Machine Learning Grundlagen: praxisorientierte Weiterbildung mit klarem Praxisfokus für Machine Learning Engineer und Data Scientist mit Fokus auf Python, Microsoft Azure AI und EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Machine Learning Grundlagen ist eine praxisnahe Weiterbildung mit klarem Praxisfokus im Bereich IT & Informatik. Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen in Python, Microsoft Azure AI und EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation, die Sie fuer Aufgaben rund um Machine Learning Engineer, Data Scientist und KI-Spezialist direkt einsetzen koennen.
EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation:Die EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation-Zertifizierung prüft die Kenntnisse und das Verständnis der Terminologie und der allgemeinen Prinzipien der KI. Dieses Foundation-Zertifikat umfasst und erweitert das Wissen, das im EXIN BCS Essentials Certificate in Artificial Intelligence vermittelt wird.
Behandelt werden unter anderem Python, Microsoft Azure AI und EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation. 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 Machine Learning Engineer, Data Scientist und KI-Spezialist 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 Python, Microsoft Azure AI und EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation. 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 Machine Learning Engineer, Data Scientist und KI-Spezialist entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten.
Als Voraussetzung nennen die Anbieter meist: für eine sinnvolle KI zu schaffen, die von reaktiv zu prädiktiv übergeht.
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 Machine Learning Engineer, Data Scientist und KI-Spezialist 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.