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Innovation durch Data Science und 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 5 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?
- 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
- Die Innovation durch Data Science und KI entwickelt fortschrittliche datengestützte Lösungsansätze für komplexe Problemstellungen. Sie analysiert große Datenmengen mittels statistischer Methoden und maschineller Lernverfahren, um Muster zu identifizieren und Prognosemodelle zu erstellen. Die Fachkraft implementiert KI-Algorithmen, optimiert bestehende Systeme und gewährleistet dabei stets hohe Datensicherheitsstandards. Sie arbeitet interdisziplinär an der Konzeption innovativer Anwendungen und übersetzt technische Erkenntnisse in praxistaugliche Geschäftslösungen. Die Position erfordert kontinuierliche Weiterbildung im dynamischen KI-Umfeld sowie kritische Reflexion ethischer Aspekte algorithmischer Entscheidungsprozesse.
- KI-gestützte Prozessautomatisierung - Optimierung betrieblicher Abläufe durch intelligente Informationssysteme
- Zukunftsfeld KI & Automatisierung verstehen - Einsatzfelder, Trends und Zertifizierungsmöglichkeiten
- Prozesse automatisieren mit KI und RPA - Branchenlösungen mit realen Use Cases umsetzen
- Technologiewerkzeuge für KI-Anwendungen - ML, NLP, CV & Cloud-Tools in der Praxis nutzen
- Geschäftsprozesse für KI vorbereiten - Analyse, Mapping und Systemintegration gestalten
- Nutzen, Risiken und Erfolgsfaktoren von KI - Technische, ethische und menschliche Herausforderungen
- Geschäftsmodelle neu denken mit KI - Plattform- und Abo-Modelle erfolgreich etablieren
- Vertrauenswürdige KI gestalten - DSGVO, Fairness und Governance in der Umsetzung
- Wirkung von KI-Projekten messen und optimieren - Tools, KPIs und kontinuierliche Verbesserung
- Innovationsmanagement in F & E - Geschäftsmodellentwicklung und kreative Problemlösung (Business Model Innovation - Business Model Canvas - Design Thinking - Lean Innovation)
- Ganzheitliches Verständnis des Innovationsmanagements und seiner Erfolgsfaktoren
- Wirkungsvolle Innovationsstrategien und Geschäftsmodelle
- Professionelle Steuerung von Innovationsprozessen inkl. Open Innovation
- Kreativität fördern und Kreativitätstechniken gezielt nutzen
- Objektive Bewertung, Auswahl & Umsetzung erfolgversprechender Ideen
- Nachhaltige Verankerung von Innovationsmanagement im Unternehmen
- Erfolgreiche Gestaltung technologiegetriebener Innovationen, insbesondere mit Hilfe moderner Technologien
- Innovationsmanagement in F&E - Führung und Umsetzung technischer Produkt- und Verfahrensinnovationen
- Geschäftsmodellinnovation gestalten: Ansätze, Erfolgsfaktoren und Praxisbeispiele
- Business Model Canvas anwenden: Geschäftsmodelle strukturieren, analysieren und weiterentwickeln
- Design Thinking in der Praxis: Nutzerzentrierte Innovationsprozesse entwickeln
- Lean Innovation anwenden: Schnell, kundenzentriert und iterativ Geschäftsmodelle testen
- Innovationsmethoden und Kreativitätstechniken zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle
- Zukunftstrends und Technologien für digitale Geschäftsmodellinnovationen
- Geschäftsmodelle erfolgreich realisieren und skalieren
- Zukunft gestalten: KI, Hyperpersonalisierung und Innovationsfähigkeit im Geschäftsmodell
- 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
Bautzen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Ludwigsburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Dortmund
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Heidelberg
19.10.2026 · 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
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
3 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
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
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
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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