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Machine Learning und SQL für Data Scientists: umfassende Einführung
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist StackFuel GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- 12.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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
- Data Scientists kombinieren SQL-Abfragen und Modelle des maschinellen Lernens, um aus relationalen Datenbanken direkt verwertbare Vorhersagen abzuleiten. Diese Einführung verbindet den Umgang mit SQL zur Datenbeschaffung mit den Grundlagen des überwachten Lernens und zeigt, wie beide Bereiche im Arbeitsalltag zusammenwirken. Ergänzend werden Reporting-Werkzeuge vorgestellt, mit denen Ergebnisse aufbereitet werden.
Kursinhalt
- 1
SQL-Grundlagen für die Datenanalyse
- Abfragen, Filtern und Verknüpfen von Tabellen mit SQL
- Aggregation und Gruppierung zur Vorbereitung von Analysedaten
- Export von Abfrageergebnissen für die Weiterverarbeitung
- 2
Supervised Learning mit strukturierten Daten
- Aufbau von Trainings- und Testdatensätzen aus SQL-Abfragen
- Anwendung von Regressions- und Klassifikationsmodellen
- Bewertung von Modellen anhand von Kennzahlen wie RMSE und F1-Score
Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Reporting mit Power BI
- Verbindung von SQL-Datenquellen mit Power BI
- Erstellung interaktiver Berichte auf Basis von Modellergebnissen
- Aufbereitung von Kennzahlen für unterschiedliche Zielgruppen
- 4
Grundlagen des maschinellen Lernens im Überblick
- Einordnung gängiger Algorithmen und ihrer Einsatzgebiete
- Zusammenspiel von Datenqualität und Modellleistung
- Iterative Verbesserung von Modellen durch Parameteranpassung
Berufliche Relevanz
- SQL-Kenntnisse sind Grundvoraussetzung für den Zugriff auf produktive Datenbanken in Unternehmen
- Die Verbindung von Datenbankabfragen und Modellierung beschleunigt Analyseprozesse im Arbeitsalltag
- Reportingfähigkeiten erleichtern die Kommunikation von Modellergebnissen an Fachabteilungen
- Ein solides Fundament in SQL und maschinellem Lernen erleichtert den Einstieg in komplexere Data-Science-Projekte
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
München
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Frankfurt am Main
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Stuttgart
12.10.2026 · 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.
03 · Gehalt
Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
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.
- 2
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.
- 3
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.
04 · Anbieter
StackFuel GmbH: 729 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten
729Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte
729 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei StackFuel GmbH.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung
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- Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.
06 · Kurse
531 Kurse zum Vergleich
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