KursbeschreibungMeta: Weiterbildung KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals, CDSP, AIBIZ - praktisches Wissen für Data Scientists und Analysten. Die Weiterbildung ,,Künstliche Intelligenz Technologien für datengetriebene Analysen" vermittelt…
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
KursbeschreibungMeta: Weiterbildung KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals, CDSP, AIBIZ - praktisches Wissen für Data Scientists und Analysten.
Die Weiterbildung ,,Künstliche Intelligenz Technologien für datengetriebene Analysen" vermittelt praxisnah, wie moderne KI-Technologien genutzt werden, um Daten auszuwerten, Muster zu erkennen und Prognosen abzuleiten. Teilnehmende lernen, große Datenmengen mit Machine-Learning-Methoden und Cloud-Technologien zu verarbeiten.
Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Analysts, Data Scientists und IT-Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen mit KI unterstützen möchten. Auch für Quereinsteiger:innen mit Grundkenntnissen in Datenanalyse geeignet.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschrittene.
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse (optional)
Grundkenntnisse in Datenanalyse, Statistik und Python sind hilfreich. Empfehlenswert ist als Vorbereitung Microsoft DP-900.
Agenda
DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals
Einführung in Azure Data Services und Datenplattformen. Praxisbeispiel: Aufbau einer relationalen Datenbank für Unternehmensdaten.
• Relationale & nicht-relationale Daten
• Azure Data Plattformen & Services
• Datenmodelle für Analysen
• Praxisprojekt Datenbankmodell
CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
Fokus auf den Data-Science-Lifecycle von Datenaufbereitung bis Modelltraining. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Kundendaten.
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 Analyst, Machine Learning Engineer, KI-Spezialist, 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).
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.
• Data-Science-Lifecycle
• Feature Engineering & Modelltraining
• Evaluation & Optimierung
• Praxisprojekt Prognosemodell
CertNexus AIBIZ(TM)
Grundlagen von KI im Business-Kontext mit Fokus auf Datenanalysen. Praxisbeispiel: Business Case für Predictive Analytics.
• KI Use Cases im Business
• Daten für Entscheidungsprozesse nutzen
• Governance & Compliance
• Praxisprojekt Predictive Analytics Case
EXIN Cloud Computing Foundation
Fokus auf Cloud-Technologien zur Skalierung von Analysen. Praxisbeispiel: Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud.
• Grundlagen Cloud Computing
• Servicemodelle (IaaS, PaaS, SaaS)
• Cloud-Sicherheit für Datenanalysen
• Praxisprojekt Datenanalyse in der Cloud
Python for Data Science
Einführung in Python für Datenanalysen mit Pandas und Matplotlib. Praxisbeispiel: Visualisierung von Vertriebsdaten.
• Python Basics
• Datenaufbereitung mit Pandas
• Visualisierung von Analysen
• Praxisprojekt Datenvisualisierung
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein und QCG. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Fazit
Die Weiterbildung ,,KI-Technologien für datengetriebene Analysen" qualifiziert Absolvent:innen, moderne Data-Science- und KI-Tools einzusetzen, um datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
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.