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Natural Language Processing und Text Mining mit Python

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist StackFuel GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bis
Die Mitte
Median
Obere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
12.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
  2. 2
    Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
  3. 3
    Wenn 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

  • Textdaten aus E-Mails, Bewertungen oder Dokumenten enthalten wertvolle Informationen, die sich mit Natural Language Processing systematisch erschließen lassen. Python bietet dafür etablierte Werkzeuge, um Texte zu bereinigen, zu strukturieren und automatisiert auszuwerten. Der Kurs vermittelt die Grundlagen von Text Mining und NLP für die Arbeit als Data Scientist.

Kursinhalt

  1. 1

    Grundlagen der Textvorverarbeitung

    • Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung von Texten
    • Entfernung von Stoppwörtern und Sonderzeichen
    • Umwandlung von Text in maschinenlesbare Formate
  2. 2

    Vektorisierung und Sprachmodelle

    • Bag-of-Words- und TF-IDF-Repräsentationen von Texten
    • Einordnung von Word Embeddings für semantische Ähnlichkeit
    • Grenzen klassischer gegenüber moderner Textrepräsentation
Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Text Mining für Klassifikation und Sentiment

    • Automatisierte Kategorisierung von Textdokumenten
    • Sentiment-Analyse von Kundenrückmeldungen und Bewertungen
    • Themenerkennung mittels Topic Modeling
  2. 4

    Anwendung im Data-Science-Kontext

    • Einbindung von NLP-Modellen in bestehende Datenpipelines
    • Bewertung der Ergebnisqualität bei Textmodellen
    • Umgang mit mehrsprachigen und unstrukturierten Textquellen

Berufliche Relevanz

  • Data Scientists erschließen mit NLP zusätzliche, bislang ungenutzte Textdatenquellen.
  • Text Mining erweitert die Analysefähigkeiten über strukturierte Daten hinaus.
  • Sentiment- und Themenanalysen liefern Grundlagen für fachliche Entscheidungen.
  • Die Kenntnisse ergänzen klassische Data-Science-Kompetenzen um den Bereich Sprache.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    München

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Frankfurt am Main

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Stuttgart

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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 Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 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. 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. 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

Nutze 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