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Überblick über Methoden und Anwendungen der Data Science
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist StackFuel GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- 12.10.2026
- 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
- Data Science umfasst ein breites Spektrum an Methoden, von großen Datenmengen bis zur Interpretation komplexer Modelle. Dieser Überblick ordnet die wichtigsten Verfahren ein und zeigt anhand eines eigenen Projekts, wie ein Datenportfolio aufgebaut wird.
Kursinhalt
- 1
Aufbau eines eigenen Datenportfolios
- Auswahl geeigneter Datensätze und Fragestellungen für ein Projekt
- Dokumentation von Vorgehensweisen zur Nachvollziehbarkeit
- 2
Große Datenmengen mit PySpark verteilt verarbeiten
- Verteilte Verarbeitung großer Datensätze mit PySpark
- Unterschiede zwischen lokaler und verteilter Datenverarbeitung
- Optimierung von Abfragen für große Datenmengen
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Modellinterpretation
- Methoden zur Erklärung von Modellentscheidungen
- Einordnung von Feature Importance und Einflussfaktoren
- Kommunikation von Modellergebnissen an Nicht-Fachpublikum
- 4
Supervised Learning im Methodenüberblick
- Vergleich verschiedener Verfahren für Klassifikation und Regression
- Auswahlkriterien je nach Datenlage und Zielsetzung
- Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
- 5
Karrierewege in der Data Science
- Einordnung unterschiedlicher Rollen im Datenumfeld
- Aufbau eines aussagekräftigen Portfolios für Bewerbungen
- Strategien zur fachlichen Weiterentwicklung
- Strukturierung von Analyseschritten von der Rohdatenaufnahme bis zum Ergebnis
Berufliche Relevanz
- Ein eigenes Datenportfolio macht praktische Erfahrung für potenzielle Arbeitgeber sichtbar
- Kenntnisse in verteilter Datenverarbeitung sind bei wachsenden Datenmengen zunehmend gefragt
- Die Fähigkeit, Modelle nachvollziehbar zu erklären, stärkt das Vertrauen von Fachabteilungen in datenbasierte Entscheidungen
- Ein methodischer Überblick erleichtert die Einordnung neuer Aufgabenstellungen im Berufsalltag
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
München
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
Frankfurt am Main
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 4
Stuttgart
12.10.2026 · 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 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
StackFuel GmbH: 729 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten
729Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte
729 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei StackFuel GmbH.
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
531 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 531 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
531 Kurse zum Vergleich.
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