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KI Data Scientist
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
Achse beginnt bei {{s1.axis}}
01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 3 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 Scientist" vermittelt vertiefte Kenntnisse in Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz. Teilnehmende lernen, komplexe Datensätze zu analysieren, Modelle zu entwickeln und produktiv einzusetzen. Dabei werden fortgeschrittene Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen kombiniert, um ein umfassendes Kompetenzprofil für Data Scientists aufzubauen.
- Zielgruppe
- Data Scientists, Entwickler:innen, Analyst:innen sowie Fachkräfte, die KI-gestützte Methoden für datengetriebene Projekte erlernen möchten.
- Kursniveau
- Fortgeschritten bis Profi
- Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
- Erfahrung in Programmierung, Statistik oder Datenanalyse ist hilfreich. Empfehlenswert sind vorbereitende Kurse wie,,Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals" oder,,Python for Data Science".
- Grundlagen und Überblick - Microsoft AI-900
- Teilnehmende lernen grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Azure Cognitive Services. Praxisbeispiel: Aufbau eines Chatbots im Kundenservice.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- Überblick Azure Cognitive Services
- Responsible AI
- Praxisbeispiel Chatbot
- Datenfundament und -management - Microsoft DP-900
- Der Fokus liegt auf Datenbanken, Speicherkonzepten und Datenmanagement. Praxisbeispiel: Analyse von IoT-Sensordaten mit Azure SQL.
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Datenmanagement in Azure
- Relationale und NoSQL-Datenbanken
- Praxisbeispiel Sensordaten
- Data Science Methoden - CertNexus CDSP
- Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in explorativer Datenanalyse, Hypothesentests und statistischen Methoden. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse zur Optimierung einer Marketingkampagne.
- CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
- Explorative Datenanalyse
- Hypothesentests und Statistik
- Praxisbeispiel A/B-Analyse
- Praxisorientierte KI-Entwicklung - CertNexus CAIP
- Im Mittelpunkt stehen Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Evaluierung. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells zur Betrugserkennung.
- CertNexus CAIP - Certified AI Practitioner
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Modelltraining und Evaluation
- Praxisbeispiel Betrugserkennung
- Fortgeschrittene KI-Lösungen - Microsoft AI-102
- Teilnehmende lernen, KI-Lösungen in Azure zu entwickeln, zu deployen und produktiv zu überwachen. Praxisbeispiel: Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für Textanalyse.
- Microsoft AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution
- Architektur von KI-Lösungen
- Deployment und Monitoring
- Praxisbeispiel Textanalyse
- Generative KI und Emerging Tech - CertNexus GENAIBIZ und ETBIZ-110
- Der Fokus liegt auf generativer KI und Technologien wie IoT, Blockchain und Edge Computing. Praxisbeispiel: Entwurf eines GenAI-gestützten Assistenten für die Forschung.
- CertNexus GENAIBIZ - Generative AI for Business
- CertNexus ETBIZ-110 - Emerging Technology for the Business Professional
- Chancen und Risiken generativer KI
- Praxisbeispiel GenAI-Assistent
- 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 Scientist" qualifiziert Teilnehmende für datenintensive Projekte, komplexe Modellierungen und die Umsetzung innovativer KI-Anwendungen. Sie erwerben ein breites Kompetenzprofil von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen KI-Lösungen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
Nürnberg
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
München
Blended Learning · Teilzeit · 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
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