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Python und KI in ML Engineering

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Aachen
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  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

  • Einführung in Machine Learning Engineering & KI
  • Überblick über Machine Learning, Data Science und AI Engineering
  • Verständnis des End-to-End Lifecycles eines Machine Learning Engineer Projekts
  • Abgrenzung zwischen klassischen Data Science Rollen und dem Beruf des Machine Learning Engineer
  • Integration von Python, Künstlicher Intelligenz und Deployment im Kontext moderner AI Engineering
  • Python-Grundlagen für Machine Learning Engineers
  • Essenzielle Python-Konzepte für angehende Machine Learning Engineers
  • Objektorientierte Programmierung für wartbare und skalierbare AI Engineering Systeme
  • Versionskontrolle und Zusammenarbeit mit Git & GitHub
  • Python Tooling für KI-Anwendungen und produktionsreifes Machine Learning Engineering
  • Datenanalyse & Feature Engineering für AI Engineering
  • Analyse und Verarbeitung mit Pandas und SQL
  • Datenvisualisierung als Grundlage für AI Engineering Entscheidungen
  • Feature Engineering zur Optimierung von Machine Learning Engineer Modellen
  • EDA-Projekt: Realitätsnahe Datenvorbereitung im KI-Kontext
  • Supervised Machine Learning in der AI Engineering Praxis
  • Regressions- und Klassifikationsverfahren für Machine Learning Engineers
  • Umsetzung von Random Forest, SVM und Boosting-Methoden
  • Modellbewertung mit Precision, ROC, AUC und F1 für fundiertes AI Engineering
  • Vergleich von Algorithmen aus Sicht eines Machine Learning Engineer
  • Unsupervised Learning & Deep Learning für KI-Projekte
  • Clustering-Techniken wie K-Means und DBSCAN
  • Dimensionsreduktion mit PCA, t-SNE - visualisieren wie ein Machine Learning Engineer
  • Einführung in neuronale Netze & Deep Learning innerhalb des AI Engineering Workflows
  • Generative AI, CNNs und NLP: Praxisnahe Tools für KI-gestützte Anwendungen
  • Statistik für Machine Learning Engineers
  • Statistische Konzepte speziell für den Alltag von Machine Learning Engineers
  • Tests, Verteilungen und Inferenz zur Absicherung von KI-Modellen
  • Fehleranalyse und Validierung aus Sicht von AI Engineering
  • Anwendung von Statistik in produktionsnahen Machine Learning Projekten
  • Data Engineering & Produktionsreife ML-Systeme
  • Aufbau skalierbarer Datenpipelines - Schlüsselkompetenz für jeden Machine Learning Engineer
  • Docker und Prefect: Technologiestack für modernes AI Engineering
  • CI/CD und Deployment-Prozesse im MLOps-Kontext
  • Cloud-Komponenten zur Operationalisierung von KI-Lösungen
  • Modellüberwachung & MLOps in der AI Engineering Welt
  • Monitoring und Drift-Erkennung mit Prometheus & Grafana
  • MLOps-Strategien zur Wartung und Weiterentwicklung durch den Machine Learning Engineer
  • Automatisiertes Retraining und Alarmierung - essenzielle AI Engineering Methoden
  • Verknüpfung von Modell, Infrastruktur und Überwachung im Produktionsbetrieb
  • Capstone-Projekt: Machine Learning Engineering in Aktion
  • End-to-End Projekt für angehende Machine Learning Engineers
  • Datenanalyse, Feature Engineering, Modellbau und API-Deployment
  • Anwendung bewährter Praktiken aus AI Engineering und Projektmanagement
  • Entwicklung eines produktionsreifen Prototyps in Teamarbeit - vom Modell zur echten KI-Anwendung
  • Der Kurs vermittelt Machine Learning Engineers wichtige Fähigkeiten in Python, AI Engineering und MLOps zur Entwicklung robuster KI-Anwendungen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Aachen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bonn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dresden

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Duisburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 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

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Python-Programmierung→

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

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungKI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData Analyst

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir