Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in Weiterbildung bei neuefische GmbH
Berufliche Qualifizierung im Bereich KI & Machine Learning · 5 Standorte (u. a. Mannheim) · Dauer 1–3 Monate · Vollzeit · Combined Learning. Bei AZAV-Zulassung der konkreten Maßnahme und Bewilligung ist bis zu 100 % Förderung möglich.
Über die Weiterbildung
Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in bei neuefische GmbH mit Kursort Mannheim ist eine Berufliche Qualifizierung im Bereich KI & Machine Learning. Bei positiver individueller Prüfung kann ein Bildungsgutschein die notwendigen Kurskosten vollständig decken.
Dauer: 1–3 Monate (Vollzeit, Combined Learning). Standorte u. a.: Mannheim, Aachen, Essen, Kiel, Duisburg. Ohne Förderung: über 10.000 € – bei vollständiger Bewilligung können die notwendigen Kurskosten zu 100 % übernommen werden.
Beschreibung des Anbieters
Einführung in Machine Learning & Künstliche Intelligenz Grundlagen von machine learning, Data Science und Künstlicher Intelligenz im Kontext moderner AI Engineering Supervised vs. Unsupervised machine learning - einfach und praxisnah erklärt Einordnung von AI Engineering im beruflichen Alltag: Rollen, Tools und Workflows Realistische machine learning Anwendungsfälle aus Industrie, Medizin und Alltag
Python Basics für Machine Learning & AI Engineering Wichtige Python-Kenntnisse für den Einstieg in machine learning Arbeiten mit Jupyter Notebooks - das Standard-Tool im AI Engineering Alltag Versionskontrolle mit Git & GitHub: Zusammenarbeit wie im echten AI Engineering Team Mini-Skripte zur Datenbearbeitung, Exploration und ersten machine learning Modellen
Datenanalyse & Datenverständnis für Machine Learning Grundlagen der Datenverarbeitung mit Pandas & SQL - zentral für AI Engineering Visualisierung mit Seaborn und Matplotlib: Muster für machine learning entdecken Datenbereinigung, Feature Engineering und Datenverständnis als Basis für machine learning Modelle Explorative Datenanalyse als Kernkompetenz in AI Engineering
Klassische Machine Learning Methoden praxisnah erklärt Regression und Klassifikation: Lineare & logistische Verfahren in machine learning Entscheidungsbäume und k-NN im Vergleich - visuell verständlich aufbereitet Ensemble-Methoden wie Random Forest & Boosting im AI Engineering Kontext Modelle bewerten mit Accuracy, Precision, Recall, F1 - unerlässlich für jede machine learning Pipeline
Nächste Termine und Durchführungen
Konkrete Katalogtermine, nicht der Unternehmenssitz des Anbieters. Verfügbarkeit und vollständige Adresse vor Anmeldung bestätigen.
| Zeitraum | Ort | Format | Zeitmodell | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|
| Mannheim | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Aachen | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Essen | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Kiel | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Duisburg | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen |
Quelle: KURSNET-Datensatz-ID 10365903991. Datenstand des Katalogimports; Anbieterangaben können sich ändern.
Quelle, Aktualität und Änderungen
Öffne die liefernde Quelle, prüfe die aktuellen Anbieterangaben und sieh, welche normalisierten Kursfelder sich zwischen Releases ändern.
Primär- und Katalogquellen
KURSNET-ID: 10365903991 · Katalogstand 07/2026.
Änderungsverlauf
Erster getrackter Stand; historische Vergleiche beginnen mit diesem Release.
Inhalte laut Anbieterbeschreibung
8 benannte Themenblöcke, in der Reihenfolge der KURSNET-Beschreibung. Die Darstellung behauptet keine Modulstruktur oder Zeitdauer.
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Grundlagen von machine learning, Data Science und Künstlicher Intelligenz im Kontext moderner AI Engineering
- Supervised vs. Unsupervised machine learning - einfach und praxisnah erklärt
- Einordnung von AI Engineering im beruflichen Alltag: Rollen, Tools und Workflows
- Realistische machine learning Anwendungsfälle aus Industrie, Medizin und Alltag
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Wichtige Python-Kenntnisse für den Einstieg in machine learning
- Arbeiten mit Jupyter Notebooks - das Standard-Tool im AI Engineering Alltag
- Versionskontrolle mit Git & GitHub: Zusammenarbeit wie im echten AI Engineering Team
- Mini-Skripte zur Datenbearbeitung, Exploration und ersten machine learning Modellen
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Grundlagen der Datenverarbeitung mit Pandas & SQL - zentral für AI Engineering
- Visualisierung mit Seaborn und Matplotlib: Muster für machine learning entdecken
- Datenbereinigung, Feature Engineering und Datenverständnis als Basis für machine learning Modelle
- Explorative Datenanalyse als Kernkompetenz in AI Engineering
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Regression und Klassifikation: Lineare & logistische Verfahren in machine learning
- Entscheidungsbäume und k-NN im Vergleich - visuell verständlich aufbereitet
- Ensemble-Methoden wie Random Forest & Boosting im AI Engineering Kontext
- Modelle bewerten mit Accuracy, Precision, Recall, F1 - unerlässlich für jede machine learning Pipeline
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Clustering-Methoden wie K-Means, DBSCAN - unverzichtbar für exploratives machine learning
- Dimensionsreduktion mit PCA, t-SNE für AI Engineering Visualisierung
- Anwendung unüberwachter Verfahren auf reale Daten aus dem machine learning Alltag
- Mustererkennung und Segmentierung - erste Schritte in komplexere KI-Systeme
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Neuronale Netze als Grundlage fortgeschrittener machine learning Modelle
- NLP und Computer Vision: Einstieg in Deep Learning innerhalb von AI Engineering
- Prompt Engineering & Generative AI - Zukunftstrends für machine learning Professionals
- Verbindung klassischer und moderner Ansätze im AI Engineering Prozess
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeiten für fundiertes machine learning
- Hypothesentests, Signifikanz und Korrelationen für datengetriebene Entscheidungen
- Statistik als Schlüssel zur Modellvalidierung im AI Engineering Alltag
- Dateninterpretation für bessere Features und stabilere machine learning Modelle
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Eigenständige Umsetzung eines machine learning Use Cases - von Daten bis Modell
- Teamarbeit wie im realen AI Engineering Projekt - inklusive Deployment-Vorbereitung
- Präsentation vor Stakeholdern: Wie ein echter AI Engineer Insights und Modelle kommuniziert
- Zusammenführung aller gelernten Kompetenzen aus machine learning und AI Engineering
Datenhinweis: Inhalt und Gliederung stammen aus der Anbieterbeschreibung im KURSNET-Katalog. Maßgeblich sind der aktuelle Lehrplan und die Auskunft des Anbieters.
Was ist der Abschluss wert?
Wir trennen Kammer-, Hersteller-, Anbieter- und Teilnahmenachweise und benennen die Prüfquelle.
Kursdaten richtig einordnen
Belegte Katalogfelder und offene Fragen werden getrennt, damit keine Eignung aus unvollständigen Daten abgeleitet wird.
Aus dem Katalog ableitbar
AZAV-Zulassung prüfen
Die konkrete Maßnahme und ihr Träger müssen von einer fachkundigen Stelle zugelassen sein.
Kursorte aus Termindaten
Mannheim, Aachen, Essen, Kiel, Duisburg · Combined Learning
Dauer 1–3 Monate
Vollzeit · grobe KURSNET-Dauerkategorie
Bis 100 % möglich
Bei voller Bewilligung können die notwendigen Kurskosten übernommen werden; weitere Kosten werden individuell geprüft.
Kosten ohne Förderung
Preisklasse über 10.000 € laut Kursnet-Katalog der BA.
86 Tage Vakanzzeit
So lange bleibt eine Stelle im Bereich „Berufe in der Informatik (o.S.)" laut BA im Schnitt unbesetzt (2025).
Vor der Entscheidung klären
- Welche Zugangsvoraussetzungen und Zielgruppen gelten?
- Welcher exakte Stundenumfang und Stundenplan gelten?
- Welche Prüfung, welcher Aussteller und welche Zusatzgebühren gehören zum Abschluss?
- Welche Technik, Anwesenheit und Vorkenntnisse werden verlangt?
Zugang & Förderung
Seit 2025 erfolgt die finanzielle Unterstützung auch für Kund:innen des Jobcenters durch die Agentur für Arbeit. Der konkrete Gültigkeitszeitraum und das Bildungsziel stehen auf dem Gutschein; die AZAV-Zulassung der Maßnahme ist vorab zu prüfen.
Ein Gespräch mit neuefische GmbH klärt Voraussetzungen, Einstufung und Starttermine.
Was die Agentur für Arbeit prüft
Eine seriöse Vorhersage der Bewilligung ist ohne Beratung nicht möglich.
Arbeitslosigkeit oder drohende Arbeitslosigkeit kann eine zentrale Voraussetzung erfüllen. Bedarf, Eignung und Bildungsziel werden trotzdem individuell geprüft.
In 3 Schritten zur geförderten Weiterbildung
Vom Förder-Check bis zum Kursstart – ohne Kostenrisiko.
Förderfähigkeit einordnen
2-Minuten-Förder-Check: erhalte eine erste, unverbindliche Orientierung.
Beratung & Entscheidung
Kontakt über Agentur für Arbeit oder Jobcenter; die Agentur prüft abschließend Bedarf, Eignung und Bildungsziel.
Kurs starten
Gutschein fristgerecht beim zugelassenen Träger einlösen – bei voller Bewilligung ohne eigene Kurskosten.
Kosten & Finanzierung
Ohne Förderung liegt dieser Kurs laut KURSNET-Katalog in der Preisklasse über 10.000 €. Bei vollständiger Bewilligung kann die Agentur für Arbeit die notwendigen Maßnahmekosten übernehmen; weitere Kosten werden individuell geprüft.
Was dich der Kurs kostet
Stand 07/2026: Förderumfang und Höchstbeträge nach BA-Merkblatt 6; Voraussetzungen nach § 81 SGB III. Maßgeblich sind dein Bescheid und die individuelle Beratung.
Gehalt im Berufsfeld
Was im Bereich KI & Machine Learning gezahlt wird – berechnet aus 79 Stellen mit Gehaltsangabe im StudySmarter Snapshot 07/2026.
Was verdienst du im Bereich KI & Machine Learning?
Gehalt nach Berufserfahrung
Mit und ohne Führungsverantwortung
Datengrundlage: StudySmarter Jobbörse, Snapshot 07/2026, n=79 Gehaltsangaben. Der Export weist keine separate Beobachtungsperiode oder Deduplizierungsmetrik aus; Erfahrungs- und Führungskurve sind Modellwerte. Methodik und Grenzen.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie gefragt der Bereich am Arbeitsmarkt ist – Daten der Bundesagentur für Arbeit.
Quelle: Statistik der Bundesagentur für Arbeit, Fachkräfteengpassanalyse (2025); Deutschland, Berufsgruppe „Berufe in der Informatik (o.S.)", Anforderungsniveau Spezialisten. Das Fachrichtungs-Mapping ist redaktionell und gilt nicht automatisch für jeden Kurs. Methodik und Grenzen.
Jobs nach der Weiterbildung
Auswahl aus 329 passenden Stellen im StudySmarter Job-Snapshot 07/2026.
Dein Bildungsgutschein-Gesprächsdossier
Kursdaten, Arbeitsmarktargumente und deine Begründung in einer druckbaren Vorbereitung. Persönliche Eingaben bleiben nur in diesem Browser.
Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in
KI & Machine Learning · Datenstand KURSNET
Kursfakten
Arbeitsmarktargumente
- BA-Berufsgruppe „Berufe in der Informatik (o.S.)“: 86 Tage Vakanzzeit, Einstufung Engpassberuf (2025).
- 329 passende Stellen im deutschlandweiten StudySmarter Job-Snapshot.
Rechts- und Förderstand 07/2026: BA-Merkblatt 6 und § 81 SGB III. Das Dossier ersetzt keine Beratung.
Deine Entscheidung vorbereiten
Markiere, was bereits geklärt ist. Die Checkliste berechnet keine Eignungs- oder Bewilligungswahrscheinlichkeit.
Für Angehörige
Das Wichtigste, kurz zusammengefasst.
Zulassung prüfen
Träger und konkrete Maßnahme müssen für den Bildungsgutschein zugelassen sein.
Beruflicher Neustart
Weiterbildung im Bereich KI & Machine Learning kann den Weg zurück in Arbeit unterstützen.
Kosten individuell
Dauer 1–3 Monate – bei vollständiger Bewilligung können notwendige Kurskosten übernommen werden.
Ähnliche Kurse im direkten Datenvergleich
Die Alternativen werden nach übereinstimmenden Katalogfeldern wie Dauer, Lernform, Zeitmodell, Ort und Preisklasse ausgewählt – ohne bezahltes Ranking.
| Kurs | Dauer | Zeit / Format | Orte | Nächster Start | Preisklasse |
|---|---|---|---|---|---|
| Aktueller Kurs Machine Learning für Anfänger und für Quereinsteiger:in neuefische GmbH | 1–3 Monate | Vollzeit Combined Learning | Mannheim, Aachen | 29.07.2026 | über 10.000 € |
| Fortgeschrittene App-Entwicklung: Machine Learning für iOS und Android Syntax GmbH für Aus- und Weiterbildung | 3–6 Monate | Vollzeit Combined Learning | Berlin, Hamburg | 01.09.2026 | über 10.000 € |
| Machine Learning für Anfänger: Modelltraining… StackFuel GmbH | 6–12 Monate | Vollzeit Hybrid Learning | Dresden, Berlin | auf Anfrage | über 10.000 € |
| KI-Manager:in und praktische Anwendungen in agilen Cloud Computing… Berger Bildungsinstitut GmbH | 6–12 Monate | Vollzeit Combined Learning | Aachen, Bottrop | auf Anfrage | über 10.000 € |
Quelle: KURSNET-Katalog. Fehlende Werte bleiben „auf Anfrage“; Anbieterangaben vor der Anmeldung bestätigen.
Häufige Fragen
Was kostet die Weiterbildung?
Wie bekomme ich einen Bildungsgutschein?
Wie lange dauert die Weiterbildung?
Wo findet der Kurs statt?
Wie gefragt ist der Beruf?
Wie gut passt der Bildungsgutschein zu deiner Situation?
Drei Fragen für eine erste Orientierung – keine Förderzusage.
Das Ergebnis ist keine Rechts- oder Förderberatung. Die Agentur für Arbeit prüft Voraussetzungen und Notwendigkeit im Einzelfall.
Förderung in 2 Minuten prüfen
Beantworte ein paar Fragen und erhalte eine erste, unverbindliche Einschätzung. Die abschließende Prüfung und Förderentscheidung trifft die Agentur für Arbeit.
Noch unsicher bei der Weiterbildung?
Wir helfen dir, die passende geförderte Weiterbildung zu finden – vom Bildungsgutschein-Antrag über die Kurswahl bis zum Start beim Träger. Kostenlos und unverbindlich.