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Weiterbildung in Webscraping AI: Machine Learning und REST-API

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Webscraping + Machine Learning + REST API + Datenanalyse
  • Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse in der Datenextraktion und Analyse durch Webscraping, REST-API und Machine Learning. Teilnehmende lernen, wie sie mithilfe von KI-Tools und digitalen Prozessen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und analysieren können.
  • Modul 1

    Datenextraktion und Analyse mit Webscraping

  • Modul 2

    REST-API für automatisierte Datenverarbeitung

  • Modul 3

    Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen

  • Modul 4

    Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools

  • Modul 5

    Data Literacy - Kompetenz im Umgang mit digitalen Daten

  • Datenextraktion und Analyse mit Webscraping
  • Technischer Einstieg

    Webscraping Python und REST API Python zur Sammlung großer Datenmengen aus verteilten Quellen.

  • Tool-gestützte Abläufe

    Auswahl geeigneter Webscraping Software für strukturierte Extraktion und Analyse.

  • KI in der Datenverarbeitung: Anwendung von Webscraping AI und Machine Learning zur Mustererkennung in Datensätzen.
  • Grenzen der Nutzung

    Berücksichtigung rechtlicher Aspekte bei Zugriff und Weiterverwendung externer Datenquellen.

  • REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
  • REST API Grundlagen

    Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.

  • Datenabruf mit Python

    Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.

  • Anbindung externer Quellen

    Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.

  • Schnittstellen für KI-Prozesse

    Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.

  • Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
  • ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
  • Verfahren und Konzepte

    Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.

  • Systemintegration und Tools

    Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.

  • Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • Funktionsweise von KI-Tools

    Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.

  • Smart Work Strukturen

    Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.

  • KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
  • Projektumsetzung mit Tools

    Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.

  • Data Literacy - Kompetenz im Umgang mit digitalen Daten
  • Einordnung von Data Literacy in die digitale Transformation und Rolle in datenbasierten Entscheidungsprozessen.
  • Strukturierte Einführung in Datenformate, Datenquellen, Datenmodelle und deren Bedeutung für die Datenanalyse.
  • Nutzung von SQL, Pivot Tabellen und Microsoft Power BI für Datenaufbereitung, Visualisierung und Analyseprozesse.
  • Grundlagen der Data Governance, Datenschutz, Datenethik und Umgang mit sensiblen Daten im beruflichen Umfeld.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient zu extrahieren und zu analysieren, REST-APIs zu nutzen und Machine Learning in datengetriebenen Prozessen anzuwenden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Wuppertal

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Ulm

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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 KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

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Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze 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