Ziel "Datenbanken Grundlagen für KI-Manager" vermittelt Führungskräften und Projektverantwortlichen das notwendige Grundverständnis für Datenbanksysteme, das für die Steuerung und Bewertung KI-gestützter Datenprojekte unerlässlich ist. Teilnehmende lernen, wie Daten…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Ziel
"Datenbanken Grundlagen für KI-Manager" vermittelt Führungskräften und Projektverantwortlichen das notwendige Grundverständnis für Datenbanksysteme, das für die Steuerung und Bewertung KI-gestützter Datenprojekte unerlässlich ist. Teilnehmende lernen, wie Daten strukturiert gespeichert, abgefragt und verwaltet werden und welche Datenbankkonzepte für den Einsatz von KI-Systemen besonders relevant sind. Der Kurs schafft die Datenkompetenz, die moderne KI-Manager benötigen.
Inhalte (Auswahl)
• Grundbegriffe: Relationale & nicht-relationale Datenbanken
• SQL-Grundlagen: Daten abfragen, filtern & aggregieren
• Datenbankdesign: Tabellen, Beziehungen & Normalisierung
• Daten für KI-Systeme aufbereiten & strukturieren
• Vektordatenbanken: Grundlagen & Einsatz in KI-Projekten
• Datenqualität, Datenpflege & Datenkonsistenz
• Datenbankabfragen mit KI-Unterstützung formulieren
• Datenschutz & Compliance in datenbankgestützten KI-Projekten
• Cloud-Datenbanken im Überblick: AWS, Google Cloud, Azure
• Datenbankentscheidungen in KI-Projekten bewerten & treffen
Arbeitsweise
Der Kurs vermittelt Datenbankgrundlagen ohne tiefe technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Anhand praxisnaher Beispiele und Fallstudien aus KI-Projekten werden abstrakte Konzepte greifbar gemacht. Übungen mit KI-gestützten Abfragetools ermöglichen einen direkten Praxisbezug.
Kompetenzen (Ergebnis)
• Datenbankkonzepte verstehen & im KI-Kontext einordnen
• Einfache SQL-Abfragen formulieren & interpretieren
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: KI-Manager, Data Governance Manager, IT-Projektleiter, Chief Data Officer. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
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.
• Datenqualität & Datenbankstrukturen in KI-Projekten bewerten
• Datenschutzanforderungen in datenbankgestützten KI-Projekten einhalten
• Datenbankentscheidungen als KI-Manager fundiert begleiten
Tools (Beispiele)
SQL, ChatGPT, Claude, Airtable, Notion, Google BigQuery, Supabase
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.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.