Weiterbildung Data Science & KI – für Akademiker:innen mit Ambition

Die Weiterbildung „Data Science & KI“ bei educx richtet sich an Akademiker:innen aller Fachrichtungen, die in datengetriebene Zukunftsbranchen einsteigen oder ihr Wissen praxisnah erweitern möchten. Sie lernen von erfahrenen Data Scientists, trainieren mit realen Anwendungsfällen und bereiten sich auf zukunftssichere Rollen im Bereich Künstliche Intelligenz und Datenanalyse vor.

Starttermine der nächsten Data Science KI-Weiterbildungen am 22.09.2025 20.10.2025 17.11.2025

Ihre Vorteile bei educx

Dozent:innen aus der Praxis: alle mit Berufserfahrung in Data Science & KI
Individuelle Betreuung: persönliche Mentoren & Support
Karriere-Support: Bewerbungscoaching, LinkedIn-Check, Talentnetzwerk
Lernplattform mit KI-Unterstützung: interaktive Übungen, automatische Feedbacks

Das benötigen Sie

Das richtige Mindset: Intrinsische Motivation, Daten analysieren zu wollen
Abiturniveau in Mathe und eine Affinität zu Zahlen
Hochschulabschluss(egal welcher): Quereinsteiger sind herzlich willkommen
Einen PC mit Internetzugang fürs virtuelle Klassenzimmer und die Entwicklungsumgebungen
Förderung mit Bildungsschein
Humor

Das benötigen Sie nicht

Data Science & KI: Jetzt Weiterbildung starten

Willkommen bei unseren modernen remote-Seminaren mit Live-Trainern. Freuen Sie sich auf Ihren Karrierebooster mit der Aussicht auf ein überdurchschnittliches Gehalt bei Ihrem Wunscharbeitgeber.

In diesen Berufen können Sie nach ihrer Weiterbildung erfolgreich durchstarten:

Data Scientist

Typische Anforderungen:

Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch
Datenanalyse, Modellierung, Machine Learning
Datenbanken: SQL, NoSQL
Visualisierung mit Power BI / Tableau

Stellenbezeichnungen:

Data Scientist (m/w/d)
AI Data Scientist
Machine Learning Scientist

Machine Learning Engineer

Typische Anforderungen:

Entwicklung von ML-Modellen (mit Python, Keras, PyTorch)
MLOps / Deployment von Modellen
Erfahrung mit neuronalen Netzen

Stellenbezeichnungen:

ML Engineer (m/w/d)
Deep Learning Engineer
AI Engineer

KI-Spezialist / AI Specialist

Typische Anforderungen:

Aufbau von KI-Lösungen: Chatbots, Agenten, LLM-Integration
Kenntnis von KI-Frameworks (LangChain, Ollama, HuggingFace)
Prompt Engineering, RAG, Multi-Agent-Systeme

Stellenbezeichnungen:

KI-Spezialist / AI Specialist (m/w/d)
Generative AI Developer
LLM Application Developer

Business Intelligence Analyst / BI Developer

Typische Anforderungen:

BI-Tools: Power BI, Tableau, KNIME
Datenaufbereitung, Dashboarding, Datenmodellierung
Grundlegende Datenbankkenntnisse (SQL)

Stellenbezeichnungen:

BI Analyst / BI Consultant
Data Analyst mit BI-Fokus
KNIME Developer

Big Data Engineer / Datenbankentwickler

Typische Anforderungen:

Arbeiten mit großen Datenmengen
Erfahrung mit SQL, NoSQL, Neo4J, MongoDB, PostgreSQL
ETL-Prozesse und Datenintegration

Stellenbezeichnungen:

Big Data Engineer (m/w/d)
Data Engineer
Datenbankentwickler (NoSQL/Graph)

AI Product Developer / AI Solutions Architect

Typische Anforderungen:

Entwicklung KI-basierter Produkte (z. B. Chatbots, Agenten)
Kombination aus technischer Umsetzung & Produktdenken
API-Anbindung, Benutzerführung, Automatisierung

Stellenbezeichnungen:

AI Product Developer
Technical AI Consultant
KI-Lösungsentwickler / Solution Architect

KI-Berater / Data & AI Consultant

Typische Anforderungen:

Beratung von Unternehmen beim Einsatz von KI
Schnittstelle zwischen Business und Technik
Erfahrung mit Low-Code Tools (KNIME, Power BI)

Stellenbezeichnungen:

KI-Consultant / AI Consultant (m/w/d)
Data & AI Strategy Consultant
Technology Consultant – AI & Automation

Prompt Engineer / Conversational AI Developer

Typische Anforderungen:

Entwicklung intelligenter Dialogsysteme (z. B. Chatbots)
Erfahrung mit LLMs (OpenAI, Claude, etc.)
Kenntnisse in LangChain, Retrieval-Augmented Generation

Stellenbezeichnungen:

Prompt Engineer
Conversational AI Developer
LLM Workflow Engineer

Key Facts
Data Science & KI

Dauer

24 Wochen (Vollzeit)
48 Wochen (Teilzeit)

Standort

Home Office

Unterrichtszeit

8 – 16 Uhr (Vollzeit)
8 – 12 Uhr (Teilzeit)

Förderung

AZAV zertifiziert, Bildungsgutschein gefördert

Prüfung

Klausur, Praxisbezogene Projektarbeit

Abschluss

Zertifikat, von deutschen Unternehmen anerkannt

Ihre Vorteile

Interaktiver Unterricht mit erfahrenen Fachexperten
Gemeinsames Coden und Debugging in Echtzeit
Modernes Online-Trainingsumfeld mit direkter Betreuung
KI-gestützte Automatisierung mit Prompt Engineering und interaktiven Dashboards
Analyse und Optimierung betrieblicher Prozesse mit Daten und KI
Praxisnahe Anwendungsfälle aus Marketing, Vertrieb und Finanzwesen
Strukturierte Datenarchitektur und visuell verständliches Informationsdesign
Datengestützte Entscheidungsunterstützung mit BI-Tools wie Power BI und Tableau
KI-Lösungen mit modernen Frameworks wie LangChain, Ollama und ChatGPT-API

So sieht ein beispielhafter Tag aus

Sie lernen theoretische Konzepte und wenden diese in praktischen Übungen an. Zwischendurch gibt es kleine Verschnaufpausen. Die Live-Dozenten erläutern Ihnen die Theorie in gut verdaulichen Portionen und stehen Ihnen zur Seite, falls Ihr Code einmal nicht wie gewünscht funktioniert.

Während dieser Phasen werden Sie intensiv programmieren. Selbst mit kleinen Code-Schnipseln können Sie bereits einen ersten Eindruck hinterlassen. Im Verlauf Ihrer Weiterbildung wird das Programmieren immer anspruchsvoller, jedoch auch zunehmend unterhaltsamer. Bereits nach kurzer Zeit werden Sie beeindruckende Fortschritte erzielen können. Die Dozenten stehen Ihnen während dieser Phase zur Seite.

Mittagspause

Auch am Nachmittag werden Sie praktisch tätig und implementieren anwendungsbezogene Beispiele, Übungen und (Teil-) Projekte aus der realen Welt. Im Mittelpunkt stehen Fallarbeit, Programmierarbeit, Einzel- oder Gruppenarbeit, Präsentationen uvm. Learning-by-doing ist nach wie vor ein exzellenter Erkenntnisweg! Die Dozenten stehen Ihnen während dieser Phase zur Seite.

Kursinhalte

Data Science & KI

Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.

NEU

Python lernen

Objektorientierte Programmierung (OOP)
Objekte, Klassen und Instanzen
Einfache und effektive Algorithmen
Analyse und Visualisierung von Daten
Exploratory Data Analysis (EDA)
Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
Moderne Entwicklungsumgebungen
The Zen of Python
Pythontypische libraries, packages und Module

Details zu Python

BELIEBT

Neuronale Netze | Deep Learning

Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Neuronale Netze

NEU

Machine Learning & KI

Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen
Feature Engineering, Principle Component
Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
Für Machine Learning typische libraries, packvages und Module

Details zu Machine Learning & KI

BELIEBT

Big Data

Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
Data Mining Simulation
Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)
Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data

Details zu Big Data

NEU

Business Intelligence

Anwendungsbereiche und real case Studies
Die Stärke von Business Intelligenz (BI)
Berichtswesen, bessere qualitative Entscheidungen und Dashboards
Power BI, Orange, KNIME
Geschäftsprozessoptimierung, Marketing
Social Media Analytics, Churn Prediction Sedimentanalyse, Kundensegmentierung, SEO, Keywords Research
Finance, Fraud Detection
Gesundheitswesen, Medizin, Psychologie, Pathologie
Workflows erstellen für Business Intelligence

Details zu Business Intelligence

NEU

KI Anwendungen

Anwendungsbereiche und real case studies
Prompt Engineering und schwache Künstliche Intelligenz (KI)
Artificial Intelligence (AI) und eXplainable AI (eX-AI)
Low-Code
Problemlösungen in den Bereichen Datenzugriff, Datenmanipulation, Visualisierung und Analytik
Der Zusammenhang von Denken und Problemlösen
Die Architektur der Informationsverarbeitung
Semantische Ambiguität als Problem der Sprachverarbeitung
Lernende KI-Algorithmen am Beispiel der starken uns schwachen KI
Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
und mittel LLMs Chatbots erstellen
Prompt Engineering

Details zu KI Anwendungen

Erfolgsgeschichten – hier arbeiten unsere Alumni

Lassen Sie sich von unseren Absolventen inspirieren! Viele unserer Teilnehmer haben bemerkenswerte Karrierewege eingeschlagen und machen heute in verschiedenen Branchen den Unterschied. Ob in Start-ups, bei globalen Konzernen oder in der Forschung – unsere Alumni sind überall zu finden. Lesen Sie ihre Geschichten und erfahren Sie, wie unsere Kurse ihnen geholfen haben, ihre Träume zu verwirklichen.