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Machine Learning Engineer

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische 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
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
19.10.2026
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

  • Der Kurs deckt den gesamten Lebenszyklus ab, der erforderlich ist, um ein Produkt für das maschinelle Lernen in die Produktion zu bringen. Er ist in vier Abschnitte unterteilt: Software-Engineering für Datenwissenschaftler. Daten-Engineering (für die Vor-Vorproduktionsphase), maschinelles Lernen und Überwachung, Benachrichtigung (für die Nachproduktionsphase). Jede Woche endet mit einem kleinen Projekt.
  • Der Kurs deckt den gesamten Lebenszyklus ab, der erforderlich ist, um ein Produkt für maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen. Er ist in vier Abschnitte unterteilt: Softwareentwicklung für Datenwissenschaftler. Datenverarbeitung (für die Vorproduktionsphase), maschinelles Lernen und Überwachung, Benachrichtigung (für die Nachproduktionsphase). Jede Woche endet mit einem kleinen Projekt.
  • Datenwissenschaft für maschinelles Lernen
  • Beherrschen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft, wobei der Schwerpunkt auf Datenanalyse und Datenbereinigung liegt, um Datensätze für maschinelle Lern-Workflows vorzubereiten.
  • Erlernen Sie die Programmierung in Python für Data Science und nutzen Sie Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Matplotlib für eine effiziente Datenverarbeitung.
  • Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Trends, Muster und Anomalien in Datensätzen aufzudecken.
  • Erstellen Sie aussagekräftige Datenvisualisierungen mit Tools wie Matplotlib und Seaborn, um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln.
  • Arbeiten Sie an praktischen Projekten zur Bereinigung, Vorverarbeitung und Analyse realer Datensätze, die die Grundlage für fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle bilden.
  • Datenverarbeitung und KI-Integration
  • Verstehen Sie die Rolle der Datenverarbeitung bei der Verwaltung von Datenpipelines für skalierbare Machine Learning-Workflows.
  • Verwenden Sie Big Data-Tools wie Apache Spark und Kafka, um große Datensätze zu verarbeiten und zu verwalten.
  • Entwerfen Sie ETL-Workflows (Extract, Transform, Load), um Daten zu bereinigen und in nutzbare Formate umzuwandeln.
  • Integrieren Sie Cloud-Entwicklungslösungen, um Datenpipelines für KI-Modelle bereitzustellen und zu verwalten.
  • Realisierung von Projekten aus der Praxis zum Aufbau von Datenpipelines, die sich nahtlos in Anwendungen des maschinellen Lernens integrieren lassen.
  • Python und KI für die Datenwissenschaft
  • Erwerb von Fachwissen in der Python-Programmierung zur Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.
  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der AI-Modellschulung, -bewertung und -funktionsentwicklung, um die Modellleistung zu optimieren.
  • Erkunden Sie Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.
  • Tauchen Sie ein in neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen für fortgeschrittene Problemlösungen.
  • Lösen Sie reale Herausforderungen in den Bereichen Bilderkennung, prädiktive Analytik und Textklassifizierung mit Python und AI-Tools.
  • Modellüberwachung für maschinelles Lernen
  • Lernen Sie die Grundlagen der Überwachung und Wartung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen kennen.
  • Verfolgen Sie kritische Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf, um die Zuverlässigkeit zu bewerten.
  • Erkennen und verwalten Sie Daten- und Konzeptabweichungen, um die Modellgenauigkeit über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.
  • Implementieren Sie automatische Warnmeldungen und Überwachungssysteme mit Tools wie Prometheus und Grafana.
  • Schließen Sie Projekte ab, die die Einrichtung von Überwachungsrahmen und die Umschulung von Arbeitsabläufen für produktionstaugliche Machine Learning-Modelle umfassen
  • Tools und Techniken: Python, Code-Refactoring, REST-APIs, FastAPI, Datenpipelines, DB, Orchestrierung, Bereitstellung, Cloud, Docker, Runbooks, Dashboarding, Kibana, Grafana, Prometheus, CI/CD

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Düsseldorf

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Hamburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Bremen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, 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

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.

Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData AnalystOnline-Marketing

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