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Machine Learning: Künstliche Intelligenz und Datenauswertung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus 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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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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

  • Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Datenanalyse + Statistik
  • Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse über Machine Learning und Künstliche Intelligenz, einschließlich der Integration datengetriebener Analyseprozesse und der Anwendung statistischer Methoden. Die Teilnehmer lernen, Daten zu analysieren und zu visualisieren.
  • Modul 1

    Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen

  • Modul 2

    Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle

  • Modul 3

    Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse

  • Modul 4

    Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI

  • Modul 5

    Einführung in die Datenanalyse

  • Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
  • ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
  • Verfahren und Konzepte

    Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.

  • Systemintegration und Tools

    Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.

  • Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
  • Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0.
  • Arbeiten mit Daten

    Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze.

  • KI-Anwendungen im Unternehmen

    Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag.

  • Prompting mit Sprachmodellen

    Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen.

  • Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
  • Statistische Auswertungen

    Methodeneinsatz zur Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data Analytics und Data Science.

  • Visualisierung statistischer Muster: Anwendung von Histogramm Statistik, Scatterplot Analysis und Boxplot zur Datenauswertung.
  • Analysemethoden im Einsatz

    Statistikgrundlagen für Datenanalyse, Datenauswertung und analytische Entscheidungsprozesse.

  • Toolgestützte Statistik

    Nutzung von Power BI Dataflows, Pivot-Auswertung und Datenquellen zur Analyse komplexer Datenstrukturen.

  • Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI
  • Daten statistisch analysieren

    Einsatz von Power BI Statistik zur Auswertung großer Datenmengen und Erstellung datenbasierter Berichte.

  • Diagrammtypen nutzen

    Anwendung von Scatterplot, Histogramm Statistik und Pivot Tabellen für statistische Visualisierungen.

  • Aufbereitung für Analysen

    Datenaufbereitung, Datenmenge Tabelle und Datenmodellierung zur Unterstützung der Datenauswertung.

  • Automatisierte Prozesse

    Einsatz von Power BI Dataflows, Power BI Skript und DAX Funktionen zur Analyseautomatisierung.

  • Einführung in die Datenanalyse
  • Grundlagen der Datenanalyse

    Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.

  • Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
  • Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
  • Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning-Modelle zu implementieren, Daten mit Power BI zu analysieren und in verschiedenen Unternehmenskontexten anzuwenden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Wuppertal

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ulm

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

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

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.

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Projektmanagement mit KIFired Up GmbH · Berlin · Blended Learning
  • 5.000–10.000 €
  • Vollzeit
  • 3–6 Monate
  • Start Läuft bereits · Einstieg anfragen
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir