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Künstliche Intelligenz für Prinzipien, Technologien & Anwendungen

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

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
Heilbronn
NÄCHSTER START
12.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

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

  • Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen zu den Grundlagen, Technologien und Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz. Du lernst zentrale Prinzipien von KI-Systemen kennen, verstehst wichtige Begriffe und ordnest typische Anwendungen im beruflichen Kontext ein.
  • Grundlagen künstlicher Intelligenz
  • Zentrale Begriffe und Grundprinzipien von KI verstehen
  • Unterschiede zwischen regelbasierten Systemen, Machine Learning und generativer KI einordnen
  • Typische Einsatzbereiche künstlicher Intelligenz kennenlernen
  • Chancen und Grenzen von KI-Anwendungen realistisch bewerten
  • Technologien und Methoden
  • Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning nachvollziehen
  • Daten als Grundlage für KI-Systeme verstehen
  • Sprachmodelle, Bild-KI und automatisierte Entscheidungsprozesse einordnen
  • Zusammenhänge zwischen Algorithmen, Trainingsdaten und Ergebnissen erkennen
  • KI-Anwendungen im Berufsalltag
  • Praxisnahe KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Arbeitsbereichen kennenlernen
  • KI-Tools für Recherche, Text, Analyse und Automatisierung einordnen
  • Potenziale für Effizienzsteigerung und Prozessunterstützung erkennen
  • Einsatzmöglichkeiten für eigene berufliche Aufgaben ableiten
  • Verantwortung und Bewertung von KI
  • Qualität und Verlässlichkeit von KI-Ergebnissen kritisch prüfen
  • Datenschutz, Transparenz und ethische Aspekte berücksichtigen
  • Risiken wie Verzerrungen, Fehler und Halluzinationen erkennen
  • KI-Anwendungen reflektiert und verantwortungsvoll nutzen
  • Diese Weiterbildung unterstützt dich dabei, künstliche Intelligenz fundiert zu verstehen und ihre beruflichen Anwendungsmöglichkeiten sicher einzuordnen. Du stärkst deine digitale Kompetenz und entwickelst ein praxisnahes Verständnis für moderne KI-Technologien.
  • Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahe Grundlagen für den Einstieg in die Arbeit als Junior Data Analyst. Du lernst wichtige Methoden, Werkzeuge und Denkweisen kennen, mit denen du Daten strukturierst, auswertest und erste datenbasierte Erkenntnisse ableitest.
  • Grundlagen der Datenanalyse
  • Rolle und Aufgaben eines Junior Data Analyst verstehen
  • Datenquellen, Datenformate und Analyseziele einordnen
  • Grundlegende Analyseprozesse von der Fragestellung bis zur Auswertung kennenlernen
  • Datenqualität und Aussagekraft von Daten kritisch betrachten
  • Methoden für angehende Analysten
  • Daten bereinigen, strukturieren und für Analysen vorbereiten
  • Kennzahlen, Muster und Zusammenhänge in Datensätzen erkennen
  • Einfache statistische Grundlagen für Auswertungen anwenden
  • Analyseergebnisse nachvollziehbar interpretieren
  • Werkzeuge der Datenanalyse
  • Tabellenbasierte Werkzeuge für erste Analysen nutzen
  • Grundlagen von Datenbanken und Abfragen einordnen
  • Visualisierungen zur Darstellung von Ergebnissen erstellen
  • Analysewerkzeuge für berufliche Fragestellungen sinnvoll auswählen
  • Berufliche Anwendung und Kommunikation
  • Datenbasierte Fragestellungen aus dem Arbeitsalltag bearbeiten
  • Ergebnisse verständlich aufbereiten und präsentieren
  • Reports und einfache Dashboards konzeptionell einordnen
  • Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Management und technischen Teams verstehen
  • Diese Weiterbildung unterstützt dich beim Aufbau wichtiger Analysekompetenzen für den beruflichen Einstieg in datenbezogene Tätigkeiten. Du entwickelst ein solides Verständnis für Methoden und Werkzeuge, die im Arbeitsalltag von Junior Data Analysts eine zentrale Rolle spielen.
  • Diese Weiterbildung führt dich praxisnah in die Programmierung mit Python ein. Du lernst grundlegende Programmierkonzepte kennen und setzt sie anhand verständlicher Beispiele und praktischer Anwendungen Schritt für Schritt um.
  • Python-Grundlagen
  • Aufbau und Einsatzmöglichkeiten von Python verstehen
  • Variablen, Datentypen und Operatoren anwenden
  • Kontrollstrukturen wie Bedingungen und Schleifen nutzen
  • Code strukturiert schreiben und einfache Programme erstellen
  • Praktische Programmierkonzepte
  • Funktionen zur Wiederverwendung von Code entwickeln
  • Listen, Wörterbücher und weitere Datenstrukturen einsetzen
  • Eingaben, Ausgaben und einfache Dateioperationen umsetzen
  • Fehler erkennen, nachvollziehen und schrittweise beheben
  • Anwendungen und Beispiele
  • Praxisnahe Aufgaben mit Python lösen
  • Kleine Automatisierungen und Hilfsprogramme entwickeln
  • Daten einlesen, verarbeiten und ausgeben
  • Programmierlogik anhand konkreter Beispiele vertiefen
  • Struktur und Arbeitsweise
  • Code lesbar und nachvollziehbar aufbauen
  • Grundlagen sauberer Programmierpraxis anwenden
  • Probleme in einzelne Lösungsschritte zerlegen
  • Eigene Lösungsansätze testen und verbessern
  • Diese Weiterbildung unterstützt dich dabei, Python als vielseitige Programmiersprache sicherer zu verstehen und praktisch anzuwenden. Du stärkst deine technischen Grundlagen für Softwareentwicklung, Automatisierung und datenbezogene Aufgaben.
  • Diese Weiterbildung vermittelt dir einen praxisnahen Einstieg in das Programmieren mit Python. Du lernst grundlegende Konzepte der Softwareentwicklung kennen und setzt sie in kleinen Projekten und anwendungsnahen Übungen direkt um.
  • Einstieg in die Programmierung
  • Grundprinzipien der Programmierung verstehen
  • Python als Programmiersprache kennenlernen
  • Variablen, Datentypen und einfache Operationen anwenden
  • Programme Schritt für Schritt planen und umsetzen
  • Projektorientiertes Arbeiten mit Python
  • Kleine Programmierprojekte strukturiert entwickeln
  • Aufgabenstellungen analysieren und in Code übersetzen
  • Funktionen, Schleifen und Bedingungen gezielt einsetzen
  • Lösungen testen, verbessern und nachvollziehbar dokumentieren
  • Praxisnahe Anwendungen
  • Einfache Tools, Berechnungen und Automatisierungen erstellen
  • Daten verarbeiten und Ergebnisse ausgeben
  • Benutzereingaben und Programmlogik kombinieren
  • Typische Aufgaben aus digitalen Arbeitsprozessen programmatisch lösen
  • Grundlagen guter Code-Struktur
  • Code übersichtlich und verständlich schreiben
  • Fehlerquellen erkennen und Debugging-Grundlagen anwenden
  • Wiederverwendbare Programmteile entwickeln
  • Saubere Arbeitsweisen für weitere Lernschritte in der Programmierung aufbauen
  • Diese Weiterbildung unterstützt dich dabei, Programmieren praktisch zu erlernen und eigene kleine Python-Projekte umzusetzen. Du entwickelst ein solides Fundament für weiterführende technische Qualifizierungen und digitale Berufsfelder.
  • Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahe Grundlagen im Umgang mit Datenbanken und Datenbankabfragen. Du lernst, wie Daten strukturiert gespeichert, gezielt abgefragt und für berufliche Auswertungen nutzbar gemacht werden.
  • Grundlagen von Datenbanken
  • Aufbau und Zweck relationaler Datenbanken verstehen
  • Tabellen, Datensätze, Felder und Beziehungen einordnen
  • Datenbankstrukturen für typische Anwendungsfälle kennenlernen
  • Grundlagen strukturierter Datenspeicherung nachvollziehen
  • Datenbankabfragen verstehen
  • Abfragen zur gezielten Informationssuche einsetzen
  • Daten filtern, sortieren und auswählen
  • Einfache Bedingungen und Abfragekriterien anwenden
  • Ergebnisse aus Datenbanken nachvollziehbar interpretieren
  • Arbeiten mit struktur…

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Heilbronn

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Eberswalde

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Hamburg

    12.10.2026 · 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

Karriere Tutor GmbH: 1.285 Kurse mit aktuellem Termin an 22 Orten

1.285Kurse mit aktuellem Termin
22Angebotsorte

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Themen

KI & Machine LearningMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)Online-MarketingBuchhalterScrum & agiles Projektmanagement

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