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Frameworks für skalierbare Data Science Anwendungen
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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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?
- 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
- Grundlagen skalierbarer Data Science Systeme
- Verständnis für skalierbare Data-Infrastrukturen und Data Science Architekturen
- Einführung in Data Science, Machine Learning, AI und Künstliche Intelligenz
- Setup von Python, UNIX, Git & GitHub für produktionsreife Workflows
- Zusammenspiel von Tools, Prozessen und Rollen in skalierbaren AI-Systemen
- Frameworks & Tools für professionelle Data Science
- Anwendung von Pandas, Numpy und SQL für große Datenmengen
- EDA-Prozesse und Data Pipelines mit Business-Fokus
- Frameworks wie Tensorflow, Keras, Scikit-learn für Machine Learning Anwendungen
- Datenvisualisierung und strukturierte Analyse mit skalierbaren Tools
- Machine Learning für skalierbare Modelle
- Umsetzung von Klassifikation und Regression mit Fokus auf Produktion
- Ensemble Learning, Hyperparameter-Tuning und Modellbewertung
- Evaluierung und Deployment-Readiness von Data Science Modellen
- Projektarbeit mit Fokus auf Data Produktentwicklung
- Deep Learning & Advanced AI Frameworks
- Verarbeitung großer Datensätze mit Deep Learning Strukturen
- Einführung in CNNs, RNNs, NLP und Transfer Learning
- Modelltraining mit GPU-Unterstützung via Tensorflow/Keras
- AI-gesteuerte Skalierung von Data Science Lösungen
- Agile Umsetzung & Data Science Lifecycle im Projekt
- Einsatz agiler Methoden für strukturierte Umsetzung skalierbarer Projekte
- Eigenständige Entwicklung eines skalierbaren Data Science Produkts im Team
- Nutzung moderner Frameworks zur Projektsteuerung und Modell-Iteration
- Endpräsentation mit Fokus auf Business Value, AI und Data Science Impact
- Dieser Kurs behandelt die Anwendung von Data Science Frameworks, um skalierbare Data Science Anwendungen mit Tools wie Tensorflow und Keras zu entwickeln.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Aachen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
Bielefeld
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
Bonn
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 4
Dresden
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 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
Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten
660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte
660 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.
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
531 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 531 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
531 Kurse zum Vergleich.
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