Machine Learning Engineer Data Scientist

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

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   Titel: Machine Learning Engineer Data Scientist
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Machine Learning Engineer Data Scientist" richtet sich an alle, die sich für datengetriebene Technologien und KI-Entwicklung auf professionellem Niveau qualifizieren möchten. Teilnehmende lernen, wie maschinelles Lernen, Data Science und KI-Engineering in der Praxis zusammenspielen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung von ML-Modellen in der Microsoft-Azure-Umgebung. Ergänzend werden datenwissenschaftliche Methoden und Geschäftsbezüge vermittelt, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen.
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   2. Zielgruppe
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   Der Kurs richtet sich an angehende Machine Learning Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Softwareentwickler:innen sowie IT-Fachkräfte, die in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Datenanalyse tätig werden möchten.
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   3. Kursniveau
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   Fortgeschrittene - Grundlagenkenntnisse in Programmierung, Statistik oder Datenbanken sind hilfreich.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfohlen werden Kenntnisse aus den Kursen,,Introduction to Python" und,,Azure Data Fundamentals", um sich mit Datenverarbeitung und Cloud-Strukturen vertraut zu machen.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Grundlagen von Machine Learning und Data Science
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    Teilnehmende lernen, wie Machine-Learning-Modelle aufgebaut und trainiert werden. Es werden zentrale Konzepte aus Statistik, Modellierung und Datenanalyse vermittelt.
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    Praxisbeispiel: Erstellung eines linearen Regressionsmodells zur Vorhersage von Verkaufszahlen.
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    Kursinhalte

    Einführung in Machine Learning und KI
    Überblick über Supervised und Unsupervised Learning
    Grundlagen der Datenanalyse und Feature Engineering
    Projektstruktur und Workflows im ML-Bereich
    Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
    Dieses Modul behandelt den gesamten Machine-Learning-Prozess in Azure. Es zeigt, wie Daten vorbereitet, Modelle trainiert und in Produktionsumgebungen integriert werden.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells mit Azure Machine Learning.
    Datentransformation und -aufbereitung
    Modelltraining und Hyperparameteroptimierung
    Deployment von ML-Modellen in Azure
    Monitoring und Wartung von Modellen
    Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    In diesem Modul lernen Teilnehmende, KI-Lösungen auf Basis von Azure Cognitive Services zu entwickeln. Es verbindet maschinelles Lernen mit Sprach-, Bild- und Textverarbeitung.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Sentiment-Analyse mit Azure Language Services.
    Überblick über Cognitive Services
    Integration von KI-APIs (Vision, Speech, Language, Decision)
    Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure
    Sicherheit, Skalierung und Deployment in der Cloud
    Modul 4: CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
    Dieses Modul vertieft die Data-Science-Kompetenzen, die zur professionellen Analyse und Interpretation großer Datenmengen erforderlich sind.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines Prognosemodells auf Basis realer Geschäftsdaten.
    Datenaufbereitung und Visualisierung
    Modelltraining und Evaluierung
    Big-Data-Analytik und Automatisierung
    Ethik und Governance in der Datenwissenschaft
    Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
    Zum Abschluss setzen Teilnehmende ihr Wissen in einem praxisnahen Endprojekt um, das Data Engineering, Machine Learning und KI-Integration kombiniert.
    Praxisbeispiel: Aufbau eines End-to-End-ML-Workflows mit automatischem Deployment.
    Projektplanung und Umsetzung mit Azure ML
    Zertifizierungsvorbereitung (DP-100, AI-102, CDSP)
    Präsentation und Dokumentation
    Karrierepfade in Data Science und Machine Learning
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Machine Learning Engineer Data Scientist" kombiniert Data-Science-Kompetenzen mit modernem Machine Learning in der Cloud. Teilnehmende lernen, KI-Lösungen end-to-end zu entwickeln - von der Datensammlung über das Modelltraining bis zur Bereitstellung. Damit sind sie optimal vorbereitet für anspruchsvolle Rollen in KI-Entwicklung, Datenanalyse und Engineering.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Ulm

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Stuttgart

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

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   Biberach an der Riß

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Singen (Hohentwiel)

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

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   Überlingen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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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   Vorhersagen aus Daten bauen

   Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

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   Datenpipelines und Cloud

   Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

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   Modelle erklären und verantworten

   Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen