Der Arbeitsmarkt braucht KI-Fachkräfte
PwC prognostiziert, dass KI das BIP Deutschlands um 11,3% steigern wird – ein Potenzial von 430 Milliarden Euro bis 2030.
PwC prognostiziert, dass KI das BIP Deutschlands um 11,3% steigern wird – ein Potenzial von 430 Milliarden Euro bis 2030.
70% der deutschen Unternehmen nutzen KI bereits oder planen den Einsatz in naher Zukunft (BITKOM).
70% der deutschen Technologieunternehmen haben Schwierigkeiten bei der Besetzung offener IT-Stellen.
Absolvent:innen qualifizieren sich für:
Kursmodule
6 praxisnahe Module – 19 Wochen / 760 Unterrichtseinheiten
Data Analytics & Python Grundlagen
- Python-Programmierung für Data Science
- Datenstrukturen & Variablen
- Pandas, NumPy & Datenbereinigung
- Erste Analysen & Visualisierungen
Machine Learning
- Supervised & Unsupervised Learning
- Regression, Klassifikation & Clustering
- Feature Engineering
- Modellvalidierung & Hyperparameter-Tuning
Deep Learning Architectures
- TensorFlow & PyTorch
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- Transfer Learning & Anwendung auf strukturierte Daten
Natural Language Processing (NLP)
- Textklassifikation & Sentiment-Analyse
- Large Language Models (LLMs)
- Prompt Engineering
- NLP-Anwendungen in der Praxis
Advanced NLP, Deployment & MLOPs
- Fortgeschrittene NLP-Techniken
- Modell-Deployment & API-Integration
- MLOps-Pipelines
- Automatisierung der Datentransformation
Capstone Projekt & Abschlussphase
- Projektarbeit & Projektpräsentation
- Lebenslauf & Portfolio
- Networking & Bewerbungsstrategien
- Interview-Vorbereitung
Branchen, die KI brauchen
Data Science & KI-Fachkräfte werden in nahezu jeder Branche gesucht
Fertigung
KI optimiert Produktionslinien, Qualitätskontrolle und Lieferketten.
Automobilindustrie
Autonome Fahrzeuge und KI-gestützte Fertigungsprozesse.
Gesundheitswesen
KI hilft bei Diagnosen, personalisierten Behandlungen und Optimierung von Abläufen.
Finanzen
Betrugserkennung, Risikomanagement und Automatisierung des Kundenservices.
Cybersicherheit
KI erkennt Bedrohungen und automatisiert Reaktionssysteme.
Telekommunikation
KI optimiert Netzwerke und den Kundenservice.
Lernziele
Nach Abschluss des Programms sind Teilnehmende in der Lage:
- Daten zu analysieren, zu bereinigen und für ML-Modelle aufzubereiten
- Machine-Learning-Modelle eigenständig zu entwickeln und zu evaluieren
- Deep-Learning-Architekturen für NLP und Computer Vision einzusetzen
- Generative KI-Modelle in Business-Kontexten anzuwenden
- Datengetriebene Entscheidungen mit statistischen Methoden zu treffen
- KI-Projekte von der Konzeption bis zur Produktionsreife umzusetzen
- Ergebnisse professionell vor Stakeholdern zu präsentieren
Für wen ist dieser Kurs geeignet?
- Arbeitssuchende mit Interesse an Data Science & KI
- Quereinsteiger:innen ohne IT-Vorkenntnisse
- Berufstätige, die sich umorientieren möchten
- Fachkräfte, die sich im KI-Bereich spezialisieren wollen
Zulassungsvoraussetzungen
- Grundlegende digitale Kompetenzen
- Motivation zur beruflichen Weiterentwicklung
- Deutschkenntnisse mindestens auf Niveau A2
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich.