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Data Scientist und Digital Transformation Manager 3.0

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.

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
Stuttgart
NÄCHSTER START
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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

  • Kurs: Data Scientist und Digital Transformation Manager
  • Kursbeschreibung
  • Der Kurs,,Data Scientist und Digital Transformation Manager" vermittelt eine Kombination aus tiefgehendem Data-Science-Wissen und Kompetenzen im digitalen Transformationsmanagement. Teilnehmende lernen, wie Datenbanken, Visualisierungen und moderne KI-Methoden eingesetzt werden, um datengetriebene Strategien zu entwickeln und digitale Veränderungsprozesse erfolgreich zu gestalten. Ziel ist es, Teilnehmende auf eine Rolle vorzubereiten, die technisches Know-how und strategisches Management miteinander...
  • Zielgruppe
  • Data Scientists, Data Analysts, IT-Fachkräfte, Projektmanager:innen und Führungskräfte, die ihre Expertise im Bereich Data Science mit Management-Skills für die digitale Transformation verbinden möchten.
  • Kursniveau
  • Von Fortgeschritten bis Profi
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
  • Kenntnisse in Python oder Datenanalyse sind hilfreich. Erfahrung im Projektmanagement ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Grundlagen Datenmanagement und Cloud - Microsoft DP-900 und AZ-900
  • Die Teilnehmenden erlernen die Grundlagen des Datenmanagements und zentrale Cloud-Konzepte. Praxisbeispiel: Aufbau einer Azure SQL Datenbank für die Entscheidungsunterstützung.
  • Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Microsoft AZ-900 Azure Fundamentals
  • Praxisbeispiel Azure SQL
  • Datenvisualisierung und Business Intelligence - Microsoft PL-300
  • Das Modul vermittelt, wie Daten interaktiv visualisiert und in Dashboards für Managemententscheidungen dargestellt werden. Praxisbeispiel: Entwicklung eines KPI-Dashboards für die Geschäftsführung.
  • Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
  • KPI-Visualisierung
  • Praxisbeispiel KPI-Dashboard
  • Künstliche Intelligenz und Data Science Grundlagen - Microsoft AI-900 und CertNexus CDSP
  • Die Teilnehmenden lernen die Grundlagen der KI mit Azure und vertiefte Methoden aus der Data Science kennen. Praxisbeispiel: Erstellung eines Prognosemodells für Marktanalysen.
  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
  • Praxisbeispiel Prognosemodell
  • Erweiterte Spezialisierung - Microsoft AI-102
  • Das Modul behandelt die Entwicklung von KI-Lösungen und die Integration von Cognitive Services. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachmodells mit Azure.
  • Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
  • Praxisbeispiel Sprachmodell
  • Strategisches Management und Digitale Transformation
  • Die Teilnehmenden erlernen Konzepte der digitalen Transformation, Change Management und die Steuerung digitaler Projekte. Praxisbeispiel: Erstellung einer Roadmap für ein Transformationsprojekt.
  • Digitale Transformation Strategien
  • Change Management Grundlagen
  • Praxisbeispiel Roadmap
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
  • Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
  • Fazit
  • Die Weiterbildung,,Data Scientist und Digital Transformation Manager" kombiniert praxisnahe Data-Science-Inhalte mit strategischem Transformationsmanagement. Mit DP-900, AZ-900, PL-300, AI-900, CDSP und AI-102 erwerben die Teilnehmenden ein modernes Kompetenzprofil, das für datengetriebene Führungsaufgaben in der digitalen Transformation qualifiziert.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Stuttgart

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

  2. 2

    Nürnberg

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Würzburg

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Coburg

    Blended Learning · Teilzeit · 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

247 Kurse mit aktuellem Termin an 13 Orten

247Kurse mit aktuellem Termin
13Angebotsorte

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

Angebote an 13 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.

Themen

Data ScienceMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)ProjektmanagementITIL Service ManagementScrum & agiles Projektmanagement

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