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Prompt Engineer für Iterative Prompt­entwicklung mit Gemini

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Forward Education 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 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Gute Antworten von Gemini entstehen selten mit einer einzigen Anweisung, sondern durch gezielte Rückfragen, Prüfungen und Überarbeitungen. Sie nutzen KI für iterative Promptentwicklung und erstellen Prompt-Vorlagen, die Aufgaben, Kontext, Ausgabeformat und Datenschutz nachvollziehbar verbinden.

Kursinhalt

  1. 1

    KI-Grundlagen für die Arbeit mit Gemini

    • Stärken und Grenzen generativer KI für berufliche Aufgaben einordnen
    • Geeignete Aufgaben für KI-Unterstützung auswählen
    • Antworten auf Plausibilität, Kontext und Nachvollziehbarkeit prüfen
  2. 2

    Persönliche Effizienz & Produktivität mit iterativem Prompting

    • Prompts mit Rolle, Ziel, Kontext und Ausgabeformat formulieren
    • Antworten durch gezielte Rückfragen und Nachschärfungen iterieren
    • Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für Gemini erstellen
Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Datenschutz, Ethik & Compliance bei Prompt-Eingaben

    • Vertrauliche Informationen vor der Eingabe in KI-Systeme erkennen
    • Personenbezogene Daten in Prompts minimieren oder abstrahieren
    • Prüfschritte für KI-generierte Inhalte festlegen
  2. 4

    Grundlagen des Prozessmanagements für KI-gestützte Arbeitsabläufe

    • Schritte mit hohem Prompting-Potenzial identifizieren
    • Automatisierbarkeit anhand von Standardisierung und Risiko bewerten
  3. 5

    Low-Code/No-Code Automatisierung für Prompt-Workflows

    • Prompts als Schritte in automatisierten Workflows einsetzen
    • Daten aus Formularen oder Tabellen an KI-Schritte übergeben
    • Fehlerfälle und Freigaben in Workflow-Logiken abbilden
  4. 6

    Effiziente Teamarbeit & Wissensmanagement mit Prompt-Vorlagen

    • Prompt-Vorlagen für Teams einheitlich dokumentieren
    • Wissensquellen mit NotebookLM für Rechercheaufgaben strukturieren
    • Versionen und Nutzungshinweise für gemeinsame Prompts pflegen
  5. 7

    Schnittstellen-Management & API-Integration für KI-Workflows

    • Ein- und Ausgabeformate für automatisierte Prompt-Aufgaben definieren
    • Fehlerhafte Datenzuordnungen mit Beispieldaten prüfen
  6. 8

    Entwicklung nutzerzentrierter Automatisierungslösungen mit KI

    • Prompt-gestützte Abläufe aus Nutzeranforderungen ableiten
    • Prototypen für wiederkehrende KI-Aufgaben skizzieren
  • Wiederkehrende Aufgaben als Prozess mit klaren Ein- und Ausgaben erfassen
  • Datenübergaben zwischen Formularen, Tabellen und KI-Schritten beschreiben
  • Nutzerfeedback zur Verständlichkeit und Nutzbarkeit von Prompt-Ergebnissen auswerten

Lernziele

  • Prompts mit Rolle, Ziel, Kontext und Ausgabeformat für Arbeitsaufgaben formulieren
  • Antworten durch Rückfragen und Nachschärfungen systematisch weiterentwickeln
  • Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Teamaufgaben einheitlich dokumentieren
  • Prompt-Versionen mit Nutzungshinweisen und Änderungen nachvollziehbar pflegen
  • Vertrauliche Angaben in Prompts erkennen und durch Datenminimierung schützen
  • Einsatzfelder
  • Die Kenntnisse unterstützen Fachabteilungen, Wissensmanagement und KI-nahe Rollen bei Recherche, Entwürfen und standardisierten Arbeitsabläufen. Sie betreffen wiederverwendbare Prompts, KI-Workflows und die Prüfung von KI-Ergebnissen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 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

Forward Education GmbH: 773 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

773Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

773 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Forward Education GmbH.

Themen

KI & Machine LearningVertriebBusiness Development & VertriebsmanagementScrum & agiles ProjektmanagementSoftwareentwickler

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