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AI Engineering - Data Science und Machine Learning Engineering Weiterbildung
Neu
Nächster freier Platz
27. Apr. 2026
Du willst AI Engineering lernen? Perfekt! Hier bekommst du in praxisnahen Projekten alle Skills zum Aufbau effektiver Machine Learning Systeme in der realen Welt.
100%
Finanzierung verfügbar
18
verschiedene Programme
70%
Einstellungsquote
7K+
> 7k Alumni
10+
Jahre Erfahrung
Kursinhalte
Alle Inhalte auf einen Blick
Keyfacts
- Vollzeit: 32 weeks (Mo – Fr, 09.00h – 18.30h)
- Teilnehmer*innen: ca. 15
- Standort: Remote (live online)
- Coaches: 2 pro Bootcamp
- Kurssprache: Englisch
- Abschluss: Data Science-Zertifikat und Machine Learning Engineering-Zertifikat
- Zukünftiger Job: Machine Learning Engineer, Data Scientist
- Zukünftiges Gehalt: 60.000€ - 90.000€
- 100% Finanzierung: für arbeitslose & -suchende
Unsere Coaches
Dr. Tereza Iofciu
Department Head Data Science + Machine Learning Engineering
Tech Stack
Python
Docker
dbt
Tensorflow
SQL
Prefect
Grafana
Prometheus
scikit-learn
Pandas
FastAPI
MLOps
Tech Stack downloaden
AI Engineer*in werden – im neue fische Bootcamp
Hör auf, Daten isoliert zu analysieren. Fang an, intelligente Systeme zu bauen und zu deployen. Die Tech-Zukunft gehört Engineers, die die Lücke zwischen Data Science und produktionsreifer Software schließen können. Bei neue fische erhältst du eine einzigartige Weiterbildung mit zwei Zertifikaten, das dich von den Grundlagen der Data Science bis zur Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Datenprodukten führt.
Praxisorientierte Weiterbildung für eine zukunftssichere Karriere
Dieses Programm kombiniert fundierte Theorie mit praktischen Inhalten und bereitet dich optimal auf einen neuen Karriereweg vor. Du lernst durch Tun und meisterst die Tools, die die Datenbranche antreiben:
➡️ Tool-Meisterschaft: Du arbeitest an realen Projekten und meisterst Tools wie Python, TensorFlow, scikit-learn, SQL, dbt, Prefect, Prometheus, Grafana, Pandas und Jupyter Notebooks.
➡️ Portfolio-Power: Durch die Arbeit an zwei Capstone-Projekten baust du ein starkes Portfolio auf, das die Aufmerksamkeit führender Unternehmen auf sich zieht.
➡️ Dein Karriere-Launchpad: Dank unserer umfassenden Karriereunterstützung hast du beste Chancen, in deiner neuen beruflichen Richtung erfolgreich zu sein.
Warum eine AI Engineering Weiterbildung?
Zwei Abschlüsse für maximales Einkommenspotenzial. Diese Kombi-Weiterbildung ist eine strategische Investition, die dich optimal positioniert, um in der Datenwelt erfolgreich zu sein. Wenn du einen akademischen Hintergrund hast: Hier verwandelst du deine tiefgreifenden analytischen Skills in einen hochpraktischen, businessfokussierten Bereich. Und wenn du einen technischen Hintergrund hast: Hier meisterst du die fortgeschrittenen Techniken des Model-Deployments, Monitorings und Software Engineering - die Skills, die du brauchst, um in eine zentrale "Builder"-Rolle zu wechseln.
Unsere Partnerfirmen
Startdaten
Die nächsten Termine: AI Engineering - Data Science und Machine Learning Engineering Weiterbildung
✅ Das AI Engineering - Data Science and Machine Learning Engineering Programm findet Remote statt.
Apr. | 27. Apr. – 23. Dez. ‘26 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
|---|---|---|---|---|---|
Juni | 29. Juni – 23. Feb. ‘27 | Vollzeit | Remote | Deutsch | Platz sichern |
Juni | 29. Juni – 23. Feb. ‘27 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
Curriculum
Das lernst du in unserem AI Engineering - Data Science und Machine Learning Engineering Bootcamp
Die Studierenden werden mit der Struktur und den Erwartungen des Kurses vertraut gemacht. Sie lernen, ihr Lernen zu organisieren, Zeit und Stress zu bewältigen und eine Denkweise zu entwickeln, die ihre berufliche Weiterentwicklung fördert. Ein erster Überblick über die IT-Branche hilft ihnen, ihr zukünftiges Arbeitsumfeld zu verstehen, während erste Schritte in der Karriereentwicklung und im Personal Branding ihnen helfen, langfristige Ziele zu setzen. Eine spezielle Einheit zum verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools bereitet die Studierenden darauf vor, KI durchdacht in ihr Lernen zu integrieren. Die technische Einrichtung stellt sicher, dass alle startklar sind.
Die Studierenden erlernen die grundlegenden Fähigkeiten für die Arbeit in der Unix-Shell. Sie wiederholen außerdem die Grundlagen der Programmiersprache Python und schreiben und führen ihre ersten kleinen Programme aus. Durch die Nutzung von Git und GitHub werden sie direkt in die moderne, kollaborative Arbeitsweise der Branche eingeführt, einschließlich der Versionsverwaltung von Code sowie der gemeinsamen Bearbeitung der Codebasis mit anderen durch Konzepte wie Branching und Pull Requests.
Aufbauend auf den Grundlagen von Phase 2 lernen die Studierenden Werkzeuge zur Extraktion und Bearbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Dateien und Datenbanken kennen. Hierfür verwenden sie SQL und Pandas. Nach praktischen Übungen zur Datenmanipulation erstellen sie deskriptive Analysen mithilfe verschiedener Plotbibliotheken und -typen. Diese Phase schließt mit einem zweitägigen Projekt zur explorativen Datenanalyse (EDA) ab, in dem die Studierenden mit einem realen Datensatz arbeiten. Stets mit Blick auf den Business Case entwickeln sie für ihren simulierten Stakeholder Empfehlungen und aussagekräftige Visualisierungen, die auf dessen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Konzepte überwachter Machine-Learning-Techniken für Regression und Klassifikation. Die Studierenden werden in verschiedene Algorithmen eingeführt, darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume sowie Ensemble-Methoden. Neben der Einführung in die statistischen Grundlagen der Algorithmen betrachten wir auch den Anwendungsbereich und die Annahmen dieser Modelle. Außerdem betonen wir die Bedeutung der Modellevaluierung und welche Trade-offs beim Aufbau prädiktiver Modelle berücksichtigt werden müssen. Die Studierenden wenden alle erlernten Fähigkeiten an, indem sie in Gruppen an einem viertägigen Machine-Learning-Projekt arbeiten, das den gesamten Data-Science-Lebenszyklus abdeckt. Gemeinsam definieren sie Meilensteine und berücksichtigen den Wert ihres Datenprodukts, während sie gleichzeitig Erfahrung in kollaborativer Arbeit mit Git und GitHub sammeln. Der letzte Schritt besteht in einer Präsentation der Ergebnisse vor den Stakeholdern.
Aufbauend auf grundlegenden Kenntnissen statistischer Lernverfahren und der zugehörigen Softwareimplementierung vertiefen die Studierenden ihr Verständnis von Prognosetechniken für Zeitreihen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung ungelabelter Daten ist es wichtig, auch die Herausforderungen des unüberwachten Lernens zu meistern. Die Studierenden erhalten eine Einführung in Dimensionsreduktions- und Clustering-Verfahren. Um ein grundlegendes Verständnis der heute oft als KI bezeichneten Konzepte zu erlangen, werden ihnen künstliche neuronale Netze vorgestellt. Der Aufbau eines eigenen tiefen neuronalen Netzes von Grund auf vertieft ihr Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse und Konzepte. Auch typische Anwendungsbereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und gängige verwandte Techniken wie Transferlernen werden behandelt.
Um die erlernten Fähigkeiten zu festigen und die Gruppenarbeit und Zusammenarbeit weiter zu fördern, bietet das Abschlussprojekt den Rahmen und die Zeit, ein größeres Data-Science-Problem von Anfang bis Ende zu bearbeiten. Studierende haben die Möglichkeit, selbstständig ein Problem zu finden, indem sie öffentlich verfügbare Datensätze nutzen oder mit Daten eines unserer Partnerunternehmen arbeiten. In Teams von drei bis vier Personen erarbeiten und präsentieren sie eine Lösung für das jeweilige Problem. Dadurch wenden sie nicht nur ihr erworbenes Wissen über technische Themen und agile Methoden an, sondern erweitern auch ihre Kompetenzen entsprechend den Anforderungen ihrer Projekte.
In der ersten Phase lernen die Studierenden Softwareentwicklungsmethoden und deren Bezug zur Datenwissenschaft kennen. Ziel der ersten Woche ist es, besseren Code für Data-Science-Projekte zu schreiben. Dazu behandeln wir Softwareentwicklung mit Python (Programmierung, Arbeit mit Git und objektorientierte Programmierung). Anschließend zeigen wir, wie sich die Lücke zwischen dem üblichen Data-Science-Workflow und produktionsreifem Code schließen lässt.
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden sicher im Umgang mit Daten für ihre Modelle aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten sein. Data Engineering befasst sich mit dem zuverlässigen und vertrauenswürdigen Übertragen und Transformieren von Daten. Die Studierenden lernen die Datenarchitektur für die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung kennen. Sie erfahren, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbankzugriffen und APIs beziehen. Anschließend erlernen sie die Konzepte der Datenmodellierung mit dbt. Darauf aufbauend erstellen sie Datenpipelines mit Prefect und lernen die Konzepte der Batch-Verarbeitung und des Streamings kennen. Abschließend richten sie eine Feature-Engineering-Pipeline in der Cloud für ihr Data-Science-Projekt ein.
In der dritten Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer den Lebenszyklus des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie sie Data-Science-Produkte in die Produktion überführen. Es gibt eine Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von Einheiten zu Testverfahren, Bereitstellungsstrategien und Containerisierung.
In dieser Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer, was es bedeutet, Machine-Learning-Produkte im Produktiveinsatz zuverlässig und langfristig zu betreiben. In der vorherigen Phase haben sie gelernt, wie man Modelle bereitstellt; nun lernen sie, wie man sie überwacht und wartet.
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden in der Lage sein, KI-Systeme mithilfe moderner Technologien für große Sprachmodelle (LLM) zu verstehen, zu entwickeln und zu evaluieren. Sie erwerben grundlegende Kenntnisse über LLM-Architekturen, Einbettungen, Vektorsuche und Prompt-Engineering; sammeln praktische Erfahrung im Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG); führen Feinabstimmung und Evaluierung kleiner Modelle durch; und entwerfen benutzerdefinierte agentenbasierte Systeme mithilfe von Frameworks wie LangChain, pydanticAI und MCP.
In dieser Phase lernen die Studierenden, LLM-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten. Sie entwickeln FastAPI-Dienste, containerisieren diese mit Docker und stellen KI-Systeme auf Google Cloud Run bereit. Die Studierenden integrieren Monitoring und Observability, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, und lernen, vollständige RAG- und Agenten-Pipelines von Anfang bis Ende bereitzustellen.
In der letzten Phase des Bootcamps bearbeiten die Studierenden ein umfassendes Abschlussprojekt, in dem sie alle erlernten Kenntnisse anwenden. Sie entwerfen, entwickeln, implementieren und überwachen ein komplettes Machine-Learning-System, das ein reales Problem löst. In Teams arbeiten die Studierenden wie ein professionelles MLE-Team und nutzen Best Practices aus Softwareentwicklung, Data Engineering, Machine-Learning-Engineering, Modellüberwachung und LLM-Entwicklung. Das Bootcamp schließt mit einer Präsentation und Live-Demonstration ihrer Lösung vor Dozenten und Kommilitonen ab.
Einfach und fair bezahlbar
Bildung muss bezahlbar sein. Schau dir jetzt alle Optionen der Finanzierung an.
Bildungsgutschein
Agentur für ArbeitSofort zahlen
kein ProblemDer Arbeitgeber zahlt
Re- & Upskilling
Diese Schritte sind für deine Kursteilnahme wichtig
Egal, ob du z. B. dein Studium abgebrochen hast, in Kurzarbeit bist, von Arbeitslosigkeit bedroht bist oder deinen Job verloren hast – deine Zeit ist gut genutzt, wenn du dich digitaler aufstellst. Beachte bitte, dass der Prozess, um von der Agentur für Arbeit den Bildungsgutschein zu bekommen, relativ viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Wir raten dir daher zu folgendem Ablauf.
Schritt 1
Melde dich frühzeitig arbeitssuchend
Um deinen Bildungsgutschein für deine Umschulung von der Agentur für Arbeit, dem JobCenter oder dem Arbeitsamt zu bekommen, solltest du dich frühzeitig arbeitssuchend melden. Daher ist es sehr wichtig, dass du zuallererst einen Termin bei deinem zuständigen Amt vereinbarst. Mach es am besten direkt jetzt!
Schritt 2
Hol dir dein Bildungsangebot bei uns
Der nächste Schritt auf dem Weg zu deinem IT-Bildungsgutschein geht easy und fix: Melde dich bei uns! Wir erstellen dir ein offizielles Bildungsangebot, dass du dann bei der Agentur für Arbeit, dem Jobcenter oder dem Arbeitsamt einreichen kannst.
Schritt 3
Beantrage den Bildungsgutschein
Jetzt geht’s ans Eingemachte: Mit dem von uns erstellten Bildungsangebot gehst du nun zurück zu deiner zuständigen Stelle und beantragst deinen Bildungsgutschein. Sobald dieser bewilligt ist, kannst du bei uns in deine neue Karriere durchstarten. Wir freuen uns auf dich!
FAQ
Richtig gute Fragen, hilfreiche Antworten
Du hast noch Fragen zur Ausbildung, den Preisen, der Finanzierung, o. Ä. ? Dann schau dich hier um oder kontaktiere uns direkt.
Das Training ist für alle Einstiegsniveaus geeignet. Es sind weder ein Abschluss noch technische Vorkenntnisse erforderlich. Du wirst einen Google Account benötigen.
Wenn du jedoch deinen Arbeitscomputer nutzt, empfehlen wir dir, mit deiner IT-Abteilung abzuklären, ob du Zugriff auf Slack und Zoom hast.
Für alle, die das Ziel teilen, erfolgreich zu sein, exzellent zu arbeiten und gemeinsam zu wachsen. Das Lernen in einem Kohort ist eine gemeinschaftliche Erfahrung. Du wirst gemeinsam mit deinen Begleiter*innen während des gesamten Kurses wachsen und Fortschritte machen. Es bietet dir die Möglichkeit, eigenständig Fähigkeiten zu entwickeln, während du zugleich deine Soft Skills und Teamfähigkeiten verbesserst. Ein großer Vorteil: Du bist auf deinem Weg zum Erfolg nie allein!
Du benötigst lediglich die Standards: Eine stabile Internetverbindung und einen Computer. Wir empfehlen zusätzlich eine Kamera und ein Mikrofon.
Du kannst nach dem Bootcamp beispielsweise als AI Engineer, Machine learning Engineer sowie als Data Scientist durchstarten.
Ja, keine Sorge! Viele Teilnehmer starten bei Null, und AI Bootcamps sind so konzipiert, dass sie euch Schritt für Schritt in komplexere Themen führen. Aber etwas Vorbereitung hilft ungemein:
Python-Grundlagen: Einschließlich Datentypen, Schleifen, Funktionen und Bibliotheken wie NumPy – 4–6 Wochen Self-Study schafft das Fundament.
Lineare Algebra & Wahrscheinlichkeitsrechnung: Grundverständnis zu Matrizen, Vektoren, Sigma, Normalverteilungen – Online-Kurse wie Khan Academy bieten einen guten Einstieg.
Machine Learning Intro: Kostenloses Training mit Scikit-Learn-Pipelines oder Kaggle-Einsteiger-Tutorials – damit du nicht im Klassenzimmer innerlich zurückfällst.
Rechenumgebung testen: Erstelle einen kostenlosen Google Colab oder Azure Notebooks Account – so bist du vertraut mit der Cloud-Entwicklung.
Remote-Karrieren sind besonders im AI-Umfeld beliebt und gefragt. Hier erfährst du, wie du dich optimal positionierst:
Remote-Setup: Stelle sicher, dass dein Kurs Tools wie GitHub, Docker, Kubernetes, Cloud Services (Azure, AWS, GCP) und CI/CD-Pipelines beinhaltet – das erwarten Remote-Arbeitgeber.
Zertifikate zur Sichtbarkeit: Zertifikate wie Azure AI Engineer, AWS Certified Machine Learning oder TensorFlow Developer stärken deinen Remote-Marktwert.
Open-Source-Beiträge: Zeige aktiv eigenes KI-Projekt, AI-Demos oder Kaggle-Notebooks auf GitHub – überzeugt mehr als Worte.
Internationale Netzwerke: Trete globalen Slack-Channeln wie AI Engineering Slack, LinkedIn AI-Gruppen oder Kaggle-Foren bei – so erhältst du Referenzen und Jobkontakte.
Remote-Vorteil: Teile in Bewerbung, wie du in Teams kommuniziert hast – Zoom, Dokumentations-Praxen und async communication Skills zeigen deine Eignung als Remote Engineer. 💼🌍
Damit positionierst du dich als zukunftsfähiger AI Engineer – unabhängig von Land oder Stadt, mit globaler Reichweite und Freeagent-Freiheit.
Worauf wartest du?
Unser Student Admissions Team freut sich mit dir zu sprechen, deine Fragen zu beantworten und dich zu beraten. Meld dich bei uns!
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