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KI-Manager*in mit Zusatz­qualifikation Implementieren einer Lösung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist brainymotion.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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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
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn 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 Weiterbildung zur KI-Manager*in richtet sich an Personen, die mit Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Projektmanagement 4.0 und auf Scrum Product Owner zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Projektmanagement 4.0 und rund um Scrum Product Owner systematisch strukturieren lassen.
  • Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Projektmanagement 4.0 in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Scrum Product Owner parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Projektmanagement 4.0 und im Umgang mit Scrum Product Owner auf den Gesamtprozess auswirken.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Projektmanagement 4.0 als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Scrum Product Owner ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
  • Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Projektmanagement 4.0 gewonnene Erkenntnisse und mit Scrum Product Owner aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Projektmanagement 4.0 und Scrum Product Owner dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
  1. 1

    Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche

  2. 2

    Überblick über typische Arbeitsprozesse

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen

  2. 4

    Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung

  3. 5

    Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen

  4. 6

    Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen

  5. 7

    Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen

  6. 8

    Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen

  • Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Implementieren einer Lösung für KI für Data Science und maschinelles Lernen in Microsoft Fabric" vermittelt Grundlagen zur Nutzung von KI-gestützten Lösungen für Data Science und maschinelles Lernen in Microsoft Fabric. Die Teilnehmer lernen, wie KI-Technologien in Datenanalysen integriert und für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt werden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Hagen

    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 Data Science→

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 Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 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. 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. 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

Brainymotion: 830 Kurse mit aktuellem Termin an 27 Orten

830Kurse mit aktuellem Termin
27Angebotsorte

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Themen

Data ScienceKI & Machine LearningCloud ComputingData AnalystMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir