StudySmarter

Software­entwickler mit Schwerpunkt objektorientierte Programmierung

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

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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
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

  • Ein Softwareentwickler mit Schwerpunkt objektorientierte Programmierung, Big Data, Data Science und KI entwickelt innovative Softwarelösungen unter Einsatz moderner Technologien. Er implementiert komplexe Java-Anwendungen, konzipiert effiziente Datenbankstrukturen und verarbeitet umfangreiche Datenmengen. Seine Aufgaben umfassen die Entwicklung von KI-Algorithmen, die Durchführung von Datenanalysen sowie die Integration von Sicherheitskonzepten zum Schutz sensibler Daten. Er wirkt an der Gestaltung von Machine-Learning-Modellen mit und übernimmt die kontinuierliche Optimierung bestehender Systeme. Zusätzlich evaluiert er neue Technologien im Big-Data-Umfeld.
  • Objektorientierte Softwareentwicklung - Programmierung in C/C++ und Java
  • Programmiersprachen C, C++ und Java - Syntax, IDEs und Versionsverwaltung
  • Objektorientierte Programmierung - Strukturen und Designprinzipien
  • Datenstrukturen und Algorithmen - Performance und Optimierung
  • Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
  • Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
  • Benutzeroberflächen und Systemintegration
  • APIs und moderne Systemanbindung
  • KI-gestützte Unternehmenslösungen mit Machine Learning & Deep Learning
  • Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
  • Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
  • Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
  • KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
  • KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
  • Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
  • Datenbanken und SQL - Effiziente Datenverwaltung und Analyse
  • Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
  • Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
  • SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
  • Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
  • SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
  • Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
  • BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
  • Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten
  • Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen
  • Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
  • Datenkompetenz
  • KI-Kompetenz
  • Big Data Technologien und Architektur
  • Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
  • Governance - Datenschutz und Cybersecurity
  • Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
  • Big Data Projektplanung und Dokumentation
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · 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

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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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

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Themen

Data ScienceKI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain 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