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Daten als strategische Ressource für KI (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.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 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?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der Datenmanager für KI bearbeitet Rohdaten, verarbeitet und analysiert diese für maschinelle Lernprozesse. Er bereitet systematisch Informationen auf, transformiert unstrukturierte Daten in nutzbare Formate und entwickelt Datenmodelle zur Implementierung in KI-Systeme. Der Experte stellt Datenqualität sicher, führt Validierungsprozesse durch und gewährleistet Datenschutzstandards. Er identifiziert relevante Datenquellen, etabliert Datenpipelines und optimiert Datenströme für kontinuierliches Training von KI-Algorithmen. Seine Arbeit umfasst auch die fortlaufende Integration neuer Daten zur Verbesserung der KI-Leistungsfähigkeit sowie die Implementierung von Sicherheitsprotokollen zum Schutz sensibler Informationen.
- Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
- Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
- Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
- Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
- Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
- KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
- Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
- Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
- Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
- Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
- Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
- 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
- Datengestützte Digitalisierung - Nachhaltiger und effizienter Umgang mit Informationen
- Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
- Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
- Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
- Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
- Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
- Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
- KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
- Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
- Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle
- Datenbanken und SQL - Effiziente Datenverwaltung und Analyse
- Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
- Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
- SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
- Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
- SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
- Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
- BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
- Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten
- Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen
- Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
- Datenkompetenz
- KI-Kompetenz
- Big Data Technologien und Architektur
- Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
- Governance - Datenschutz und Cybersecurity
- Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
- Big Data Projektplanung und Dokumentation
- Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
München
16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Bautzen
16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Ludwigsburg
16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Dortmund
16.11.2026 · 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
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden
Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.
- 2
Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden
Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.
- 3
Verantwortung schrittweise aufbauen
Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.
04 · Anbieter
Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten
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
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
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Häufige Fragen
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