Karriere
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AI Engineering - Data Science und Machine Learning Training
Nächster freier Platz
29. Juni 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.
Kursinhalte
Alle Inhalte auf einen Blick
Keyfacts
- Vollzeit: 6 Monate (Mo – Fr, 9h – 18h)
- Teilnehmer*innen: ca. 15
- Standort: Remote
- Coaches: 2 pro Bootcamp
- Kurssprache: Englisch
- Zertifikate: Data Science-Zertifikat und Machine Learning Engineering-Zertifikat
Unsere Coaches
Anastasia Mikheeva
Head of Data Science
Tech Stack
Python
FastAPI
Docker
MLOps
DBT
Tensorflow
SQL
Prefect
Grafana
Prometheus
Scikit
Pandas
AI Engineer*in werden – im neue fische Bootcamp
Erlebe ein einzigartiges Bootcamp, das dich von den Grundlagen der Data Science bis hin zur Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Datenprodukten führt. Lerne von engagierten Coaches alles, was du brauchst, um als als Data Scientist, AI- oder Machine Learning Engineer durchzustarten. Dieses kombinierte Programm bietet dir eine nahtlose Weiterentwicklung deiner Fähigkeiten: Von umfassenden Data-Science-Grundlagen bis hin zu spezialisierten Machine-Learning-Engineering-Skills. Jede Phase ist darauf ausgelegt, dir fundiertes Wissen, praktische Anwendungen und reale Projekte zu vermitteln.
In den ersten 12 Wochen tauchst du tief in die Welt der Data Science ein: Du erwirbst Kenntnisse in Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenvisualisierung, Statistik, Big Data, Machine Learning Algorithmus und Deep Learning. Die folgenden 4 Wochen sind deiner Capstone-Phase gewidmet. In deinem Abschlussprojekt entwickelst du ein handfestes end-to-end Data Product, um dein Wissen anzuwenden und deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Im Anschluss daran spezialisierst du dich in weiteren 4 Wochen intensiv auf Machine Learning Engineering: Hier lernst du Data Engineering, ETL und ELT pipelines, Analytics Engineering mit DBT, Batch und Stream Processing, Software Engineering, Model Deployment und Monitoring. Auch diese Phase wird durch eine 4-wöchige Capstone-Phase abgeschlossen, in der du deine Kompetenzen in einem abschließenden Projekt präsentierst. Am Ende erhältst du zwei separate Zertifikate: Data Science Certificate und Machine Learning Engineering Certificate.
Deine praxisorientierte Ausbildung für eine zukunftssichere Karriere
Dieses 24-wöchige Programm kombiniert fundierte Theorie mit praxisnahen Inhalten und bereitet dich optimal auf den Berufseinstieg vor. Du arbeitest an realen Projekten, erhältst individuelles Feedback und lernst Werkzeuge wie Python, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, SQL, DBT, Prefect , Prometheus, Grafana und Jupyter Notebooks. In beiden Capstone Projekten kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und ein Portfolio aufbauen, das die Aufmerksamkeit führender Unternehmen auf dich zieht.
Dank unseres Karriere Coachings, Tipps für dein Portfolio und gezielter Bewerbungsunterstützung bist du bestens vorbereitet, um in der Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens erfolgreich durchzustarten.
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Lernen im neue fische Bootcamp ist für mich die **Mischung aus Praxis und Theorie, die auch für viele Hochschulen eine Bereicherung wäre.**
Startdaten
Die nächsten Termine: AI Engineering - Data Science und Machine Learning Training
✅ Das AI Engineering - Data Science and Machine Learning ist jetzt auch für den Bildungsurlaub zugelassen. Nähere Infos zu den Voraussetzungen und wie du diesen beantragen kannst, findest du hier.
Juni | 29. Juni – 23. Feb. ‘27 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
|---|---|---|---|---|---|
Juni | 29. Juni – 23. Feb. ‘27 | Vollzeit | Remote | Deutsch | Platz sichern |
Aug. | 31. Aug. – 30. Apr. ‘27 | Vollzeit | Remote | Deutsch | Platz sichern |
Curriculum
Das lernst du in unserem AI Engineering - Data Science und Machine Learning Bootcamp
Unix
Command line
Git
Github
Python
Schaffe dir ein solides Fundament in den technischen Tools und Programmierkenntnissen, die Data Scientists benötigen, um Daten zu bearbeiten, Workflows zu erstellen und effektiv zu kommunizieren.
SQL
Pandas
Visualisierung
EDA
Lerne die wichtigsten Verfahren und Werkzeuge kennen, mit denen du Daten analysierst, aufbereitest und grafisch darstellst, um wertvolle Insights für die Entscheidungsfindung zu generieren.
Regression Analysis
Model Evaluation
Machine Learning Project
Baue dir fundierte Machine-Learning-Kenntnisse auf, konzentriere dich dabei auf Supervised Learning und lerne die entscheidenden Modelle kennen.
Neural Networks
Schaffe eine solide Grundlage im Bereich Deep Learning, indem du neuronale Netze und moderne Architekturen erforschst, um komplexe Aufgaben wie die Bildklassifizierung zu bewältigen.
A/B Testing
Hypothesis Testing
Entwickele die analytische Strenge, die erforderlich ist, um Daten zuverlässig zu interpretieren, Annahmen zu validieren und strategische Geschäftsentscheidungen mit statistischen Belegen zu untermauern.
NLP
Time Series
RAG
Prompt Engineering
Tauche tiefer in fortgeschrittene Data-Science-Methoden ein, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen.
Clustering
Dimensionality Reduction
Recommender Systems
Entdecke verborgene Strukturen in den Daten, um Kundensegmente zu identifizieren, Strategien zu optimieren und umsetzbare Erkenntnisse ohne vordefinierte Kategorien zu gewinnen.
Capstone
Streamlit
APIs
Wende alles, was du bisher gelernt hast, in einem 4-wöchigen Abschlussprojekt an, indem du Dateneinblicke in reale Datenprodukte umwandelst und umfassende Lösungen für einen Business Case lieferst.
Code Quality
Version Control
OOP
Refactoring & Testing
Docker
Meistere die Grundlagen des Schreibens von produktionsreifem Python-Code, der Versionskontrolle und der Bereitstellung mit Docker und Cloud-Tools.
Data Sourcing
Data Architecture
Data Modeling
Data Pipelines
Cloud Feature Engineering
Entwickle fundierte Kenntnisse im Bereich Data Engineering, um Daten für skalierbare Echtzeitanwendungen zu beschaffen, zu modellieren und zu verarbeiten.
Docker for ML
End-to-End Deployment
Deployment Strategies
Testing ML Models
ML Basics
Meistere den Lebenszyklus des maschinellen Lernens und implementiere zuverlässige Data-Science-Produkte von Anfang bis Ende.
CI/CD
Service Monitoring and Tracking
Model Monitoring
Real-Time Monitoring
MLOps
Entwickele robuste Prozesse, um die langfristige Zuverlässigkeit von ML-Modellen im Produktivbetrieb durch robuste Überwachung, Drift-Erkennung und automatisiertes Nachtraining sicherzustellen.
Capstone
In diesem praxisorientierten Projekt wenden Studierende Konzepte des maschinellen Lernens an, um ein reales Geschäftsproblem zu lösen. Sie entwickeln, implementieren, überwachen und warten ML-Modelle und stellen sicher, dass diese die Anforderungen an Leistung und Skalierbarkeit erfüllen. Das Projekt umfasst die gesamte Modellentwicklung – von der Datenvorverarbeitung und dem Training bis hin zur Implementierung und Echtzeitüberwachung. Die Teams arbeiten zusammen, um produktionsreife Lösungen zu entwickeln und so die Aufgaben von Machine-Learning-Ingenieuren im Berufsalltag zu simulieren.
Unsere Partnerfirmen
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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