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Machine Learning Engineer
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Berger Bildungsinstitut GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Mainz am Rhein
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der Kurs vermittelt fundierte Kenntnisse in Machine Learning - von mathematischen Grundlagen und Datenaufbereitung über klassische und Deep-Learning-Algorithmen bis hin zu Evaluierung und Modellinterpretation im Betrieb.
- Die Teilnehmenden entwickeln praxisnah vollständige End-to-End-ML-Pipelines inklusive Deployment, MLOps-Ansätzen und Abschlussprojekt.
- Einführung in Machine Learning: Ziele, Anwendungsgebiete und End-to-End-Workflow
- Überblick über Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
- Mathematische Grundlagen für Machine Learning (lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung)
- Datenaufbereitung: Data Cleaning, Normalisierung und Feature Engineering
- Explorative Datenanalyse (EDA) und datengetriebene Visualisierung
- Einsatz von Python und Jupyter Notebooks für Machine-Learning-Projekte
- Regressions- und Klassifikationsverfahren (u. a. lineare und logistische Regression)
- Evaluierung von Modellen (z. B. Confusion Matrix, ROC/AUC, Fehleranalyse)
- Klassische ML-Algorithmen: KNN, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, SVM
- Overfitting, Regularisierung, Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning
- Einführung in Deep Learning und neuronale Netze
- Aufbau und Training von Feedforward-, Convolutional- und Recurrent Neural Networks
- Praktische Anwendungen von CNNs (z. B. Bildklassifikation) und RNNs (Zeitreihen, Textdaten)
- Fortgeschrittene Methoden: Transfer Learning, Autoencoder, Ensemble Learning
- Unsupervised Learning: Clustering, PCA und Dimensionsreduktion
- Modellinterpretation, Feature Importance und Explainable AI
- Reinforcement Learning: Grundlagen, Q-Learning und Policy-Gradient-Ansätze
- Design und Automatisierung von ML-Workflows und Pipelines
- Einführung in MLOps, Deployment-Strategien und Modellbereitstellung (z. B. APIs)
- Entwicklung einer vollständigen End-to-End-Machine-Learning-Pipeline
- Praxisorientiertes Abschlussprojekt inkl. Modelltraining, Evaluierung, Visualisierung und Präsentation
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Mainz am Rhein
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Ludwigshafen am Rhein
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Pforzheim
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Paderborn
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Neumünster
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
818 Kurse mit aktuellem Termin an 33 Orten
818 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 33 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Berger Bildungsinstitut GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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Häufige Fragen
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