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KI Trainer: Workflow-Logik mit Make und n8n Entwickeln

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

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 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Wenn wiederkehrende Daten zwischen Anwendungen manuell übertragen werden, schafft KI Workflow-Automatisierung mit Make und n8n nachvollziehbare Abläufe. Im Mittelpunkt stehen Trigger, Aktionen, Daten-Mapping und API-Integration, damit mehrstufige Workflows überwacht und bei Fehlern gezielt behandelt werden können.

Kursinhalt

  1. 1

    KI-Grundlagen für automatisierte Arbeitsabläufe

    • Einsatzfelder von KI in wiederkehrenden Arbeitsabläufen einordnen
    • Risiken bei der Verarbeitung von Unternehmensdaten benennen
  2. 2

    Persönliche Effizienz mit KI und Automatisierung

    • Aufgabenlisten aus E-Mails, Notizen und Tabellen strukturieren
Alle 7 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Datenschutz und Compliance in Automationsprojekten

    • personenbezogene Daten in Workflow-Schritten identifizieren
    • Zugriffsrechte und Datenweitergaben für verbundene Anwendungen prüfen
    • Risiken von API-Keys, Cloud-Zugängen und KI-Verarbeitung dokumentieren
  2. 4

    Prozessgrundlagen für automatisierbare Abläufe

  3. 5

    Workflow-Logik mit Make, n8n und Zapier

    • n8n-Workflows mit Google Drive, Google Sheets und Gmail umsetzen
    • Health-Checks und Eskalationen für laufende Workflows einrichten
  4. 6

    Prozessmanagement und Datenarchitektur für Workflow-Projekte

    • Ist- und Soll-Prozesse für Automatisierungsvorhaben gegenüberstellen
    • Datenflüsse zwischen Anwendungen und Datenablagen dokumentieren
    • Datenmodelle für wiederkehrende Workflow-Schritte strukturieren
  5. 7

    Schnittstellen-Management und API-Integration

    • Lernziele
    • Einsatzfelder
  • geeignete KI-Aufgaben von regelbasierten Automatisierungen unterscheiden
  • wiederkehrende Informations- und Kommunikationsaufgaben für KI-Unterstützung priorisieren
  • geeignete Übergaben zwischen manueller Arbeit, KI und Automatisierung definieren
  • Geschäftsprozesse anhand von Input, Aktivitäten, Rollen und Output beschreiben
  • Verschwendung, Medienbrüche und manuelle Übergaben in einem Ablauf erkennen
  • Prozesse anhand von Volumen, Frequenz und Standardisierung für Automatisierung bewerten
  • Trigger, Aktionen, Daten-Mapping und API-Aufrufe zu einem Workflow verbinden
  • mehrstufige Abläufe mit Filtern, Pfaden und Datensynchronisation erstellen
  • Systemgrenzen und Abhängigkeiten in einer Automationslandschaft bewerten
  • API-Endpunkte, Authentifizierung und Datenformate für Workflow-Verbindungen prüfen
  • API-Aufrufe mit Postman testen und Ergebnisse für Make oder n8n aufbereiten
  • Fehlerfälle, Rate Limits und Fallback-Schritte in Automatisierungen berücksichtigen
  • Trigger, Aktionen und Daten-Mapping zu einem mehrstufigen Workflow verbinden.
  • API-Authentifizierung prüfen und API-Aufrufe mit Postman für Workflows testen.
  • Fehlerbehandlung mit Filtern, Pfaden und Fallback-Schritten konfigurieren.
  • Health-Checks und Eskalationen für das Automatisierungsmonitoring einrichten.
  • Datenschutzrisiken bei Cloud-Zugängen und API-Keys dokumentieren.
  • Ist- und Soll-Abläufe für eine Automatisierung strukturiert gegenüberstellen.
  • Anwendung findet dies in Fachabteilungen, bei Digitalisierungsberatern und im Prozessmanagement, wenn Datenflüsse zwischen Anwendungen dokumentiert, API-Verbindungen geprüft und wiederkehrende Übergaben automatisiert werden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

Itera Campus: 379 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

379Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

379 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Itera Campus.

Themen

KI & Machine LearningVertriebCloud ComputingOnline-MarketingDatenbanken & SQL

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

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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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Künstliche Intelligenz: KI + CloudNew Horizons Köln - NH Schulungscenter für IT und Business GmbH · Wiesloch · Blended Learning
  • 1.000–5.000 €
  • Vollzeit
  • bis 1 Monat
  • Start ab 12.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir