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Data Scientist Weiterbildung

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

  • Bringen Sie Ihre Karriere mit dieser intensiven Weiterbildung in Data Science und KI voran. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die sich in den Bereichen Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen weiterbilden oder umschulen möchten. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Python, überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie Deep-Learning-Modellen - alles zugeschnitten auf reale Geschäftsanwendungen.
  • Einführung in Data Science
  • Überblick über Data Science, künstliche Intelligenz und Workflows im maschinellen Lernen
  • Verstehen Sie die sich entwickelnde Landschaft der KI-Anwendungen in der modernen Industrie
  • Lernen Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientist kennen
  • Erhalten Sie eine Einführung in die Programmierwerkzeuge, die in Data Science- und KI-Projekten verwendet werden
  • Entdecken Sie Beispiele aus der Praxis, um den geschäftlichen Nutzen von Daten zu verstehen
  • Programmierung und Tools für die Zusammenarbeit
  • Lernen Sie die Python-Syntax und wichtige Datenstrukturen für KI-Aufgaben
  • Gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit Befehlszeilentools in einer Unix-Umgebung
  • Üben Sie Versionskontrolle mit Git und Teamarbeit über GitHub-Workflows
  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch Paarprogrammierungsübungen
  • Führen Sie Python-Codierungsherausforderungen in kollaborativen Formaten durch
  • Explorative Datenanalyse und Visualisierung
  • Beherrschen Sie die Datenextraktion mit SQL und Warehouse-Tools
  • Bereinigen, verarbeiten und organisieren Sie Daten mit Pandas und Numpy
  • Visualisieren Sie Trends und Geschäftsmetriken mit Python-Plotting-Bibliotheken
  • Präsentieren Sie Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum durch Storytelling mit Daten
  • Arbeiten Sie an einem speziellen EDA-Projekt mit Daten aus der Praxis
  • Kerntechniken der KI und des maschinellen Lernens
  • Lernen Sie Regressions- und Klassifizierungsmodelle anhand realer Anwendungsfälle
  • Optimieren Sie Modelle mithilfe von Bewertungsmetriken und Regularisierung
  • Verstehen Sie Ensemble-Techniken und wie Sie die Modellgenauigkeit verbessern können
  • Arbeiten Sie an Gruppen-ML-Projekten, um reale Data-Science-Umgebungen zu simulieren
  • Üben Sie die Präsentation von KI-Lösungen vor Stakeholdern
  • Unüberwachtes Lernen und Deep Learning
  • Verstehen Sie die Konzepte von Clustering und Dimensionsreduktion
  • Erkunden Sie Zeitreihenprognosen mit statistischen und KI-Modellen
  • Entwickeln Sie Deep-Learning-Modelle mit künstlichen neuronalen Netzen und CNNs
  • Implementieren Sie NLP- und Transfer-Learning-Techniken
  • Arbeiten Sie mit TensorFlow und Keras, um KI-Anwendungen zu erstellen
  • Abschließender KI-Capstone & agile Praxis
  • Arbeiten Sie gemeinsam an einem umfassenden KI-Capstone-Projekt
  • Wenden Sie agile Methoden für die Planung und Ausführung an
  • Decken Sie den gesamten Data-Science-Lebenszyklus von der Ideenfindung bis zur Präsentation ab
  • Liefern Sie Stakeholder-ready KI-Lösungen mit messbarer Wirkung
  • Lernen Sie A/B-Testing und Modellbereitstellungs­praktiken
  • Der Kurs "Weiterbildung Data Scientist: Weiterbildung im Data Science" umfasst auch die Erforschung von Clustering, Dimensionsreduktion und Zeitreihenprognosen.

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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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

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.

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