Machine Learning Engineer Data Scientist: praxisorientierte Weiterbildung mit klarem Praxisfokus für Data Scientist und Data Analyst mit Fokus auf Python, KI-Engineering und Data Science.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Machine Learning Engineer Data Scientist ist eine praxisnahe Weiterbildung mit klarem Praxisfokus im Bereich IT & Informatik. Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen in Python, KI-Engineering und Data Science, die Sie fuer Aufgaben rund um Data Scientist, Data Analyst und KI-Entwickler direkt einsetzen koennen.
Titel: Machine Learning Engineer Data Scientist Kursbeschreibung Der Kurs,,Machine Learning Engineer Data Scientist" richtet sich an alle, die sich für datengetriebene Technologien und KI-Entwicklung auf professionellem Niveau qualifizieren möchten.
Behandelt werden unter anderem Grundlagen von Machine Learning und Data Science, Einführung in Machine Learning und KI, Überblick über Supervised und Unsupervised Learning, Grundlagen der Datenanalyse und Feature Engineering, Projektstruktur und Workflows im ML-Bereich und Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate sowie Python, KI-Engineering und Data Science. Die Anbieterbeschreibungen zeigen einen klaren Fokus auf nachvollziehbare Uebungen, anwendbare Ablaufe und eine sichere Umsetzung im Berufsalltag.
Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die sich fachlich in Richtung Data Scientist, Data Analyst und KI-Entwickler entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten. Typische Laufzeiten bewegen sich bei ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Je nach Traeger schliessen Sie mit Anbieter-Zertifikat bzw. themenspezifische Zertifizierung ab oder bereiten sich gezielt auf entsprechende Nachweise vor.
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.
Im Mittelpunkt stehen Grundlagen von Machine Learning und Data Science, Einführung in Machine Learning und KI, Überblick über Supervised und Unsupervised Learning, Grundlagen der Datenanalyse und Feature Engineering und Projektstruktur und Workflows im ML-Bereich. Der Kurs ist so aufgebaut, dass Sie die Inhalte nicht nur verstehen, sondern im beruflichen Alltag sauber anwenden koennen.
Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die sich fachlich in Richtung Data Scientist, Data Analyst und KI-Entwickler entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten.
Grundlegende PC-Kenntnisse und logisches Denken werden vorausgesetzt. Konkrete Vorkenntnisse in dem behandelten Tool oder der Sprache sind nicht erforderlich — der Kurs vermittelt den Einstieg von Grund auf. Hilfreich sind erste Erfahrungen mit Office-Anwendungen und ein strukturiertes Arbeiten.
Bei AZAV-zertifizierten Traegern ist die Weiterbildung in der Regel ueber Bildungsgutschein, QCG oder AVGS foerderbar. Beruflich passt der Kurs besonders, wenn Sie sich in Richtung Data Scientist, Data Analyst und KI-Entwickler entwickeln moechten. Viele Angebote sind auf ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend ausgelegt.
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.
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.