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Space Technology Data Scientist (m/w/d)
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.
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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?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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
- Der Space Technology Data Scientist analysiert komplexe Datensätze der Raumfahrttechnologie und entwickelt fortschrittliche Algorithmen zur Datenverarbeitung. Er implementiert Datenbanklösungen für raumfahrtrelevante Informationen und gewährleistet deren Sicherheit durch robuste Schutzmaßnahmen. Seine Kernaufgaben umfassen die Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus Weltraumdaten, die Optimierung von Datenprozessen für Raumfahrtmissionen sowie die Bewertung ökonomischer Aspekte von Raumfahrtprojekten. Er arbeitet mit verschiedenen Stakeholdern zusammen, um datengetriebene Lösungen zu integrieren und trägt zur Weiterentwicklung der Space Economy bei.
- Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
- Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
- Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
- Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
- Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
- KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
- Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
- Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
- Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
- Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
- Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
- Space Economy & Raumfahrttechnologie
- Potenziale & Wirtschaftssektoren der Space Economy - Wachstumschancen und globale Märkte der Raumfahrt
- Schlüsseltechnologien der Raumfahrt - Satelliten, Träger & Edge Computing
- Kommerzielle Raumfahrt: Investmentchancen & Innovationsökosystem - Erfolgsmodelle für Startups & etablierte Akteure
- Produktion, Ressourcen & Logistik im Orbit - Weltraumbergbau, 3D-Druck & Tourismus als Zukunftsmärkte
- Rechtliche Rahmenbedingungen & Space Governance - Nachhaltige & sichere Raumfahrtentwicklung
- Strategische Positionierung im Raumfahrtzeitalter - Quantencomputing, KI & unternehmerische Roadmaps
- 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
München
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Bautzen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Ludwigsburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Dortmund
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 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.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
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
531 Kurse zum Vergleich
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