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Performance Marketing: Data Science und Strategie

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Masters of Digital GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
20.10.2026
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

  • Performance Marketing + Datenanalyse + Suchmaschinenmarketing + Analytics
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse über datengetriebenes Marketing und die Optimierung von Conversion-Raten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie durch gezielte Datenanalyse und Suchmaschinenstrategien ihre Marketingmaßnahmen effizienter gestalten können.
  • Modul 1: Datengetriebenes Performance Marketing und Conversion-Optimierung
  • Modul 2: Suchmaschinenmarketing im digitalen Marketingmix
  • Modul 3: Keyword Strategie im Suchmaschinenmarketing
  • Modul 4: Analytics (Google, App, Social)
  • !Datengetriebenes Performance Marketing und Conversion-Optimierung
  • *A/B-Tests & Landingpages: Optimierung der Website für höhere Conversions im digitalen Marketing.
  • *Marketing Automation: Tools zur Effizienzsteigerung und Personalisierung im Online- und Performance Marketing.
  • *E-Commerce & Webshop-Optimierung: Strategien zur Conversion-Steigerung und besseren Nutzerführung im Online-Handel.
  • *Datenanalyse & Reporting: Einsatz von KPIs, Data Science & AI zur stetigen Optimierung von Online-Marketing-Maßnahmen.
  • !Suchmaschinenmarketing im digitalen Marketingmix
  • *SEO-Grundlagen umsetzen: OnPage-Optimierung, OffPage-Maßnahmen und SEO-Strategien für bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen.
  • *SEA und Google Ads: Einführung in Suchmaschinenwerbung, Keyword-Targeting und Anzeigensteuerung im Online-Marketing.
  • *Technische Optimierung: Nutzung von Google Analytics, Core Web Vitals und SEO Monitoring zur Performance-Bewertung.
  • *E-Commerce & SEA: Kampagnensteuerung, Conversion-Ziele und Performance Marketing für digitale Verkaufsprozesse.
  • !Keyword Strategie im Suchmaschinenmarketing
  • *Keyword-Recherche & Tools: Analyse von Suchvolumen, Wettbewerb und Relevanz zur strategischen Planung im Suchmaschinenmarketing.
  • *Keyword-Typen & Einsatzfelder: Auswahl von Short- und Longtail-Keywords für SEA, SEO und Google Ads Kampagnen im E-Commerce.
  • *Strategische Integration: Verbindung von Keyword-Strategie mit Content, Landingpage-Optimierung und Performance Marketing Maßnahmen.
  • *Monitoring & Optimierung: Nutzung von Google Analytics, SEA-Optimierung und Keyword-Tracking zur kontinuierlichen Erfolgskontrolle.
  • !Analytics (Google, App, Social)
  • *Google Analytics-Grundlagen: Tracking, Zieldefinition und Auswertung zur Optimierung von Website und Online-Marketing.
  • *App- und Social Analytics: Analyse von Nutzerverhalten in Apps sowie auf Facebook, Instagram & LinkedIn zur Kampagnenbewertung.
  • *Conversion-Tracking: Zielsetzung und Messung für Websites und Apps zur datenbasierten Optimierung von Online-Werbung.
  • *Cross-Channel-Reporting: Integration und Visualisierung von Analytics-Daten für ein kanalübergreifendes Marketingverständnis.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, datenbasierte Marketingstrategien zu entwickeln, SEO- und SEA-Methoden zu nutzen und durch umfassende Analysen ihre Marketingmaßnahmen im digitalen Umfeld zu optimieren.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    20.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Halle (Saale)

    20.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Berlin

    20.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Wiesbaden

    20.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Duisburg

    20.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Data Science→

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

Masters of Digital GmbH: 534 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

534Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Masters of Digital GmbH.

Themen

Data ScienceKI & Machine LearningSocial Media Marketing & ManagementOnline-MarketingVertrieb

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

531 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir