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Informatik Grundlagen mit KI: moderne Software­entwicklung verstehen

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie 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 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
München
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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

  • Hinter jeder funktionierenden Anwendung stecken präzise Logik, strukturierte Daten und durchdachte Architekturen. Dieser Lehrplan führt Dich tief in die Kernkonzepte der Informatik ein und verknüpft klassische Theorie direkt mit den Anforderungen der heutigen, KI-gestützten Softwarepraxis. Im Mittelpunkt stehen reale Entwicklungsszenarien, in denen Du lernst, komplexe Abläufe algorithmisch zu lösen, objektorientierte Programme zu strukturieren und moderne Technologien zielgerichtet einzusetzen.
  • Der modulare Lernweg begleitet Dich systematisch von den mathematisch-logischen Grundlagen der Datenverarbeitung und Datenorganisation über fortgeschrittene Programmiermuster bis hin zu professionellen Qualitäts- und Testverfahren. Begleitet wirst Du von einem zukunftsweisenden, KI-gestützten Workflow: Du nutzt Assistenzsysteme wie ChatGPT, Claude und GitHub Copilot von Anfang an als technische Sparringspartner, um Code-Pfade zu analysieren, Architekturen zu hinterfragen und algorithmische Abläufe präzise zu optimieren.
  • Nach erfolgreichem Abschluss verfügst Du über ein methodisches und technisches Fundament. Du verstehst die Prinzipien moderner Software-Systeme aus dem Effeff, kannst objektorientierte Anwendungen eigenständig konzipieren und Künstliche Intelligenz produktiv zur Automatisierung und Code-Bereinigung in Deinen Arbeitsalltag integrieren.
  1. 1

    Logik, Berechenbarkeit & Datenstrukturen

  2. 2

    Objektorientierte Prinzipien & Software-Design

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Datenmanagement, Algorithmen & Qualitätssicherung

  2. 4

    Systems Engineering, KI-Integration & Capstone

  • Algorithmische Effizienz: Systematische Untersuchung von Rechenschritten, Laufzeiten und Skalierbarkeit (Big-O-Notation)
  • Datenorganisation: Gezielter Einsatz von Arrays, Stacks, Queues, Bäumen und Hash-Maps zur optimalen Datenhaltung
  • Problemlösungskompetenz: Methodische Erarbeitung logischer Entscheidungsbäume für anspruchsvolle Programmieraufgaben
  • Datenverarbeitung: Erste praktische Implementierungen zur strukturierten Transformation von Informationseinheiten
  • OOP-Kernkonzepte: Klassenmodelle, Instanziierung, Vererbungshierarchien, Polymorphie und strikte Kapselung
  • Design-Prinzipien: Strukturierte Anwendung der SOLID-Regeln und bewährter Entwurfsmuster für erweiterbare Systeme
  • Architektur-Tandem: Saubere Trennung von Geschäftslogik, Datenhaltung und Benutzeroberfläche
  • KI-Refactoring: Automatisierte Bereinigung und Optimierung von Klassenstrukturen durch präzises Prompting
  • Rechenoperationen: Programmierung und Optimierung komplexer Such-, Sortier- und Filteralgorithmen
  • Datenbanksysteme: Anbindung relationaler Speicherstrukturen und Entwurf effizienter Datenmodelle
  • Software-Testing: Absicherung der Programmqualität durch Unit-Tests, TDD (Test-Driven Development) und systematisches Debugging
  • Team-Engineering: Versionierung, Branching-Strategien und kollaboratives Arbeiten über Git und GitHub
  • Entwicklungszyklen: Ganzheitliche Begleitung von Software-Projekten von der Systemanalyse bis zum Release
  • KI-Code-Reviews: Effizientes Prompt Engineering zur automatisierten Überprüfung von Code-Qualität und Architektur
  • Clean Code Standards: Einhaltung strenger Industrie-Richtlinien für lesbare und wartbare Quelltexte
  • Abschluss-Projekt: Eigenständige Konzeption, objektorientierte Realisierung und Präsentation einer algorithmisch fundierten Software-Lösung

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    München

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

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

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

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 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

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

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

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir