Mobile AI Developer: Java & Data Science – Kurs

Mobile Endgeräte stellen für KI-Anwendungen besondere Anforderungen: begrenzte Rechenleistung, Speicher und Energiebudget müssen mit dem Anspruch an intelligente, reaktionsschnelle Funktionen in Einklang gebracht werden. Diese Weiterbildung bereitet auf genau diese Schnittstelle zwischen Data Science und mobiler Softwareentwicklung vor. Sie vermittelt Data-Science-Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen, objektorientierte Programmierung in C, C++ und Java sowie die praktische App-Entwicklung für Android – mit dem Ziel, KI-Komponenten effizient in Java-basierte mobile Anwendungen zu integrieren.

Modul 1 — Data Science und KI: Dieser Baustein vermittelt die analytischen Grundlagen, die später in mobile KI-Anwendungen einfließen.

• Strategische Nutzung von KI und Data Science sowie Zukunftstrends
• Management und Strukturierung von Datenflüssen
• Praxisnaher Einsatz gängiger Data-Science-Tools
• Entwicklung von Datenmodellen von der explorativen Analyse bis zur Prognose
• Einsatz von KI-Modellen zur Muster- und Anomalieerkennung
• Datenstorytelling zur Präsentation von Analyseergebnissen für Entscheider:innen
• Fairer, transparenter und DSGVO-konformer Umgang mit Daten

Modul 2 — Objektorientierte Softwareentwicklung: Dieser Block schafft die programmiertechnische Grundlage in C, C++ und Java.

• Syntax, IDEs und Versionsverwaltung in C, C++ und Java
• Objektorientierte Programmierstrukturen und Designprinzipien
• Datenstrukturen und Algorithmen hinsichtlich Performance
• Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
• Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
• APIs und moderne Systemanbindung

Modul 3 — Android-App-Entwicklung: Im Mittelpunkt steht die praktische Umsetzung mobiler Java-Anwendungen.

• Android Studio und Jetpack Compose für moderne mobile Entwicklung
• Datenbanken in Android mit Room, SQLite und Offline-First-Konzepten
• Moderne Benutzernavigation und Dialoge in Android-Apps
• Hintergrundprozesse und Berechtigungsmanagement nach Android-Sicherheitsrichtlinien
• Debugging, Versionskontrolle und Testing-Strategien
• Build-Prozess, Deployment und Performance-Optimierung für Android-Apps

Praxis-Block — Von der Datenanalyse zur mobilen KI-Anwendung

• Datenmodell für ein einfaches mobiles KI-Anwendungsszenario entwickeln
• Java-Klasse für ein Machine-Learning-Modell implementieren
• Android-App-Grundgerüst mit Jetpack Compose aufbauen
• Room-Datenbank für lokale Datenspeicherung in einer Android-App einrichten
• KI-Komponente in eine bestehende Android-App-Struktur integrieren
• Performance-Optimierung eines rechenintensiven Algorithmus für Mobilgeräte
• Berechtigungsmanagement für eine datenverarbeitende App umsetzen
• Testfälle für eine KI-gestützte App-Funktion schreiben
• Datenstorytelling für eine mobile Analysefunktion vorbereiten
• Debugging einer fehlerhaften Android-KI-Integration durchführen
• Build- und Deployment-Prozess für eine Beispiel-App durchlaufen
• Abschließendes Projekt einer KI-gestützten Android-App präsentieren

Die drei Module verbinden analytisches Data-Science-Wissen mit solidem Programmier-Fundament und praktischer Android-Entwicklung. Diese Kombination ist entscheidend, da mobile KI-Anwendungen nicht nur funktionierende Modelle, sondern auch effiziente, ressourcenschonende Implementierungen auf dem Endgerät erfordern. Am Ende der Weiterbildung steht die Fähigkeit, KI-Komponenten eigenständig in Java-basierte Android-Apps zu integrieren und dabei die Besonderheiten mobiler Endgeräte zu berücksichtigen.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die an der Schnittstelle zwischen Data Science und mobiler Softwareentwicklung arbeiten oder einsteigen möchten.

• Personen mit Interesse an KI-Integration in mobile Anwendungen
• Software-Entwickler:innen, die sich in Richtung Android und KI spezialisieren möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Java-Programmierung und Data Science
• Fachkräfte, die Machine-Learning-Modelle für Mobilgeräte optimieren möchten
• Personen, die eine Karriere als Mobile AI Developer anstreben

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet Online-Lerneinheiten zu Data Science und objektorientierter Programmierung mit praktischen Entwicklungsübungen in Android Studio. Die drei Themenblöcke werden dabei zunehmend miteinander verzahnt, sodass am Ende ein vollständiges Verständnis für die mobile KI-Entwicklung entsteht.

Die Weiterbildung ist als Vollzeitangebot konzipiert und durchläuft die drei Module von Data Science über objektorientierte Programmierung bis zur Android-App-Entwicklung, bevor der Praxis-Block die Inhalte in einem eigenen App-Projekt zusammenführt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat für die Qualifikation Mobile AI Developer mit Schwerpunkt Java und Data Science ab. Eine externe Herstellerzertifizierung ist damit nicht verbunden.

Mobile KI-Entwicklung erfordert eine seltene Kombination aus analytischem Data-Science-Wissen und solider mobiler Softwareentwicklung. Wer beide Seiten beherrscht, kann KI-Modelle nicht nur konzipieren, sondern auch so implementieren, dass sie auf ressourcenbeschränkten Mobilgeräten zuverlässig funktionieren. Diese Kombination ist am Arbeitsmarkt bislang selten anzutreffen, da viele Entwickler:innen entweder auf klassische Backend-KI-Entwicklung oder auf reine App-Entwicklung spezialisiert sind. Wer beide Bereiche verbindet, positioniert sich für eine wachsende Zahl von Projekten, in denen KI-Funktionen direkt auf dem Endgerät statt ausschließlich in der Cloud laufen sollen. Für den beruflichen Werdegang eröffnet der Kurs Perspektiven in spezialisierten Entwicklerrollen, die zunehmend gefragt sind, da immer mehr Unternehmen KI-Funktionen direkt in ihre mobilen Anwendungen integrieren möchten, um Latenzzeiten zu reduzieren und Offline-Fähigkeiten zu schaffen. Ein weiterer Vorteil liegt in der Fähigkeit, technische Entscheidungen fundiert abzuwägen: Wer sowohl die Möglichkeiten von Cloud-basierter KI-Verarbeitung als auch die Grenzen und Chancen lokaler On-Device-Modelle kennt, kann für ein konkretes App-Projekt die jeweils passende Architektur wählen, statt sich ungeprüft für eine einzelne Lösung zu entscheiden. Darüber hinaus stärkt die Kombination aus objektorientierter Programmierung und praktischer Android-Entwicklung die allgemeine Softwareentwicklungskompetenz über den KI-Bereich hinaus. Diese Grundlage bleibt auch dann wertvoll, wenn sich technologische Trends im KI-Bereich weiterentwickeln, da solide Programmierprinzipien und ein Verständnis für mobile Systemarchitekturen langfristig übertragbar sind. Schließlich profitieren Absolvent:innen von der praktischen Erfahrung, ein vollständiges Projekt von der Datenanalyse über die Modellintegration bis zum fertigen App-Deployment durchlaufen zu haben. Dieser End-to-End-Blick unterscheidet sich deutlich von isolierten Einzelkursen, die entweder nur Data Science oder nur mobile App-Entwicklung behandeln, ohne die technische Schnittstelle zwischen beiden Feldern angemessen zu adressieren, und bereitet damit gezielt auf die tatsächliche berufliche Rolle eines Mobile AI Developers in der betrieblichen Praxis vor.