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Grundlagen KI: Lösungen zur Optimierung von Microservices und APIs

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist OneCareer.

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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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

  • Diese Qualifizierung vermittelt technische und methodische Grundlagen zur Integration von Künstlicher Intelligenz in moderne Softwarearchitekturen. Im Mittelpunkt stehen die Analyse, Gestaltung und Optimierung von Microservices und APIs mithilfe datenbasierter Verfahren und automatisierter Abläufe. Teilnehmende erwerben Kenntnisse, um KI-Komponenten in bestehende Systemlandschaften einzubinden und in skalierbaren Umgebungen zu betreiben.
  • KI-Anwendungsfälle für Microservices identifizieren und einordnen
  • KI-Architekturen in Systemlandschaften und Cloud-Infrastrukturen integrieren
  • Datenquellen analysieren und Konzepte zur Data Governance umsetzen
  • Backend-Logiken und API-Schnittstellen entwickeln
  • Softwarearchitekturen und Designmuster für modulare Systeme anwenden
  • Containerisierung und Deployment-Prozesse steuern
  • Monitoring, Performance-Analyse und Qualitätssicherung durchführen
  • KI-Projekte organisatorisch verankern und Kennzahlen definieren
  • Strategische Planung und Datenmanagement
  • Zu Beginn stehen die Identifikation von KI-Einsatzgebieten und die Entwicklung tragfähiger Anwendungsszenarien im Fokus. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Datenbasis: Behandelt werden Datentypen, Anforderungen an Datenschutz und Compliance sowie Aspekte der Data Readiness in API- und Microservice-Umgebungen.
  • Backend-Entwicklung und Softwarearchitektur
  • Vermittelt werden Grundlagen der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen. Darauf aufbauend geht es um serverseitige Entwicklung, die Konzeption von RESTful APIs und den Einsatz von Architekturmustern für Microservices, um KI-Funktionen strukturiert und wartbar zu integrieren.
  • Cloud-Infrastruktur und Systembetrieb
  • Ein weiterer Themenbereich umfasst verteilte Systeme, Webservices und Cloud-Architekturen. Hinzu kommen Kenntnisse in Container-Orchestrierung, CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code, die für die Bereitstellung und den Betrieb KI-gestützter Services relevant sind.
  • Qualitätsmanagement und Projektabschluss
  • Behandelt werden Monitoring-Verfahren und die Analyse der Systemperformance, um Engpässe frühzeitig zu erkennen. Ergänzend dazu werden Testkonzepte und Qualitätskriterien erarbeitet, die zur Stabilität und Verlässlichkeit von Anwendungen beitragen. Zum Abschluss stehen die Steuerung von KI-Projekten sowie deren Messbarkeit im laufenden Betrieb im Mittelpunkt.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Nach der Teilnahme und dem Nachweis der erworbenen Kompetenzen erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die Fachkenntnisse im Bereich KI-Lösungen für Microservices und APIs dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Praxisorientierte Übungseinheiten
  • Methodenkompetenz in der IT-Projektführung
  • Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung
  • Zielgruppe
  • Die Qualifizierung richtet sich an Fachkräfte aus Softwareentwicklung, IT-Architektur und Systemadministration sowie an Projektverantwortliche, die ihre Kenntnisse um KI-gestützte Optimierungslösungen erweitern möchten. Sie eignet sich auch für Personen, die einen technischen Einstieg in die Verbindung von Microservices und Künstlicher Intelligenz suchen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Potsdam

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Offenbach am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Regensburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

1.385 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Fernunterricht.

Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir