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Python und Data Science im Finanzwesen Masterclass

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist IU Akademie IU Internationale Hochschule.

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 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Mainz am Rhein
NÄCHSTER START
08.10.2026
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

  • Ziele der Weiterbildung
  • Im Fokus der Weiterbildung Python und Data Science im Finanzwesen Masterclass steht die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung und Datenanalyse im Finanzsektor. Die Inhalte umfassen eine Einführung in Data Science und die Programmierung mit Python, ergänzt durch praktische Projekte zur Anwendung der erlernten Techniken. Finanzmanagement und die spezifischen Anforderungen von Banken und Versicherungen werden ebenfalls behandelt. Zudem werden Themen wie Nachhaltigkeit, Innovation und Digitalisierung im Finanzwesen beleuchtet, um ein umfassendes Verständnis der aktuellen Entwicklungen in der Branche zu vermitteln.
  • Inhalte der Weiterbildung
  • Einführung in Data Science
  • Data Science in der Wirtschaft
  • Statistik
  • Maschinelles Lernen
  • Finanzmanagement
  • Operative Fragen der Finanzierung
  • Kapitalbedarf und Finanzierung im Lebenszyklus
  • Eigenkapitalorientierte Instrumente der Finanzierung
  • Fremdkapitalorientierte Finanzierungsinstrumente
  • Hybride Finanzierungsinstrumente
  • Spezifische Finanzierungssituationen
  • Working Capital Management
  • Einführung in die Programmierung mit Python
  • Python als Programmiersprache für Data Science
  • Variablen und eingebaute Datentypen
  • Aussagen und Funktionen
  • Fehler- und Ausnahmebehandlung
  • Wichtige Python-Daten-Wissenschaftsmodule
  • Projekt: Programmierung mit Python
  • Dieses Modul befasst sich mit der Anwendung einer grundlegenden Python Programmierung im Bereich Finance.
  • Banken und Versicherungen
  • Banken in der modernen Marktwirtschaft
  • Die Struktur der deutschen Bankenbranche
  • Ausgewählte Bankgeschäfte
  • Grundlagen der Versicherung
  • Struktur der deutschen Versicherungswirtschaft
  • Produktion und Absatz von Versicherungen
  • Aktuelle Herausforderungen für Banken und für Versicherungsunternehmen
  • Nachhaltigkeit und Innovation im Finanzwesen
  • Klimawandel
  • Nachhaltige Investments
  • Transparenz und Regulierung
  • FinTechs und finanzielle Inklusion
  • Nachhaltigkeit, FinTechs und Ethik der künstlichen Intelligenz
  • Digitalisierung im Finanzwesen
  • Finanzintermediation
  • Digitalisierung und Transformationsprozess
  • Kernbereiche des Finanzwesens, Digitalisierungspotential und Disruption
  • Neue Geschäftsmodelle und Versorgung mit Finanzdienstleistungen
  • Implikationen für Marktstruktur und Regulierung
  • Projekt: Banken und Versicherungen
  • Das Modul befasst sich mit der Planung und Durchführung eines Projektes aus dem Bereich Banken und Versicherungen, den traditionellen Anbietern in der Finanzbranche. Das Projekt kann sich dabei entweder nur auf einen der beiden Bereiche oder ein Schnittstellenthema (z.B. Bankassurance) beziehen. Hierbei können dann entweder eher grundlegende Fragestellungen wie bspw. Fragen der Produkt- oder Distributionspolitik betrachtet werden oder der Fokus kann auf die Auswirkungen der Megatrends - allen voran der Digitalisierung - auf die Branchen gelegt werden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Mainz am Rhein

    08.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Mannheim

    08.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Hannover

    08.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Erfurt

    08.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Berlin

    08.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 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

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

235 Kurse mit aktuellem Termin an 18 Orten

235Kurse mit aktuellem Termin
18Angebotsorte

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Themen

Data ScienceProjektmanagementOnline-MarketingPersonalwesen (HR)Social Media Marketing & Management

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