Titel: Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken" richtet sich an Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen treffen und KI-basierte Modelle entwickeln möchten. Teilnehmende lernen fortgeschrittene Analysetechniken, Machine-Learning-Modelle und KI-Architekturen kennen. Dabei steht die Anwendung in praxisnahen Projekten im Vordergrund - von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Einsatz von ML-Modellen in der Cloud.
2. Zielgruppe
Dieser Kurs ist ideal für Data Scientists, Machine Learning Engineers, Analyst:innen, Entwickler:innen und technisch versierte Quereinsteiger:innen, die sich auf komplexe Datenanalysen und KI-Entwicklung spezialisieren möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in Python, Statistik und Datenanalyse sind erforderlich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Introduction to Python" und ,,Azure Data Fundamentals". Sie erleichtern den Einstieg in die Arbeit mit Daten, Cloud und Machine Learning.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Datenwissenschaft und komplexe Analyseverfahren
Teilnehmende lernen fortgeschrittene statistische Methoden und Machine-Learning-Verfahren kennen. Der Fokus liegt auf der mathematischen Modellierung und datenbasierten Entscheidungsfindung.
Praxisbeispiel: Analyse großer Kundendatensätze mit Regressions- und Klassifikationsverfahren.
Kursinhalte:
- Überblick über Data-Science-Methoden
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, KI-Entwickler, 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).
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.
- Erweiterte Statistik und multivariate Analysen
- Feature Engineering und Datenmodellierung
- Prognoseverfahren und Clustering-Algorithmen
Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vermittelt praxisnah die Anwendung von Machine Learning in Azure. Die Teilnehmenden lernen, Modelle zu trainieren, zu evaluieren und in produktive Umgebungen zu integrieren.
Praxisbeispiel: Erstellung eines Vorhersagemodells mit Azure Machine Learning Studio.
Kursinhalte:
- Azure Machine Learning Pipeline
- Modelltraining, Optimierung und Evaluation
- Experimentmanagement in Azure
- Deployment und Skalierung von Modellen
Modul 3: CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
Dieses Modul vertieft datenwissenschaftliche Konzepte und Techniken für komplexe Analysen. Es bereitet auf eine international anerkannte Zertifizierung vor.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells zur Betrugserkennung mit Python.
Kursinhalte:
- Datenaufbereitung und Explorative Datenanalyse (EDA)
- Modellierungsstrategien für komplexe Datensätze
- Big-Data-Analyse und Automatisierung
- Data-Ethics und Compliance in der Datenwissenschaft
Modul 4: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Teilnehmende lernen, KI-Modelle mit Azure Cognitive Services und maschinellem Lernen zu kombinieren. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Text-, Sprach- und Bildverarbeitung gelegt.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Textanalyse-Anwendung mit Azure OpenAI.
Kursinhalte:
- Azure Cognitive Services und KI-APIs
- Integration von Vision-, Speech- und Language-Diensten
- Erstellung komplexer KI-Workflows
- Sicherheit, Skalierbarkeit und Deployment in der Cloud
Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Im Abschlussprojekt werden die erlernten Fähigkeiten in einem praxisnahen Anwendungsfall kombiniert. Ziel ist es, ein vollständiges ML-System von der Datenerfassung bis zum Deployment zu entwickeln.
Praxisbeispiel: Entwicklung ein
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.