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KI Data Science
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- 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
- Kursbeschreibung
- Der Kurs,,KI Data Science" vermittelt praxisnahes Wissen über moderne Methoden der Datenwissenschaft in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz. Teilnehmende lernen, Daten aufzubereiten, zu analysieren und Machine-Learning-Modelle zu entwickeln. Durch den Einsatz von Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen wird ein ganzheitliches Kompetenzprofil geschaffen.
- Zielgruppe
- Data Scientists, Analyst:innen, Entwickler:innen sowie Fachkräfte, die KI-Methoden in der Datenwissenschaft erlernen möchten.
- Kursniveau
- Von Anfänger bis Fortgeschritten
- Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
- Grundkenntnisse in Statistik oder Programmierung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
- Grundlagen moderner KI - Microsoft AI-900
- Die Teilnehmenden lernen grundlegende Konzepte von KI, Machine Learning und Azure Cognitive Services kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines einfachen Chatbots für den Kundenservice.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- Überblick über Azure Cognitive Services
- Responsible AI Grundlagen
- Praxisbeispiel Chatbot
- Datenfundament und Management - Microsoft DP-900
- Der Fokus liegt auf Datenbankkonzepten und Datenmanagement in Azure. Praxisbeispiel: Analyse von Sensordaten mit Azure SQL.
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Datenmanagement in Azure
- Datenbanken für Data Science
- Praxisbeispiel Sensordaten
- Data Science Practitioner - CertNexus CDSP
- Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in explorativer Datenanalyse, Hypothesentests und Machine-Learning-Verfahren. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse für eine Marketingkampagne.
- CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
- Explorative Datenanalyse
- Überwachte und unüberwachte Verfahren
- Praxisbeispiel A/B-Analyse
- Practitioner-Level - CertNexus CAIP
- Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung des ML-Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung über Modelltraining bis zum Deployment. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells für Support-Tickets.
- CertNexus CAIP - Certified AI Practitioner
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Modelltraining und Evaluation
- Praxisbeispiel Ticket-Klassifikation
- Generative KI - CertNexus GENAIBIZ
- Teilnehmende lernen Chancen, Risiken und Best Practices im Umgang mit Generative AI kennen. Praxisbeispiel: Erstellung eines GenAI-gestützten Assistenten für Rechercheaufgaben.
- CertNexus GENAIBIZ - Generative AI for Business
- Grundlagen Generative AI
- Chancen und Risiken
- Praxisbeispiel GenAI-Assistent
- Emerging Technologies - CertNexus ETBIZ-110
- Die Teilnehmenden lernen IoT, Blockchain und Edge Computing im Kontext von Data Science kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Edge-KI-Szenarios in der Produktion.
- CertNexus ETBIZ-110 Emerging Technology
- IoT und Edge Computing
- Blockchain und KI
- Praxisbeispiel Edge-KI
- Zusatzinformationen
- Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
- Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
- Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
- Fazit
- Die Weiterbildung,,KI Data Science" qualifiziert Teilnehmende für die professionelle Umsetzung datengetriebener Projekte mit KI. Sie lernen, Daten effizient aufzubereiten, Modelle zu entwickeln und innovative Methoden wie Generative AI einzusetzen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
München
Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
Stuttgart
Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 4
Stuttgart
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
810 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten
810Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte
810 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.
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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