Kurs: Data Science - Spezialisierung
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Kurs: Data Science - Spezialisierung
KursbeschreibungDer Kurs ,,Data Science - Spezialisierung" richtet sich an Teilnehmende, die ihre Grundkenntnisse im Bereich Data Science vertiefen und spezialisieren möchten. Aufbauend auf soliden Grundlagen werden hier fortgeschrittene Methoden, Tools und Konzepte vermittelt, um komplexe Datenanalysen durchzuführen und KI-gestützte Modelle produktiv einzusetzen. Ziel ist es, ein individuelles Kompetenzprofil zu entwickeln, das für anspruchsvolle Tätigkeiten im Bereich Data Science qualifiziert.
Zielgruppe
Data Analysts, Data Scientists, Business Analysts, IT-Fachkräfte und Fachkräfte aus Controlling oder Marketing, die sich auf fortgeschrittene Data-Science-Aufgaben spezialisieren möchten.
Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Gute Kenntnisse in Python, SQL und Datenanalyse sind empfohlen.
Vertiefung Python & MLDie Teilnehmenden erweitern ihre Kenntnisse in Python und Machine Learning. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells für Kundendaten.
• Python for Data Science
• Machine Learning mit Python
• Praxisbeispiel Klassifikationsmodell
Datenmanagement und Analyse - Microsoft DP-900 & PL-300Es werden erweiterte Konzepte von Datenbanken und Visualisierungstechniken vermittelt. Praxisbeispiel: Entwicklung eines interaktiven Dashboards für die Geschäftsleitung.
• Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
• Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
• Interaktive Dashboards & KPI-Berichte
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 Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer. 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.
• Praxisbeispiel Management-Dashboard
Fortgeschrittene Data-Science-Methoden - CertNexus CDSPTeilnehmende lernen komplexe Analyseverfahren und Modellierungsansätze. Praxisbeispiel: Prognosemodell für die Optimierung von Marketingkampagnen.
• CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
• Explorative Analysen
• Prognoseverfahren
• Praxisbeispiel Marketingprognose
KI-Integration - Microsoft AI-900 & AI-102Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse zur Nutzung von KI und Cognitive Services. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Chatbots mit Azure Cognitive Services.
• Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
• Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
• Cognitive Services für KI-Integration
• Praxisbeispiel Chatbot
Spezialisierung Deep LearningDieses Modul vermittelt die Grundlagen von Deep Learning und den Einsatz moderner Frameworks. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Bildklassifikationsmodells mit PyTorch.
• Deep Learning Grundlagen
• PyTorch Framework
• Praxisbeispiel Bildklassifikation
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 Science - Spezialisierung" bietet ein praxisorientiertes Programm, das Teilnehmende auf anspruchsvolle Rollen im Bereich Data Science vorbereitet. Mit DP-900, PL-300, CDSP, AI-900, AI-102 sowie Deep Learning entwickeln sie ein Kompetenzprofil, das für die Umsetzung komplexer Datenprojekte erforderlich ist.
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.