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AI Engineering - Data Science und Machine Learning 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
Anastasia Mikheeva
Data Science Coach
Tech Stack
Python
Docker
DBT
Tensorflow
SQL
Prefect
Grafana
Prometheus
Scikit
Pandas
FastAPI
MLOps
Tech Stacks 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 Weiterbildung
✅ Das AI Engineering - Data Science and Machine Learning 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 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 1 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 Grundlagen überwachten maschinellen Lernens, insbesondere Regression und Klassifizierung. Die Studierenden lernen verschiedene Algorithmen kennen, darunter lineare und logistische Regression sowie Entscheidungsbäume. Neben den algorithmischen und statistischen Details werden auch der Anwendungsbereich und die Annahmen der jeweiligen Modelle erläutert. Die Bedeutung der Modellevaluierung und die damit verbundenen Abwägungen beim Erstellen von Vorhersagemodellen werden besonders hervorgehoben. Die Studierenden wenden ihre erlernten Fähigkeiten in Gruppenarbeit an einem viertägigen Projekt an, das den gesamten Data-Science-Lebenszyklus abdeckt. Gemeinsam definieren sie Meilensteine, bewerten den Wert ihrer Datenprodukte und sammeln dabei Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Git und GitHub. Abschließend präsentieren die Studierenden ihre Ergebnisse 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.
Schließe die Lücke zwischen Data-Science-Notebooks und produktionsreifem Code. Konzentriere dich auf sauberen Code, objektorientierte Programmierung (OOP) und Tests.
Schließe deine Software-Grundlagen mit Docker ab und beginne mit Data Engineering, indem du lernst, Daten zuverlässig zu verschieben und zu modellieren.
Meistere die Workflow-Orchestrierung und verstehe den Unterschied zwischen Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung.
Übergang von der Modellierung zur Produktion. Erlerne Strategien für Verhaltenstests und die Bereitstellung von ML-Systemen.
Automatisiere die Bereitstellung von ML-Software mithilfe von Docker und Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines.
Sorge für die Funktionsfähigkeit der Produktionssysteme, indem du die Serviceleistung und die Modellverschlechterung überwachst.
Simuliere einen vollständigen MLOps-Zyklus und beginne den Übergang zum Large Language Model (LLM) Engineering.
Kommuniziere effektiv mit LLMs und entwickle Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme.
Optimierung der LLM-Performance durch Fine-Tuning (LoRA/QLoRA) und Hybrid-RAG-Architekturen.
Erstelle autonome Agenten, die mithilfe von Werkzeugen komplexe Aufgaben anhand von Standardprotokollen lösen.
Finalisiere Agenten-Workflows und lerne, LLMs als skalierbare APIs bereitzustellen.
Stelle LLM-Anwendungen in der Cloud bereit und implementiere ein spezialisiertes Monitoring für GenAI .
Starte das Abschlussprojekt. Definiere das Problem, lege Erfolgskennzahlen fest und baue die Datenerfassungspipeline auf.
Wandle Daten in Merkmale um, trainiere Basismodelle und präsentiere erste Ergebnisse .
Automatisiere den Trainingsablauf und finalisiere die Produktionsarchitektur.
CI/CD abschließen, Dokumentation erstellen und das komplette End-to-End-System präsentieren.
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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