Master in der KI Management und Engineering Weiterbildung bei neuefische GmbH
Berufliche Qualifizierung im Bereich KI & Machine Learning · 5 Standorte (u. a. Stuttgart) · Dauer 1–3 Monate · Vollzeit · Combined Learning. Bei AZAV-Zulassung der konkreten Maßnahme und Bewilligung ist bis zu 100 % Förderung möglich.
Über die Weiterbildung
Master in der KI Management und Engineering bei neuefische GmbH mit Kursort Stuttgart 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.: Stuttgart, Wuppertal, Wiesbaden, Aachen, Magdeburg. Ohne Förderung: über 10.000 € – bei vollständiger Bewilligung können die notwendigen Kurskosten zu 100 % übernommen werden.
Beschreibung des Anbieters
Einführung in KI Engineering und AI Engineering Management Überblick über zentrale Konzepte des KI Engineering und die Rolle von AI Engineering im Unternehmensumfeld Aufgaben und Verantwortlichkeiten von KI-Managern bei der Steuerung von AI Engineering und Data Science Projekten Unterschiede zwischen klassischen Softwareprojekten und KI Engineering-getriebenen Produktentwicklungen Verständnis des gesamten Lebenszyklus eines AI Engineering Produkts - von der Problemdefinition bis zum Deployment
Coding & Software Engineering für KI Engineering Effiziente Python-Programmierung im Kontext von KI Engineering und datengetriebenem Softwaredesign Versionierung mit Git & GitHub - essenziell für kollaborative AI Engineering Prozesse Nutzung der Unix-Shell zur Automatisierung datenverarbeitender Aufgaben im KI Engineering Workflow Objektorientierte Programmierung für skalierbare und wartbare AI Engineering Architekturen
Explorative Datenanalyse & Visualisierung Datentransformation und -analyse mit Pandas und SQL im Rahmen von KI Engineering Projekten Visualisierungstechniken mit Matplotlib & Seaborn zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in AI Engineering EDA-Projekt zur Entwicklung geschäftsrelevanter Insights im KI Engineering Kontext Data Cleaning und Strukturierung - unverzichtbare Grundlagen für erfolgreiches AI Engineering
Grundlagen des Machine Learning im KI Engineering Supervised Learning: Regressionsmodelle und Entscheidungsbäume für AI Engineering Anwendungen Evaluierung von Modellen - zentral für die Qualitätssicherung im KI Engineering Ensemble-Verfahren wie Random Forest und Boosting - erprobt im industriellen AI Engineering Scikit-Learn für die praktische Modellierung im KI Engineering Alltag
Nächste Termine und Durchführungen
Konkrete Katalogtermine, nicht der Unternehmenssitz des Anbieters. Verfügbarkeit und vollständige Adresse vor Anmeldung bestätigen.
| Zeitraum | Ort | Format | Zeitmodell | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|
| Stuttgart | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Wuppertal | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Wiesbaden | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Aachen | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen | |
| Magdeburg | Combined Learning | Vollzeit | Beim Anbieter bestätigen |
Quelle: KURSNET-Datensatz-ID 10365903748. 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: 10365903748 · Katalogstand 07/2026.
Änderungsverlauf
Erster getrackter Stand; historische Vergleiche beginnen mit diesem Release.
Inhalte laut Anbieterbeschreibung
10 benannte Themenblöcke, in der Reihenfolge der KURSNET-Beschreibung. Die Darstellung behauptet keine Modulstruktur oder Zeitdauer.
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Überblick über zentrale Konzepte des KI Engineering und die Rolle von AI Engineering im Unternehmensumfeld
- Aufgaben und Verantwortlichkeiten von KI-Managern bei der Steuerung von AI Engineering und Data Science Projekten
- Unterschiede zwischen klassischen Softwareprojekten und KI Engineering-getriebenen Produktentwicklungen
- Verständnis des gesamten Lebenszyklus eines AI Engineering Produkts - von der Problemdefinition bis zum Deployment
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Effiziente Python-Programmierung im Kontext von KI Engineering und datengetriebenem Softwaredesign
- Versionierung mit Git & GitHub - essenziell für kollaborative AI Engineering Prozesse
- Nutzung der Unix-Shell zur Automatisierung datenverarbeitender Aufgaben im KI Engineering Workflow
- Objektorientierte Programmierung für skalierbare und wartbare AI Engineering Architekturen
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Datentransformation und -analyse mit Pandas und SQL im Rahmen von KI Engineering Projekten
- Visualisierungstechniken mit Matplotlib & Seaborn zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in AI Engineering
- EDA-Projekt zur Entwicklung geschäftsrelevanter Insights im KI Engineering Kontext
- Data Cleaning und Strukturierung - unverzichtbare Grundlagen für erfolgreiches AI Engineering
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Supervised Learning: Regressionsmodelle und Entscheidungsbäume für AI Engineering Anwendungen
- Evaluierung von Modellen - zentral für die Qualitätssicherung im KI Engineering
- Ensemble-Verfahren wie Random Forest und Boosting - erprobt im industriellen AI Engineering
- Scikit-Learn für die praktische Modellierung im KI Engineering Alltag
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Einführung in neuronale Netze und CNNs für bildbasierte KI Engineering Projekte
- NLP-Grundlagen und Zeitreihenanalyse im Kontext von AI Engineering
- Prompt Engineering - ein Schlüsselbereich moderner KI Engineering Strategien
- Techniken zur Dimensionsreduktion in datenintensiven AI Engineering Workflows
Weitere Kursinhalte3 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und deskriptive Statistik - essenzielle Pfeiler des KI Engineering
- Hypothesentests und Signifikanzanalysen zur Stützung datenbasierter AI Engineering Entscheidungen
- Statistische Modellierung als Grundlage für robuste KI Engineering Pipelines
Weitere Kursinhalte3 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- NLP-Anwendungen wie Textklassifikation und Sentimentanalyse für fortgeschrittene KI Engineering Use Cases
- Recommender Systeme und Clustering - zentrale Techniken im AI Engineering Repertoire
- Zeitreihenprognosen mit LSTM - optionaler Bestandteil für spezialisierte KI Engineering Projekte
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Architektur skalierbarer Datenpipelines mit DBT und Prefect im AI Engineering Umfeld
- Feature Engineering - eine Schlüsseldisziplin im KI Engineering Workflow
- Echtzeit-Datenintegration und API-Verknüpfung für produktionsreifes AI Engineering
- Modulare, Cloud-native Pipelines zur Unterstützung des gesamten KI Engineering Zyklus
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Produktionsreife Modellbereitstellung mit Docker & Cloud-Technologien im KI Engineering Prozess
- Test- und Monitoring-Frameworks zur Sicherstellung von Modellstabilität in AI Engineering
- CI/CD Pipelines und Drift-Erkennung - fortgeschrittene Praxis in KI Engineering Teams
- Bereitstellung von APIs für den produktiven Einsatz in AI Engineering Anwendungen
Weitere Kursinhalte4 Inhaltspunkte aus der Anbieterbeschreibung
- Umsetzung von zwei praxisnahen Abschlussprojekten im Rahmen von KI Engineering und AI Engineering
- Komplettes Lifecycle-Management: Entwicklung, Deployment und Monitoring in AI Engineering Szenarien
- Zusammenarbeit in agilen Teams zur Simulation echter Arbeitsbedingungen im KI Engineering
- Präsentation der Projektergebnisse an Stakeholder - Fokus auf Impact und AI-Verständnis
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
Stuttgart, Wuppertal, Wiesbaden, Aachen, Magdeburg · 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.
Master in der KI Management und Engineering
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 Master in der KI Management und Engineering neuefische GmbH | 1–3 Monate | Vollzeit Combined Learning | Stuttgart, Wuppertal | 29.07.2026 | über 10.000 € |
| ISMS-Implementierung nach ISO 27001 und KI-Management: Grundlagen des… A-Leecon GmbH | 1–3 Monate | Vollzeit Combined Learning | Berlin, Bielefeld | 28.09.2026 | 1.000–5.000 € |
| Digitale Transformation und Künstliche Intelligenz im IT-Management OneCareer | 1–3 Monate | Vollzeit Combined Learning | Lichtenstein, Potsdam | auf Anfrage | 1.000–5.000 € |
| IT Projektmanager*in mit Zusatzqualifikation Copilot und ChatGPT… brainymotion | 1–3 Monate | Vollzeit Combined Learning | Eschborn, München | 27.07.2026 | 1.000–5.000 € |
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.