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Prompting KI: Grundlagen und Machine Learning

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Nest Academy 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 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Bremen
NÄCHSTER START
15.10.2026
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

  • Prompting + Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Prompting-Techniken für verschiedene KI-Modelle und deren Integration in Machine Learning Prozessen. Teilnehmer lernen den Einsatz von datenbasierten Modellen und die Automatisierung von Prozessen im geschäftlichen Kontext.
  • Modul 1

    Grundlagen des Prompting für KI-Modelle

  • Modul 2

    Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting

  • Modul 3

    Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle

  • Modul 4

    Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse

  • Modul 5

    Analysemodelle mit Machine Learning und Python

  • Grundlagen des Prompting für KI-Modelle
  • Einführung ins Prompting

    Struktur und Funktionsweise textbasierter Eingaben für KI-Modelle und Large Language Models (LLMs).

  • Prompting mit GPT-Systemen

    Anwendung von GPT Prompting und KI Prompting für Textgenerierung, Analyse und Rückfragensteuerung.

  • Anwendung im KI-Kontext

    Nutzung von Prompting-Techniken für machine learning und automatisierte Interaktion mit künstlicher Intelligenz.

  • Deutschsprachiges Prompting

    Einsatz von Prompting Deutsch in LLM Prompting und praktischen Übungen zur KI-Kommunikation.

  • Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting
  • Prompting im Vergleich

    Struktur, Syntax und Funktionen von GPT Prompting und LLM Prompting im Kontext künstlicher Intelligenz.

  • Einsatzgebiete in der KI: Anwendung von GPT Prompting und LLM-Techniken zur Steuerung von Textausgaben und Modellverhalten.
  • Praktisches Prompting

    Nutzung von KI Prompting zur Generierung, Automatisierung und Datenverarbeitung in KI-Systemen.

  • Einordnung im ML-Umfeld

    Rolle von Prompting im Zusammenspiel mit Machine Learning und Sprachmodellarchitekturen.

  • Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
  • Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0.
  • Arbeiten mit Daten

    Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze.

  • KI-Anwendungen im Unternehmen

    Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag.

  • Prompting mit Sprachmodellen

    Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen.

  • Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
  • Grundlagen von Machine Learning: Einführung in KI, Lernalgorithmen, Datenanalyse-Methoden und Einsatzbereiche im Business-Kontext.
  • Arbeiten mit Python

    Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn für Machine Learning in Python und erste Modellierungsschritte.

  • Von Daten zu Prognosen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung mit Big Data und Statistiktools.
  • KI-Anwendungen verstehen

    Einsatz von KI-Automatisierung, Prompting-Techniken und Power BI KI-Funktionen zur Analyseoptimierung.

  • Analysemodelle mit Machine Learning und Python
  • Grundlagen des Machine Learning: Anwendung datenbasierter Lernmodelle mit Python Programmierung und Pandas.
  • Modellentwicklung mit Scikit-learn: Erstellung, Training und Validierung datengetriebener Modelle für Big Data Sets.
  • Visualisierung und Interpretation: Nutzung von Data Visualization Tools und Visualisierung Big Data für analytische Auswertung.
  • Einsatz in Power BI: Integration von ML-Skripten über Python Power BI und REST API zur Datenverarbeitung im Analysekontext.
  • Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden den Einsatz von Prompting-Techniken und datengetriebenen Modellen in Python, um KI-Anwendungen zu entwickeln und Datenanalysen im geschäftlichen Umfeld zu optimieren.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Bremen

    15.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Frankfurt am Main

    15.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Osnabrück

    15.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Bochum

    15.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Rosenheim

    15.10.2026 · 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

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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

Nest Academy GmbH: 306 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

306Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

306 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Nest Academy GmbH.

Themen

KI & Machine LearningSocial Media Marketing & ManagementData AnalystOnline-MarketingDatenbanken & SQL

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