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KI und Big Data

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

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Der Kurs KI und Big Data vermittelt Kenntnisse über die Erhebung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sowie deren Nutzung für Verfahren der künstlichen Intelligenz. Teilnehmende befassen sich mit technischen Grundlagen der Programmierung, Datenarchitekturen und der Einbindung datenbasierter Lösungen in betriebliche Prozesse.
  • Das lernen Sie im Kurs
  • Technologische Entwicklungen und digitale Transformationsprozesse einordnen
  • Datenanalysen durchführen und Methoden des Data Mining anwenden
  • Programmierlogik und Python für datenorientierte Aufgaben einsetzen
  • Datenpipelines entwickeln und Daten in komplexe Systemlandschaften integrieren
  • KI-Architekturen, generative Anwendungen und Prompt Engineering analysieren
  • Governance-Strukturen, rechtliche Rahmenbedingungen und MLOps berücksichtigen
  • Projekte im Bereich KI und Big Data planen und organisatorisch umsetzen
  • Grundlagen der Digitalisierung und Datenanalyse
  • Zu Beginn erfolgt eine Einordnung technologischer Entwicklungen und deren Auswirkungen auf gesellschaftliche, wirtschaftliche und ethische Fragestellungen. Teilnehmende setzen sich mit unterschiedlichen Datentypen, Datenvisualisierung und datengestützter Entscheidungsfindung auseinander. Datenschutz und Datensicherheit bilden dabei den Rahmen für die Analyse und Nutzung von Informationen.
  • Programmierung und Data Engineering
  • Ein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau technischer Kompetenzen. Behandelt werden grundlegende Programmierkonzepte, Algorithmen und Datenstrukturen. Mit der Programmiersprache Python werden Werkzeuge für Datenanalyse und Automatisierung eingesetzt. Darüber hinaus wird vermittelt, wie Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in Big-Data-Plattformen oder NoSQL-Datenbanken überführt werden.
  • KI-Architekturen und Implementierung
  • Im Themenfeld künstliche Intelligenz steht die technische Integration in bestehende Prozesse und Systeme im Mittelpunkt. Behandelt werden KI-Architekturen, APIs sowie die Automatisierung durch agentenbasierte Ansätze. Zudem setzen sich die Teilnehmenden mit Generative AI, typischen Anwendungsszenarien und dem organisatorischen Einsatz auseinander. Ergänzend werden MLOps, Monitoring und Kostensteuerung thematisiert, um den Betrieb von KI-Systemen nachvollziehbar zu gestalten.
  • Governance, Recht und Projektmanagement
  • Ein weiterer Bestandteil sind regulatorische und organisatorische Anforderungen. Dazu gehören die DSGVO, der AI Act sowie Aspekte des Risikomanagements für vertrauenswürdige KI. Vermittelt werden außerdem Methoden des Projekt- und Change Managements, um KI-Initiativen zu planen, zu begleiten und anhand von Kennzahlen im Unternehmen zu verankern.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht findet auf Deutsch statt. Theoretische Inhalte werden durch praktische Anwendungen ergänzt. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die behandelten Inhalte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Big Data dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Praxisbezogene Fallstudien
  • Karriereorientierte Hinweise zur beruflichen Entwicklung
  • Methoden für agile Projektkontexte
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus IT, Softwareentwicklung und Datenanalyse sowie an Personen aus dem Management, die an Schnittstellen von Daten- und KI-Projekten tätig sind oder sein möchten. Angesprochen sind auch Quereinsteigende mit technischem Grundverständnis, die sich im Bereich datengetriebener Technologien Kenntnisse aufbauen möchten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Potsdam

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Offenbach am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Regensburg

    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 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

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

1.385 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Fernunterricht.

Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

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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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir