Künstliche Intelligenz: Datenpipelines und produktive Integration

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Künstliche Intelligenz mit Datenplattformen für Data Engineers: Datenpipelines und produktive Integration" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Datenpipelines" und "produktive Integration". Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Data Engineer und Künstliche Intelligenz im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Der Aufbau folgt typischen Arbeitsschritten von der Anforderungsaufnahme über die technische Umsetzung bis zur Prüfung und Dokumentation der Ergebnisse. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Data Engineer reflektiert und mit den Lernzielen zu Künstliche Intelligenz abgeglichen. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Künstliche Intelligenz mit Datenplattformen für Data Engineers"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Zwischen Data Engineer und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenkontext und Fragestellungen: Der Schwerpunkt "Künstliche Intelligenz mit Datenplattformen für Data Engineers" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen sowie durch Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse.
   Datenpipelines: Quellen, Formate und Verarbeitungsschritte werden erfasst, bereinigt und zu einem nachvollziehbaren Ablauf verbunden. Die fachliche Einordnung von Data Engineer wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt.
   Produktive Integration: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Strukturen und Beziehungen: Fachliche Begriffe werden in konsistente Strukturen überführt; Schlüssel, Beziehungen und Nutzungsszenarien werden geprüft.
   Technische Arbeitsaufgaben und Werkzeugwahl: Eine konkrete Aufgabe wird in Arbeitsschritte zerlegt, mit passenden Werkzeugen umgesetzt und anhand klarer Akzeptanzkriterien überprüft.
   Datenqualität und Reproduzierbarkeit: Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität werden geprüft; Verarbeitungsschritte bleiben nachvollziehbar und wiederholbar.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Data Engineer als auch Künstliche Intelligenz anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Der Transferteil vertieft Data Engineer und überführt die Erkenntnisse zu Künstliche Intelligenz in eine zusammenhängende Aufgabe. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Data Engineer und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

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