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DevOps und KI: Grundlagen, Methoden und praktische Anwendung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
Läuft bereits · Einstieg klären
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Zielsetzung
  • Die Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in den Bereichen DevOps und Künstliche Intelligenz (KI). Sie zielt darauf ab, Teilnehmende zu befähigen, moderne IT-Infrastrukturen und -Prozesse zu gestalten, zu implementieren und zu optimieren sowie fortschrittliche KI-Technologien für innovative Problemlösungen einzusetzen.
  • DevOps Foundation Fast Track
  • Einführung in DevOps, dessen Werte, Prinzipien und kulturelle Aspekte.
  • Agile Methoden, Servicemanagement und die Rolle von Stakeholdern in der Zusammenarbeit.
  • DevOps-Kultur, Rollen, Toolchains und zentrale Praktiken.
  • Continuous Integration, Delivery und Deployment (CI/CD) sowie Testmethoden und Qualitätssicherung.
  • Containerisierung, Microservices und Open-Source-Technologien.
  • Lean Thinking, Lean Production und die Tool-Landschaft im DevOps-Umfeld.
  • Metriken, Key Performance Indicators (KPIs) und Performance-Messung.
  • Change Management, Resilienz und Strategien für Automatisierungs­herausforderungen.
  • Scrum, Kanban und skalierte agile Rahmenwerke.
  • Innovative Praktiken wie ChatOps und Dojo.
  • Value Stream Mapping, Constraint Management und kontinuierliche Verbesserungsprozesse.
  • Wissensaustausch und Lernmethoden im DevOps-Kontext.
  • DevSecOps, Site Reliability Engineering (SRE) und die Anwendungsschnittstellen (APIs).
  • KI Master
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, des klassischen Maschinellen Lernens sowie neuronaler Netze und Deep Learning.
  • Funktionsweise und Anwendung von generativer KI sowie die Auswahl geeigneter KI-Lösungen.
  • Gestaltung von KI-First-Strategien und Planung von KI-gestützten Prozessoptimierungen.
  • Konfigurierung von KI-Assistenten und Agentensystemen sowie deren Implementierung in bestehende Prozesse.
  • Cyber Security im Kontext von KI-Systemen.
  • Strategisches KI-Marketing als Anwendungsbeispiel.
  • Durchführung eines Praxisprojekts zur Entwicklung eines KI-Systems.
  • Ethische, rechtliche und verantwortungsbezogene Aspekte der KI-Entwicklung.
  • Branchenspezifische Besonderheiten und weiterführende Perspektiven.
  • Lernziele
  • Verständnis der Kernkonzepte und Prinzipien von DevOps zur Verbesserung von IT-Prozessen.
  • Anwendung agiler Methoden und des Servicemanagements im DevOps-Kontext.
  • Implementierung von Continuous Integration, Delivery und Deployment.
  • Beherrschung von Techniken zur Messung und Verbesserung der IT-Performance.
  • Erfassung der Grundlagen und Funktionsweisen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen.
  • Fähigkeit zur Auswahl und Anwendung geeigneter KI-Technologien für spezifische Problemstellungen.
  • Entwicklung von Strategien für die Implementierung von KI in Geschäftsprozesse.
  • Durchführung von Praxisprojekten zur Erstellung von KI-Anwendungen.
  • Sensibilisierung für ethische und rechtliche Fragestellungen im Bereich KI.
  • Berufsperspektiven
  • Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in IT-nahen Berufsfeldern. Dies umfasst Rollen im IT-Management, in der Softwareentwicklung, im Projektmanagement, in der Systemadministration und in der Datenanalyse. Absolventen sind befähigt, die Implementierung und Optimierung von DevOps-Praktiken sowie die strategische und operative Anwendung von KI-Technologien in Unternehmen zu unterstützen. Mögliche Tätigkeitsfelder liegen in der Konzeption, Entwicklung, Implementierung und Wartung von IT-Systemen und KI-Lösungen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Bremen

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Freiburg im Breisgau

    28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

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

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 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. 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. 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

A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten

1.331Kurse mit aktuellem Termin
16Angebotsorte

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

Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon GmbH.

Themen

KI & Machine LearningITIL Service ManagementScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementSocial Media Marketing & Management

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

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.

TippNutze 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

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir