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Programmierung: Artificial Intelligence (AI) Development mit Python 2.0

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Augsburg
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Kursbeschreibung
  • Der Kurs,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" richtet sich an Teilnehmende, die praxisnah mit Python KI-Modelle entwickeln möchten. Sie erlernen die Programmierung mit Python, Datenanalyse, Machine Learning und Deep Learning sowie die Umsetzung von KI-Lösungen mit Azure. Ergänzend erwerben die Teilnehmenden Zertifizierungen von Microsoft und CertNexus.
  • Zielgruppe
  • IT-Fachkräfte, Data Scientists, Entwickler:innen, Studierende sowie Quereinsteiger:innen mit Interesse an Python und KI.
  • Kursniveau
  • Von Anfänger bis Fortgeschritten
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
  • Grundkenntnisse in Python oder Programmierung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Python Grundlagen - Einstieg
  • Die Teilnehmenden lernen die Syntax, Datenstrukturen und Bibliotheken von Python kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Skripts zur Verarbeitung von Sensordaten.
  • Python Introduction to Python
  • Syntax und Kontrollstrukturen
  • Funktionen und Module
  • Praxisbeispiel Sensordaten
  • Datenanalyse mit Python - Pandas und NumPy
  • Der Fokus liegt auf Datenimport, Transformation und Analyse. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten für Business Insights.
  • Python for Data Science
  • Pandas und NumPy Grundlagen
  • Datenaufbereitung und Transformation
  • Praxisbeispiel Verkaufsanalyse
  • Fortgeschrittene Python-Techniken
  • Teilnehmende lernen fortgeschrittene Funktionen, OOP und Best Practices in Python. Praxisbeispiel: Entwicklung einer modularen Anwendung für Datenverarbeitung.
  • Python Advanced Programming Techniques
  • Objektorientierte Programmierung
  • Best Practices
  • Praxisbeispiel modulare Anwendung
  • Machine Learning mit Python
  • Die Teilnehmenden setzen Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen um. Praxisbeispiel: Prognose der Kund:innenabwanderung.
  • Machine Learning mit scikit-learn
  • Klassifikation, Regression, Clustering
  • Modelltraining und Evaluation
  • Praxisbeispiel Churn Prediction
  • Deep Learning mit Python - TensorFlow und Keras
  • Es werden neuronale Netze zur Verarbeitung von Bildern und Sequenzen entwickelt. Praxisbeispiel: Bildklassifikation mit CNN.
  • TensorFlow und Keras
  • CNN und RNN Modelle
  • Praxisbeispiel Bildklassifikation
  • Azure AI Fundamentals - Microsoft AI-900
  • Die Teilnehmenden lernen die Grundlagen von Azure Cognitive Services und Responsible AI kennen. Praxisbeispiel: Aufbau eines einfachen Chatbots mit Azure.
  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • Azure Cognitive Services Überblick
  • Responsible AI
  • Praxisbeispiel Chatbot
  • Azure AI Solutions - Microsoft AI-102
  • Im Fokus steht die Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen mit Azure. Praxisbeispiel: End-to-End Textanalyse-Pipeline.
  • Microsoft AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution
  • Architektur und Entwicklung von KI-Lösungen
  • Deployment und Monitoring
  • Praxisbeispiel Textanalyse
  • Data Science Practitioner - CertNexus CDSP
  • Die Teilnehmenden erwerben Data-Science-Kompetenzen, von explorativer Analyse bis zu ML-Algorithmen. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse für eine Marketingkampagne.
  • CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
  • Explorative Datenanalyse
  • ML-Methoden
  • Praxisbeispiel A/B-Analyse
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
  • Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
  • Fazit
  • Die Weiterbildung,,Artificial Intelligence (AI) Development mit Python" kombiniert praxisorientiertes Python-Coding mit Data Science, Machine Learning und Cloud-basierten KI-Lösungen. Teilnehmende werden befähigt, eigene KI-Projekte von Grund auf zu entwickeln.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Augsburg

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ingolstadt

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Roth

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 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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03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

247 Kurse mit aktuellem Termin an 13 Orten

247Kurse mit aktuellem Termin
13Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)ProjektmanagementITIL Service ManagementScrum & agiles Projektmanagement

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir