Kurs: Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Kurs: Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte
KursbeschreibungDer Kurs ,,Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte" richtet sich an Fachkräfte, die bereits Grundlagen im Bereich Data Engineering und Machine Learning besitzen und ihr Wissen vertiefen möchten. Teilnehmende lernen fortgeschrittene Konzepte kennen, um komplexe Datenpipelines zu erstellen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und KI-Modelle in produktive Systeme zu integrieren. Ziel ist es, datengetriebene Projekte mit modernen Technologien praxisorientiert umzusetzen.
Zielgruppe
Data Engineers, Data Scientists, IT-Spezialist:innen und Entwickler:innen, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Datenverarbeitung erweitern möchten.
Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Solide Kenntnisse in Python, SQL und Cloud-Technologien (Azure) sowie Grundwissen in Datenanalyse sind empfohlen.
Fortgeschrittene Datenpipelines und ML-WorkflowsTeilnehmende vertiefen ihr Wissen im Aufbau von Datenpipelines für komplexe ML-Modelle. Praxisbeispiel: Entwicklung einer Pipeline für Kundensegmentierung.
• Komplexe Datenpipelines aufbauen
• Integration von ML-Workflows
• Datenqualität und Skalierbarkeit
• Praxisbeispiel Kundensegmentierung
Datenmanagement und Big Data - Microsoft DP-203Es wird vermittelt, wie große Datenmengen in Azure verarbeitet und optimiert werden. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure Data Lake zur Analyse von Sensordaten.
• Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
• Big Data Verarbeitung in Azure
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: Data Engineer, Machine Learning Engineer, Azure Data Engineer, Data Scientist. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
• Datenoptimierung für ML
• Praxisbeispiel Sensordaten
Einführung und Vertiefung KI - Microsoft AI-900 & AI-102Die Teilnehmenden lernen grundlegende und erweiterte Konzepte der Künstlichen Intelligenz kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachmodells mit Azure Cognitive Services.
• Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
• Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
• Grundlagen und Vertiefung KI
• Praxisbeispiel Sprachmodell
Advanced AI Practices - CertNexus CAIPIn diesem Modul steht die Anwendung fortgeschrittener KI-Methoden im Vordergrund. Praxisbeispiel: Entwicklung einer Prognose für den Finanzbereich mit CAIP-Methoden.
• CertNexus CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner
• Fortgeschrittene KI-Methoden
• Governance & Compliance
• Praxisbeispiel Finanzprognose
Python für ML & Data EngineeringDie Teilnehmenden erweitern ihre Kenntnisse in Python für die Anwendung in Machine Learning und Data Engineering Projekten. Praxisbeispiel: Nutzung von Pandas und PyTorch zur Modellentwicklung.
• Python for Data Science
• Anwendung von Pandas & NumPy
• Nutzung von PyTorch für ML
• Praxisbeispiel Modellentwicklung
ZusatzinformationenDer Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
FazitDie Weiterbildung ,,Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte" vermittelt praxisnah die Fähigkeiten, um große Datenmengen für Machine Learning vorzubereiten und fortgeschrittene KI-Modelle produktiv einzusetzen. Mit DP-203, AI-900, AI-102, CAIP und Python erwerben die Teilnehmenden ein zukunftsorientiertes Kompetenzprofil im Bereich Data Engineering und M
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.