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Unsupervised Learning für Data Scientists Praxisnah

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als Data Scientist bundesweit
5.413 €
6.702 €
7.969 €
Untere 25 %
verdienen bis
Die Mitte
Median
Obere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.500 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Unsupervised Learning für Data Scientists Praxisnah
  • 1. Einführung in Unsupervised Learning: Definition und Grundlagen des Unsupervised Learning, Vergleich zu anderen Lernarten (Supervised, Reinforcement), Typische Anwendungsfälle in der Praxis
  • 2. Datenvorbereitung und -exploration für Unsupervised Learning: Wichtige Schritte der Datenaufbereitung, Techniken zur Datenexploration und -visualisierung, Identifikation von Mustern und Trends in den Daten
  • 3. Cluster-Analyse: Techniken und Anwendungen: Einführung in verschiedene Cluster-Algorithmen, Best Practices für die Anwendung von Clustering, Fallstudien zur Cluster-Analyse in der Industrie
  • 4. Dimensionalitätsreduktion und Feature Extraction: Techniken zur Reduzierung der Datenkomplexität, Methoden wie PCA und t-SNE, Einsatzmöglichkeiten in der Datenanalyse
  • 5. Anomalieerkennung mit Unsupervised Learning: Definition und Herausforderungen der Anomalieerkennung, Algorithmen für die Entdeckung von Anomalien, Praktische Anwendungen in der Industrie
  • 6. Bewertung der Ergebnisse von Unsupervised Learning: Metriken zur Evaluierung von Clustering-Ergebnissen, Techniken zur Validierung von Modellergebnissen, Interpretation der Resultate
  • 7. Integration von Unsupervised Learning in Geschäftsprozesse: Strategien zur Implementierung von Unsupervised Learning, Herausforderungen und Lösungsansätze, Erfolgreiche Fallstudien aus der Praxis
  • 8. Praxisprojekt: Anwendung von Unsupervised Learning auf reale Daten: Durchführung eines eigenen Projekts in Gruppenarbeit, Präsentation der Projektergebnisse, Feedback und Diskussion der Ansätze und Lösungen

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

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

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 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.

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

Itera Campus: 379 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

379Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

379 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Itera Campus.

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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Data Scientist: ExcelStackFuel GmbH · Berlin · Blended Learning
  • über 10.000 €
  • Vollzeit
  • 6–12 Monate
  • Start ab 12.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir