big Data Kontext. Als weiterer Schwerpunkt werden die zentralen Aufgaben des Machine Learnings und Deep Learnings vorgestellt: von den Grundlagen des maschinellen Lernens, den Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen über das Thema Evaluierung und Verbesserung bis hin zu den Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen. Im Kurs lernst du außerdem, wie Reinforcement Learning als Lernmethode Software durch den direkten Austausch mit ihrer Umwelt in Form von Versuch und Irrtum trainiert, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
- Data Engineer
- Grundlagen Business Intelligence, Data Engineering
- Anforderungsmanagement Data Engineer
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Datenbanken
- Data Warehouse
- Projektarbeit Data Engineer
- Data Analytics
- Einführung Datenanalyse
- Wiederholung Grundlagen Python
- Datenanalyse, Data Analytics
- Datenvisualisierung
- Datenmanagement
- Datenanalyse im Big Data Kontext
- Dashboards
- Text Mining
- Projektarbeit Data Analytics
- Machine Learning
- Einführung in Machine Learning
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Evaluierung und Verbesserung
- Projektarbeit Machine Learning
- Deep Learning
- Machine Learning: Deep Learning
- Grundlagen in neuronalen Netzen
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Transfer Learning
- Regional CNN
- Methoden der kreativen Bilderzeugung
- Recurrente neurale Netze
- Textverarbeitung durch neuronale Netze
- Sprachmodelle
- Deep Reinforcement Learning
- Bayes'sche neuronale Netze
- Projektarbeit Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Machine Learning: Reinforcement Learning
- Markov Decision Processes (MDPs)
- Q-Learning
- Fortgeschrittene Themen
- Praktische Anwendungen
- Zusammenfassung und Ausblick
- Projektarbeit Reinforcement Learning
- Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Karlsruhe
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Aachen
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Augsburg
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Bad Homburg vor der Höhe
28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Albstadt
28.09.2026 · 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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
492 Kurse mit aktuellem Termin an 23 Orten
492 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 23 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei alfatraining Bildungszentrum GmbH.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
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
531 Kurse zum Vergleich
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531 Kurse zum Vergleich.
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