8.000+ Kurse aus 24 Fachrichtungen mit Bildungsgutschein, AVGS, Qualifizierungschancengesetz oder Aufstiegs-BAföG.
Vergleichen Sie 8.000+ Weiterbildungen nach Fachrichtung, Förderung und Format.
Lassen Sie prüfen, ob der Kurs mit Bildungsgutschein & Co. finanziert wird.
Sichern Sie sich Ihren Platz beim Anbieter und starten Sie Ihre Karriere.
Ergebnisse für „ki machine learning" in „Data Science & KI"
Seite 12 von 13
Kennzahlen und Daten mit Power BI aufbereiten, visualisieren und adressatengerecht kommunizieren - für den Einsatz im Data- und KI-Umfeld.
ChatGPT-gestützte KI-Adoption für Projektleiter:innen: Prompting, Readiness-Bewertung, Stakeholder-Steuerung und messbare Adoption-Indikatoren.
Praxisnahe Weiterbildung, die zeigt, wie ChatGPT und Microsoft 365 Copilot den gesamten Projektzyklus beschleunigen – von der Planung bis zum Statusreporting.
Umfassende Weiterbildung für HR und Personalmarketing: Prompt Engineering, KI-gestützte Content-Erstellung, Social Media, Employer Branding und digitale Kommunikation in einem modularen Programm.
Fortgeschrittener Kurs für Entwicklerinnen und Entwickler: LLMs für Code-Generierung, Testing, Architekturberatung und CI/CD-Automatisierung produktiv, sicher und kritisch einsetzen.
Rollenprofil-Kurs zum Machine Learning Developer: von Grundlagen über neuronale Netze bis zu TensorFlow, Keras und Reinforcement Learning – für die eigenständige Modellentwicklung.
Komplexe Analysetechniken für Data Science: Big-Data-Verarbeitung mit PySpark, Supervised Learning und Modellinterpretation für den Einstieg als Data Scientist.
Weiterbildung zur KI-gestützten Employer-Branding-Strategie mit Microsoft 365 Copilot, ergänzt durch Prompt Engineering, HR-Digitalmarketing und Social Media.
Umfassende Weiterbildung, die digitalen Vertrieb, KI-gestützte Vertriebsprozesse mit ChatGPT, Change Management, Lean Management mit Six-Sigma-White-Belt-Zertifizierung und Wirtschaftsenglisch mit TOEIC-Abschluss kombiniert.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Einsatz generativer KI im Prototyping-Prozess — von ersten Wireframes bis zur stakeholdergerechten Präsentation digitaler Konzepte.
Praxisorientierter Kurs zur Entwicklung von KI-Modellen: Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, neuronale Netzwerke und deren Überführung in reale Anwendungen.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
KI-gestützte Datenauswertung ohne Programmieren: ChatGPT gezielt für Interpretation, Data-Cleaning-Hinweise und Berichtserstellung in der Datenanalyse einsetzen.
Einstieg in die Rolle Data Scientist: Python-Datenanalyse, SQL-Abfragen, Power-BI-Visualisierung und die Grundlagen von Regression, Clustering und Klassifikation.
Weiterbildung in maschinellem Lernen mit Schwerpunkt auf Generative Adversarial Networks, ergänzt um Data Science mit Pandas/Scikit-Learn und Prompt Engineering.
Prompt Engineering für dialogbasierte Chatsysteme mit ChatGPT, kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in AI-Development (Chatbot-Aufbau, NLP) und Data-Science-Grundlagen.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Python als Werkzeug für Machine Learning: SQL-Datenzugriff, objektorientierte Modellierung und der praktische Aufbau eigener ML-Modelle.
Breit angelegter Data-Analyst-Kurs mit Data Literacy, SQL, Python/pandas und Power BI als Grundlage für datengetriebene Entscheidungsfindung.
Strukturierte Weiterbildung zur produktiven, sicheren ChatGPT-Nutzung im Berufsalltag – von Prompt Engineering bis zum KI-Tool-Vergleich.
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
Prompt Engineering für ChatGPT mit Zusatzqualifikation in Deep Learning und Microsoft Power BI – von wirkungsvollen Prompt-Strategien über neuronale Netze bis zur Datenvisualisierung.
Prompt Engineering mit ethischem Kompass: strukturierte Eingaben für generative KI, SQL- und Power-BI-Grundlagen sowie kritische Bewertung von KI-Ausgaben auf Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Vertiefender Kurs zu Machine-Learning-Pipelines für Data Scientists: vom Datenimport über Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning bis zur Modellbewertung mit SHAP und ROC-Kurve.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
SQL-Datenabfragen entlang eines vierstufigen Auswertungsprozesses: Kontext einordnen, Auswertung aufbauen, Erkenntnisse verdichten und mit KI-Prompting verbinden.
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für Ingenieure: von Datenanalyse-Grundlagen über zentrale ML-Verfahren bis zu Anwendungen wie vorausschauender Wartung und Qualitätskontrolle.
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschungspraxis: statistische Methoden, SQL-Datenbankmanagement, Power-BI-Visualisierung und zentrale ML-Verfahren.
TensorFlow gezielt zur Generierung von Trainings- und Testdaten einsetzen – kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in relationalen Datenbanksystemen und SQL.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Sag uns in zwei Minuten, wo du stehst. Wir ordnen ein, welche der Förderungen für dich infrage kommt — von der Vollförderung bis zur Eigenfinanzierung — und passende Bildungsanbieter melden sich mit konkreten Angeboten. Die Beratung ist kostenlos und unverbindlich.
So finanziert sich Kursweg: Bildungsanbieter zahlen ein Entgelt für die Weitergabe deiner Anfrage — für dich bleibt sie kostenlos. Details zum Geschäftsmodell.
Förderung
Welche staatliche Förderung passt zu deiner Situation? Direkt zur Erklärseite oder zum Förder-Check.
Skills
FAQ
Wähle deine Fachrichtung im Filter oder gib einen Skill, einen Beruf oder ein Kursthema in das Suchfeld ein. Du kannst danach für jeden Kurs eine kostenlose Beratung anfragen, ohne dich vorher zu registrieren.
Nein. Der Katalog enthält unterschiedliche Weiterbildungen und Förderhinweise. Für einen Bildungsgutschein müssen sowohl der konkrete Kurs als auch der Träger zugelassen sein und deine persönlichen Voraussetzungen geprüft werden. Ein Förderhinweis ist keine Bewilligung.
Die Beratung über Kursweg ist für Teilnehmer kostenlos. Kursweg finanziert sich aus Lead-Gebühren der Anbieter, nicht aus Provisionen vom Teilnehmer.
Die Kursprofile bündeln Informationen zu Lernzielen und Fördermöglichkeiten. Konkrete Starttermine, Preise und die Zulassung der angebotenen Maßnahme bestätigt dir der Bildungsanbieter im Angebot. Prüfe diese Angaben vor deiner Anmeldung und dem Förderantrag.
Anbieter aktualisieren ihre Termine und Preise in ihren eigenen Systemen — wir leiten dich nach deiner Anfrage direkt an die passenden Träger weiter, die dir tagesaktuelle Angebote machen.
Kursweg ist Vermittler zwischen Lernenden und Bildungsanbietern. Wir geben keine Termin- oder Preisinformationen direkt aus — diese erhältst du im Beratungsgespräch vom passenden Träger.