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Predictive Modeling und Vorhersageanalysen durchführen

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 bisDie Mitte
MedianObere 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

  • Dieses Angebot richtet sich an angehende Data Scientists und vermittelt praxisnahes Wissen zu Machine Learning, Big Data und Vorhersageanalysen, wobei der Fokus auf Modellinterpretation, Karriereaufbau und selbstgesteuertem Lernen liegt.

Inhaltsübersicht

  1. 1

    Grundlagen des Machine Learnings

  2. 2

    Vertiefung in Supervised Learning

Alle 6 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Modellinterpretation und Big Data mit PySpark

  2. 4

    Förderung der Karriereentwicklung in Datenberufen

  3. 5

    Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten

  4. 6

    Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists

    • Grundlagen des Machine Learnings
    • Überwachte und unüberwachte Lernmethoden systematisch unterscheiden
    • ML-Algorithmen auf praxisrelevante Probleme anwenden und reflektieren
    • Vertiefung in Supervised Learning
    • Modell-Performance bewerten und verschiedene Algorithmen vergleichen
    • Modellinterpretation und Big Data mit PySpark
    • Einführung in die skalierbare Datenverarbeitung mit PySpark
    • Big Data analysieren und für Machine Learning nutzbar machen
    • Förderung der Karriereentwicklung in Datenberufen
    • Ein datenwissenschaftliches Portfolio aufbauen und gezielt optimieren
    • Netzwerken und Projektergebnisse überzeugend präsentieren
    • Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten
    • Selbstbestimmtes Lernen mit praxisnahen Inhalten kombinieren
    • Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists
  • 6. Was macht ein Data Scientist?
  • Überblick über zentrale Machine Learning Techniken und Anwendungsgebiete erhalten
  • Überwachte Lernverfahren wie Klassifikation und Regression gezielt einsetzen
  • Modelle trainieren, validieren und mit Hyperparameter-Tuning optimieren
  • Modelle verständlich interpretieren und Ergebnisse zielgruppengerecht kommunizieren
  • Strategien für Einstieg, Spezialisierung und Aufstieg im Data-Science-Bereich entwickeln
  • Individuelle Lernphasen planen und mit Mentoren digital begleitet umsetzen
  • Online-Foren und Gruppenformate zur Vertiefung und zum Austausch nutzen
  • Was macht ein Data Scientist?
  • Daten analysieren, Muster erkennen und Machine-Learning-Modelle entwickeln
  • Unstrukturierte Daten verarbeiten und automatisierte Analysen implementieren
  • Mit Fachabteilungen zusammenarbeiten, um datenbasierte Geschäftsprozesse zu optimieren
  • AI, Deep Learning und neuronale Netze gezielt für komplexe Analysen einsetzen
  • Maschinelles Lernen mit Methoden wie Random Forests oder Unsupervised Learning nutzen
  • Mit Python, Pandas, Unit Testing und TDD robuste Analyse-Workflows erstellen
  • Data Modelling, Cluster- und Varianzanalysen für statistische Auswertungen einsetzen
  • Zertifizierungen und Weiterbildungen gezielt zur fachlichen Weiterentwicklung nutzen

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.

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

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.

Themen

Data ScienceKI & Machine LearningData AnalystPython-ProgrammierungDatenbanken & SQL

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