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Prozess­automatisierung: n8n, Schnittstellen und KI Agenten

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie 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 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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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

  • Die Automatisierung unternehmensinterner Abläufe verlangt nach flexiblen Systemen, die über starre Standard-Integrationen hinausgehen. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie komplexe Geschäftsprozesse durch die Kombination von visuellen Plattformen, programmierbaren Schnittstellen und autonomen Assistenzsystemen durchgängig digitalisiert werden. Im Mittelpunkt steht die Verknüpfung von n8n als zentralem Workflow-Motor mit modernen Web-Services und intelligenten KI-Agenten, um mehrstufige Arbeitsabläufe vollständig autonom zu steuern.
  • Der strukturierte Lernweg führt von der Modellierung visueller Datenströme über die Anbindung diverser REST-Schnittstellen bis hin zur Orchestrierung lernfähiger Agenten-Netzwerke. Teilnehmende lernen, wie Daten fehlerfrei zwischen unterschiedlichen Cloud-Diensten übertragen, durch Sprachmodelle analysiert und über automatisierte Bedingungslogiken verarbeitet werden. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenspiel von ereignisbasierten Triggern und kontextbasierter Entscheidungsfindung.
  • Nach erfolgreichem Abschluss verfügen Absolventinnen und Absolventen über fundierte Kompetenzen zur ganzheitlichen Prozessautomatisierung. Sie sind in der Lage, fragmentierte Software-Landschaften durch smarte Schnittstellen zu vernetzen, intelligente Agenten in bestehende Workflows einzubinden und manuelle Arbeitslasten nachhaltig zu reduzieren.
  1. 1

    Grundlagen der Prozessautomatisierung & n8n

  2. 2

    Schnittstellen, Webhooks & App-Integration

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    KI-Agenten & Intelligente Workflow-Erweiterungen

  2. 4

    Praxisprojekt & Implementierung

  • Workflow-Architektur: Grundprinzipien visueller Automatisierung, Triggers, Actions und Datenfluss-Logik
  • Datenstrukturen: Verarbeitung von JSON-Objekten, Arrays und variablen Parametern im n8n-Canvas
  • Steuerungselemente: Implementierung von Filtern, Bedingungen, Switches und Schleifen zur Prozesslenkung
  • Fehlerbehandlung: Systematisches Error-Handling, Fallback-Routen und Auswertung von Ausführungslogs
  • REST-APIs: Grundlagen der HTTP-Kommunikation, Methoden (GET, POST) und Statuscodes
  • Webhooks: Echtzeit-Datenaustausch und ereignisbasierte Auslösung von Automatisierungsketten
  • Authentifizierung: Sichere Handhabung von API-Keys, OAuth und Zugangsdaten in verteilten Systemen
  • Daten-Transformation: Aufbereitung, Filterung und Zuordnung von Informationen zwischen unterschiedlichen Software-Tools
  • AI-Nodes: Direkter Einbezug von Sprachmodellen in visuelle Prozessketten für automatisierte Text- und Datenanalysen
  • Tool-Nutzung: Anbindung von n8n-Workflows als ausführbare Werkzeuge für autonome KI-Agenten
  • Wissensintegration (RAG): Verknüpfung von Automatisierungsprozessen mit externen Dokumenten und Wissensbasen
  • Multi-Agenten-Kollaboration: Zusammenspiel spezialisierter Agenten innerhalb einer strukturierten Prozesskette
  • Analyse & Konzeption: Planung eines realen Automatisierungsszenarios für komplexe Unternehmensprozesse
  • Umsetzung: Visuelle Erstellung, Verkettung und Konfiguration des Gesamtsystems aus n8n, APIs und KI
  • Testing & Optimierung: Durchführung von Testläufen, Debugging und Validierung der Systemstabilität
  • Deployment & Monitoring: Überführung des Workflows in den produktiven Betrieb und dauerhafte Überwachung

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

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

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

5.387 Kurse zum Vergleich.

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PromptenMSIT Master School Institute of Technology · Online · Virtuelles Klassenzimmer
  • über 10.000 €
  • Vollzeit
  • 6–12 Monate
  • Start ab 05.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir