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No Code Automatisierung mit KI und n8n

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie 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 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
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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

  • Die manuelle Steuerung digitaler Prozesse und das zeitraubende Übertragen von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen binden im Geschäftsalltag wertvolle Kapazitäten. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie digitale Abläufe ohne klassische Programmierkenntnisse vollständig automatisiert werden können. Im Mittelpunkt steht die visuelle Automatisierungsplattform n8n, mit der komplexe Workflows als strukturierte Datenflüsse grafisch modelliert, skaliert und verlässlich im Hintergrund ausgeführt werden.
  • Der strukturierte Lernweg führt von den architektonischen Grundlagen visueller Tool-Umgebungen über die Anbindung diverser Web-Schnittstellen bis hin zur tiefgreifenden Integration Künstlicher Intelligenz. Teilnehmende lernen, wie standardisierte Webhooks, Datenbanken und Cloud-Dienste nahtlos miteinander verknüpft werden. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Einbindung von Sprachmodellen wie OpenAI oder Anthropic direkt in die n8n-Nodes, um automatisierte Prozesse um intelligente Entscheidungslogiken, Textanalysen und kontextbasierte Datenverarbeitung zu erweitern.
  • Nach erfolgreichem Abschluss sind Absolventinnen und Absolventen in der Lage, eigenständige Automatisierungsprojekte von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb umzusetzen. Sie können administrative und operative Arbeitsabläufe durch intelligente No-Code-Workflows signifikant verschlanken, manuelle Fehlerquellen eliminieren und digitale Systeme effizient miteinander vernetzen.
  1. 1

    Grundlagen von n8n & Visuelle Workflow-Architektur

  2. 2

    Schnittstellen, Webhooks & App-Integration

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    KI-Integration & Intelligente Agenten in n8n

  2. 4

    Praxisprojekt & Produktivbetrieb

  • Oberfläche & Konzepte: Einstieg in die n8n-Umgebung, Canvas-Bedienung, Triggers und Actions
  • Datenstrukturen: Verarbeitung von JSON-Objekten, Arrays und variablen Datenströmen innerhalb von Knoten
  • Logik & Steuerung: Implementierung von Bedingungen, Switches, Schleifen und Filtern im Workflow
  • Fehlerbehandlung: Systematisches Error-Handling, Fallback-Routen und Auswertung von Ausführungslogs
  • API-Verbindung: Anbindung externer Cloud-Dienste, SaaS-Tools und Datenbanken ohne klassischen Code
  • Webhooks & HTTP-Requests: Empfang und Versand von Echtzeit-Datenströmen zwischen verteilten Systemen
  • Authentifizierung: Sichere Handhabung von API-Keys, OAuth und Zugangsdaten in n8n
  • Dateiverwaltung: Automatisierter Download, Upload und die Transformation von Dokumenten in der Cloud
  • AI-Nodes: Direkter Einbezug von Sprachmodellen (z. B. OpenAI, Anthropic) in visuelle Prozessketten
  • Advanced AI: Erstellung von KI-gestützten Workflows mit eigenem Memory, Tools und strukturiertem Prompting
  • Wissensintegration (RAG): Verknüpfung von n8n-Workflows mit Vektordatenbanken und internen Dokumenten
  • Automatisierte Textverarbeitung: Intelligentes Extrahieren, Klassifizieren und Zusammenfassen von unstrukturierten Daten
  • Use-Case-Konzeption: Planung eines realen Automatisierungsszenarios für administrative oder operative Abläufe
  • Implementierung: Visuelle Erstellung und Verkettung eines umfassenden Multi-Step-Workflows in n8n
  • Testing & Validierung: Durchführung von Testläufen, Debugging und Optimierung der Ausführungsgeschwindigkeit
  • Deployment: Überführung des Workflows in den stabilen Produktivbetrieb und Monitoring im eigenen Workspace

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

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

  2. 2

    München

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

  3. 3

    Recklinghausen

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

  4. 4

    Recklinghausen

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

  5. 5

    Hamburg

    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

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir