Einführung in das interaktive Online-Lernformat

• Nutzung von ZOOM und eCampus
• Einführung in Entwicklungsumgebungen: Google Colab, Visual Studio Code, PyCharm, Anaconda
• Grundlagen virtuellen Lernens und Gruppenarbeit

Python Grundlagen

• Grundlegende Programmierkonzepte in Python
• Datentypen, Kontrollstrukturen, Standardfunktionen
• Arbeiten mit Dateien und Pfaden
• Nutzung von Bibliotheken und virtuellen Umgebungen

Effizientes Programmieren: Funktionen und Module in Python

• Erstellung eigener Funktionen

• Modularisierung von Programmen
• Fehlerbehandlung (Exception Handling)
• Nutzung von Standardbibliotheken wie Math und Random

Softwareentwicklung mit Datenbanken, SQL und NoSQL

• Grundlagen relationaler (SQL) und nicht-relationaler (NoSQL) Datenbanken
• Anwendung von SQL-/NoSQL-Operationen in Python
• Verknüpfung von Datenbanken mit OOP-Techniken
• Entwicklung einfacher Data Pipelines

Python OOP und GUI Gestaltung

• Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung (OOP)
• Erstellung grafischer Benutzeroberflächen (GUI) mit Tkinter und PyQt
• Arbeit mit Multi-Dokument-Interfaces (MDI)

Machine Learning Grundlagen

• Einführung in Machine Learning Konzepte
• Arbeiten mit Matrizen, Vektoren, Tabellen
• Nutzung von Machine Learning Bibliotheken in Python
• Statistikgrundlagen für Machine Learning
• Einführung in Natural Language Processing (NLP)

Machine Learning – Visualisierung und Data Pipelines

• Datenvisualisierung mit Tools wie Plotly und Dash
• Aufbau von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load)
• Integration von Webservices und REST-APIs
• Grundlagen von Big Data Technologien

Machine Learning und Deep Learning Grundlagen

• Funktionsweise neuronaler Netze
• Trainieren und Evaluieren von Netzen mit Keras
• Map-Reduce-Algorithmen
• Deployment von Machine Learning und Deep Learning Modellen

DSAI Zertifizierung (Abschlussprojekt)

• Eigenständige Entwicklung eines Projekts mit Machine Learning oder neuronalen Netzen
• Anwendung von OOP, GUI-Design, Datenaufbereitung und -analyse
• Präsentation der Projektarbeit und theoretischer Abschlusstest

Karrierecoaching (optional zweisprachig)

• Individuelle Profilberatung & Positionierung
• Zielentwicklung & Perspektivplanung
• Englischförderung im internationalen Kontext
• 1:1-Coaching und Bewerbungstraining

Lernziele

• In dieser Weiterbildung Datenanalyse und Künstliche Intelligenz lernst du datengetriebene Projekte eigenständig zu planen, umzusetzen und zu steuern. Dabei setzt du moderne Big-Data-Technologien sowie statistische Methoden gezielt ein, um komplexe Fragestellungen strukturiert zu bearbeiten.

• Du eignest dir fundierte Kenntnisse in Python und den wichtigsten Bibliotheken an, mit denen du tiefgehende Auswertungen durchführst und belastbare Prognosen erstellst.

• Im Rahmen der Weiterbildung Datenanalyse und Künstliche Intelligenz lernst du außerdem, Daten professionell zu visualisieren und sowohl relationale (SQL) als auch nicht-relationale (NoSQL) Datenbanksysteme effizient in deinen Projekten einzusetzen.

• Darüber hinaus setzt du die Grundlagen von neuronalen Netzen und lernenden Modellen praxisnah um und bringst intelligente Systeme erfolgreich in die Anwendung.

• Mit dem Abschluss der Zertifizierung weist du deine praktischen Kompetenzen im Bereich moderner datenbasierter Anwendungen offiziell nach.

Zielgruppen

• Menschen ohne aktuelle Beschäftigung oder aktiv auf Arbeitssuche
• Berufserfahrene Fachkräfte mit Wunsch nach beruflicher Neuorientierung oder Weiterentwicklung
• Personen mit akademischem Hintergrund oder einem nicht abgeschlossenen Studium
• Rückkehrende in den Beruf nach einer familiären oder gesundheitlichen Auszeit
• Menschen mit Migrations- oder Fluchtgeschichte
• Teilnehmende mit Interesse an Teilzeitmodellen oder flexiblen Arbeitszeiten
• Personen mit gesundheitlichen Einschränkungen oder im Rehabilitationsprozess
• Angehörige der Bundeswehr in der Phase der zivilen beruflichen Neuorientierung
• Erwerbstätige sowie Selbstzahlende, die sich gezielt fachlich weiterqualifizieren möchten

Teilnahmevoraussetzungen

Voraussetzung für die Teilnahme an der Weiterbildung Datenanalyse und Künstliche Intelligenz ist eine abgeschlossene Berufsausbildung oder ein Hochschul- bzw. Fachhochschulstudium.

Auch ein nicht abgeschlossenes Studium stellt kein Ausschlusskriterium dar. Darüber hinaus sind Interesse an digitalen Technologien, Kommunikation und zukunftsorientierten Themen sowie ein ausgeprägtes analytisches Denkvermögen wichtig.

Wer strukturiert arbeitet, über sichere PC-Kenntnisse verfügt und offen für neue Entwicklungen ist, bringt gute Voraussetzungen für die Weiterbildung Datenanalyse und KI mit. Erste praktische Berührungspunkte mit Statistik, Programmierung oder datenbezogenen Themen sind von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung.

Quereinstiege sowie eine berufliche Neuorientierung sind ausdrücklich erwünscht und werden aktiv unterstützt.

Vollzeit

Trainingsmethode

So funktioniert modernes Lernen: interaktiv, flexibel und persönlich begleitet – in unserer digitalen Lernumgebung.

Deine Weiterbildung Datenanalyse und Künstliche Intelligenz findet live im virtuellen Klassenraum statt. Im direkten Austausch mit erfahrenen Dozentinnen und Dozenten sowie anderen Teilnehmenden baust du Schritt für Schritt fundiertes Fachwissen auf. Der Fokus liegt dabei auf praxisnaher Vermittlung, Verständlichkeit und gemeinsamem Lernen.

Sämtliche Lernmaterialien, Aufgaben und ergänzenden Inhalte stehen dir jederzeit über unseren Online-Campus zur Verfügung. Dadurch kannst du Inhalte flexibel vertiefen, wiederholen oder dich gezielt vorbereiten – unabhängig von Zeit und Ort.

Ein durchdachter Methodenmix aus Live-Unterricht, Gruppenarbeiten, individuellem Coaching und Übungsphasen sorgt für Abwechslung und nachhaltige Lernerfolge. Während der gesamten Weiterbildung wirst du persönlich begleitet – engagiert, kompetent und auf Augenhöhe.

Du lernst in einem modernen und professionellen Lernumfeld, das konsequent auf deinen persönlichen Lernerfolg ausgerichtet ist.

Perspektiven

Fachkräfte mit zertifiziertem Know-how aus der Weiterbildung Datenanalyse und Künstliche Intelligenz sind international sehr gefragt.

Ob im Energiesektor, in der Logistik, im Finanzwesen oder im Gesundheitswesen – Unternehmen suchen Experten, die Daten gezielt auswerten und daraus fundierte Entscheidungen ableiten können.

Absolventinnen und Absolventen dieser Weiterbildung sind optimal darauf vorbereitet, als Datenanalyst:innen oder Analytics Consultants tätig zu werden.

Mit ihren Fähigkeiten in Datenanalyse, Künstliche Intelligenz, Visualisierung & Softwareentwicklung tragen sie aktiv dazu bei, die digitale Transformation in Unternehmen voranzutreiben.

Die beruflichen Perspektiven in diesem zukunftsträchtigen Bereich sind ausgezeichnet.