Data Science

Werde Expert:in für Data Science und lerne in dieser Weiterbildung von Datenqualität und SQL bis zu Python-Analytics, Machine Learning und KI-Automatisierung alles, um auf dem Jobmarkt zu überzeugen. Du verbindest Data Science mit Prozessanalyse und baust Dir mit einem Portfolio-Projekt eine überzeugende Arbeitsprobe auf.

Wähle deine Variante

Alle Varianten enthalten Data Quality in Practice, Business Analyse, KI-Automatisierung, SQL, Power BI, Data Analytics, Data Science, Object-Oriented Programming und Portfolio-Projekt.

Deine Variante: Change Management · 11–12 Monate VZChange Management mit Copilot · 10–11 Monate VZStrategisches KI-Management · 11–12 Monate VZ

Was ist Data Science?

Data Scientists entwickeln Modelle, die aus Daten Vorhersagen und Muster ableiten, und verstehen zugleich, wie Ergebnisse im Unternehmen wirken. Mit dieser Weiterbildung belegst Du Dein Know-how in Machine Learning, Programmierung und der Verankerung von Ergebnissen in Organisationen. Deine StackFuel Zertifikate und Dein Portfolio machen es für Arbeitgeber sichtbar.

Warum hilft Dir dieses Data-Scientist-Training und was bringen Dir die Zertifikate?

Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten, im Data-Science-Modul entwickelst Du Machine-Learning-Modelle, und mit objektorientierter Programmierung schreibst Du wartbaren Code. Mit Business-Analyse und Change Management modellierst Du Prozesse und begleitest Veränderungen, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.

Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten, im Data-Science-Modul entwickelst Du Machine-Learning-Modelle, mit objektorientierter Programmierung schreibst Du wartbaren Code, und mit Microsoft Copilot arbeitest Du im Büroalltag produktiver. Mit Business-Analyse und Change Management modellierst Du Prozesse und begleitest Veränderungen, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.

Du lernst, Daten mit SQL abzufragen, in Excel zu prüfen und aufzubereiten und in Power BI als Dashboards darzustellen. Mit Python und pandas analysierst Du Daten, im Data-Science-Modul entwickelst Du Machine-Learning-Modelle, mit objektorientierter Programmierung schreibst Du wartbaren Code, und mit Microsoft Copilot arbeitest Du im Büroalltag produktiver. Im strategischen KI-Management bewertest Du KI-Use-Cases, mit Business-Analyse modellierst Du Prozesse, mit n8n baust Du KI-Agenten, und in einem Portfolio-Projekt wendest Du Dein Wissen praxisnah an. Alles lernst Du zu festen Unterrichtszeiten, begleitet von Live-Sessions und unseren Coaches.

Diese Trainings sind im Trainingsprogramm enthalten:

Training

Data Quality in Practice – Focus Excel

Datenqualität

Excel

PowerQuery

Du strukturierst und analysierst Daten in Excel, sicherst ihre Qualität mit PowerQuery und Prüfroutinen und schaffst so verlässliche Grundlagen für Entscheidungen....

Was? Du legst Daten in strukturierten Tabellen an, wertest sie mit Funktionen wie XVERWEIS, Pivot-Tabellen und Diagrammen aus, lernst die Dimensionen der Datenqualität kennen und bereinigst Daten mit dem PowerQuery-Editor.
Wozu? Damit Analysen und Entscheidungen auf sauberen, geprüften Daten beruhen und Du einschätzt, wo Excel an seine Grenzen kommt.
Praxis: Im Abschlussprojekt bereinigst, prüfst und wertest Du einen unbereinigten Unternehmensdatensatz aus.

2 Wochen (VZ)

Deutsch

1 von 2 · Abhängig von Deiner Variante

Deine Variante

Training

KI-Fachkraft

Generative KI & Large Language Models

Prompting & Automatisierung

Anwendungsfälle im Unternehmenskontext

Lerne, wie Du KI-Modelle wie ChatGPT und Co. sicher, effizient und zielgerichtet im Arbeitsalltag einsetzt...

Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und generativen Modellen verstehen
Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und deren Grenzen kennen
Effektives Prompting erlernen, um präzise und wiederholbare Ergebnisse zu erzielen
KI für Recherche, Textgenerierung, Zusammenfassungen und Ideation nutzen
Workflows mit KI-Unterstützung entwerfen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren
Risiken, Bias und Datenschutzaspekte bei der KI-Nutzung einschätzen
Best Practices für die Einführung von KI im Team und im Unternehmen anwenden

1 Monat (VZ)

Deutsch

Deine Variante

Training

Microsoft Copilot - Vertiefung

Microsoft Copilot

Prompting

M365-Workflows

Du setzt Microsoft Copilot in Word, Outlook, PowerPoint, Teams und Excel gezielt ein und erzielst mit klaren Prompts verlässliche Ergebnisse....

Was? Du ordnest die Copilot-Varianten in Microsoft 365 ein, klärst Datenzugriff und Datenschutz, formulierst Prompts nach einer festen Vier-Elemente-Struktur und prüfst KI-Ausgaben systematisch auf Fehler und Halluzinationen.
Wozu? Damit Du Texte, E-Mails, Präsentationen, Meetings und Excel-Auswertungen schneller und zuverlässiger bearbeitest.
Praxis: Im Abschlussprojekt setzt Du ein eigenes Copilot-Projekt über mehrere Apps hinweg um und baust Dir eine persönliche Prompt-Bibliothek auf.

1 Woche (VZ)

Deutsch

Training

Business Analyse und Prozessmodellierung

Prozessmodellierung

Requirements Engineering

Stakeholder-Management

Du analysierst Business-Kontexte, modellierst Prozesse und bringst Veränderungsvorhaben mit Daten und KI bis zur Entscheidungsreife....

Was? Du analysierst Business-Kontexte mit Methoden wie SWOT und PESTLE, modellierst Prozesse mit Flowcharts, Swimlanes, UML und BPMN, erhebst und priorisierst Anforderungen, führst Gap-Analysen durch und bewertest den Business Impact.
Wozu? Damit Du Veränderungsvorhaben strukturiert vorbereitest, Stakeholder gezielt einbindest und Entscheidungen auf einer belastbaren Grundlage ermöglichst.
Praxis: Im Abschlussprojekt arbeitest Du ein eigenes Project Proposal aus und präsentierst es Stakeholdern.

3 Wochen (VZ)

Deutsch

1 von 2 · Abhängig von Deiner Variante

Deine Variante

Training

Changemanagement und Digitale Transformation

Change-Frameworks

Widerstand & Stakeholder

Change-KPIs

Du analysierst digitale Veränderungen, steuerst sie mit passenden Change-Frameworks und verankerst sie mithilfe von Daten und Kommunikation nachhaltig in der Organisation....

Was? Du ordnest Veränderungstreiber und Reifegrade ein, wendest Frameworks wie Lewin, Kotter, ADKAR und Cynefin an, definierst KPIs für Akzeptanz und Wirkung und steuerst Kultur, Widerstand und Kommunikation.
Wozu? Damit Du Veränderungen in Unternehmen planbar steuerst, Erfolge messbar machst und Betroffene gezielt einbindest.
Praxis: Du arbeitest mit szenariobasierten Übungen und verknüpfst im Abschlussprojekt Stakeholder-Analyse, Frameworks, KPI-Set und Kommunikations-Roadmap zu einem integrierten Change-Projekt.

2 Wochen (VZ)

Deutsch

Deine Variante

Training

Strategisches KI-Management

KI-Strategie

KI-Use-Cases

KI-Governance

Du lernst, KI-Initiativen strategisch zu planen, fundiert zu bewerten und verantwortungsvoll umzusetzen....

Was? Du identifizierst und bewertest KI-Use-Cases, ordnest Datenqualität und Governance ein, berücksichtigst DSGVO und EU AI Act und lernst, KI-Strategien mit Change Management, KPIs und ROI-Betrachtung umzusetzen.
Wozu? Damit Du KI-Entscheidungen fundiert vorbereitest, Risiken im Blick behältst und den Geschäftswert von KI messbar machst.
Praxis: Im Abschlussprojekt erarbeitest Du eine eigene KI-Roadmap mit Business Case und Governance und präsentierst sie im Plenum.

4 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

KI - Workflow & Automatisierung

n8n

KI-Agenten

KI - Workflow & Automatisierung

Du baust mit n8n stabile Automatisierungs-Workflows und eigene KI-Agenten, die sich in typische Geschäftsprozesse integrieren lassen....

Was? Du lernst n8n von den Grundlagen bis zu robusten Workflows, bindest APIs und Datenpipelines an, setzt LLM-Nodes mit fortgeschrittenem Prompt Engineering ein und baust KI-Agenten mit Gedächtnis, Wissensanbindung (RAG) und Werkzeugen.
Wozu? Damit Du wiederkehrende Aufgaben ohne Programmierung automatisierst und KI-Lösungen zuverlässig, datenschutzkonform und qualitätsgesichert betreibst.
Praxis: Im Praxisprojekt konzipierst, implementierst und präsentierst Du in vier Sprints eine eigene Automatisierungslösung und erwirbst die Zertifizierung für KI – Workflow & Automatisierung.

1 Monat (VZ)

Deutsch

Training

SQL & Relational Databases

SQL

Datenbankdesign

CTEs & Window Functions

Du fragst relationale Datenbanken mit SQL ab, entwirfst eigene Datenbankschemata und schreibst analytische Abfragen mit CTEs und Window Functions....

Was? Du schreibst Abfragen mit Filtern, Gruppierungen, Joins und Subqueries, lernst Normalisierung und Datenbankdesign und setzt CTEs und analytische Funktionen für Kennzahlen und Ranglisten ein.
Wozu? Damit Du Daten selbstständig aus Datenbanken holst, aggregierst und im Unternehmen verfügbar machst.
Praxis: Du arbeitest in vier Praxisprojekten und analysierst im Abschlussprojekt eigenständig eine unbekannte Datenbank.

4 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

Analytics & Reporting - Focus Power BI

Power BI

DAX

Data Storytelling

Du bereitest Daten mit Power Query auf, berechnest Kennzahlen mit DAX und stellst Ergebnisse in zielgruppengerechten Dashboards dar....

Was? Du lernst die Oberfläche und Grundfunktionen von Power BI kennen, bereitest Daten mit dem Power Query Editor auf, gestaltest Visualisierungen und Dashboards und berechnest Kennzahlen mit DAX und statistischen Methoden.
Wozu? Damit Du datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen mit verständlichen Berichten und interaktiven Analysen unterstützt.
Praxis: Du vertiefst jedes Kapitel in Praxisprojekten, insgesamt vier.

4 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

Data Analytics

Python

pandas

Datenvisualisierung

Du analysierst Daten mit Python, von Import und Bereinigung über Visualisierung bis zu ersten Vorhersagemodellen....

Was? Du lernst Python-Grundlagen und arbeitest mit pandas und matplotlib, nutzt SQL und APIs in Python und wendest statistische Methoden sowie lineare und logistische Regression an.
Wozu? Damit Du Unternehmensdaten selbstständig auswertest und die Ergebnisse zielgruppengerecht visualisierst.
Praxis: Du analysierst New Yorker Taxidaten und bearbeitest als Abschlussprüfung einen Fall zur Kundenabwanderung eines Telekommunikationsunternehmens, den Du mit unserem Coaching-Team besprichst.

9 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

Data Science

Machine Learning

scikit-learn

PySpark

Du entwickelst mit Python Prognosemodelle, vom überwachten und unüberwachten Machine Learning bis zu neuronalen Netzen und der Verarbeitung großer Datensätze....

Was? Du frischst Python- und Mathe-Grundlagen für Data Science auf, setzt Verfahren wie Regression, Random Forests, SVM und k-Means mit scikit-learn ein, lernst NLP und neuronale Netze mit Keras kennen und arbeitest mit PySpark an großen Datensätzen.
Wozu? Damit Du aus Daten belastbare Prognosemodelle ableitest und ihre Qualität bewertest.
Praxis: In der Abschlussprüfung analysierst Du große Datensätze, erstellst Vorhersagemodelle und besprichst Deine Ergebnisse mit unserem Coaching-Team.

9 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

Object-Oriented Programming

Objektorientierung

Python-Klassen

Clean Code

Du vertiefst Dein Python mit objektorientierter Programmierung und schreibst wiederverwendbaren, wartbaren Code....

Was? Du arbeitest mit Klassen, Vererbung und Komposition, nutzt Decorators und Comprehensions und passt Deinen Code an Industriestandards wie PEP8 an.
Wozu? Damit Du Code schreibst, den auch Dein Team versteht, pflegen und erweitern kann.
Praxis: In zwei Abschlussprojekten baust Du eine eigene Schnittstelle zu einer Data-Science-Bibliothek und programmierst eine eigene Blockchain.

6 Wochen (VZ)

Deutsch

Training

Portfolio-Projekt

Git & GitHub

Agile Teamarbeit

Du setzt gemeinsam mit unseren Coaches ein eigenes Datenprojekt um und baust Dir damit eine überzeugende Arbeitsprobe für Bewerbungen auf....

Was? Du wählst ein Data-Analytics- oder Data-Science-Projekt aus, richtest Deine Arbeitsumgebung mit Git und GitHub ein, organisierst Dein Projekt mit Notion, arbeitest nach agilen Methoden und führst ein vollständiges Datenprojekt von der Analyse bis zur Präsentation durch.
Wozu? Damit Du potenziellen Arbeitgebern eine echte Arbeitsprobe statt nur einen Lebenslauf zeigst.
Praxis: Du bearbeitest das Projekt allein oder in einer Kleingruppe mit Feedback unserer Coaches und präsentierst es online vor Teilnehmenden und StackFuel-Mitarbeitenden.

3 Wochen (VZ)

Deutsch

Dein Programm Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management

Beratung vereinbaren

11 Trainings
11–12 Monate10–11 Monate in Vollzeit
Auch in Teilzeit möglich

Du bist zertifiziert.

Nach jedem abgeschlossenen Modul erhältst Du ein eigenes Zertifikat.

Jedes dieser StackFuel Zertifikate ist industrieweit anerkannt und zeigt Arbeitgebern Deine erworbene Expertise.

KI-Fachkraft Trainingsprogramm

Werde Expert:in für die Nutzung von KI-Tools und lerne KI-Grundlagen und einfache Automatisierungen –
bei Interesse auch mit weiteren Trainingsprogrammen kombinierbar!

NEU

Data- und AI-Literacy

Generative KI

KI-Sicherheit und Ethik

Grundlegende KI-Konzepte und Prompting-Techniken im Unternehmenskontext sicher anwenden
Daten- und KI-Ergebnisse fundiert auswerten
Einfache KI-Lösungen verantwortungsvoll im Arbeitsalltag  der Fachabteilungen einsetzen
KI-Sicherheit und -Ethik

NEU

Data Analyst Training: KI-Update

Lerne im neu erweiterten Data Analytics Training jetzt auch Data Analysis mit LLM Assistance,  und bereite Dich so erfolgreich auf die Jobs von Morgen vor.

Data Analytics

Meistere Datenauswertung, Python-Grundlagen, statistische Analysen, Regressionen & effektive Visualisierung, um Ergebnisse nutzbar zu machen.

Python-Grundlagen

Statistik-Grundlagen

Data Analytics mit Python

NEU

Data Analysis with
LLM Assistance

Machine Learning

Feature Engineering

Model Deployment

NEU

Lerne Datenanalyse mit GenAI Tools

Die komplementären GenAI Trainings stehen Dir ergänzend zu Deinem Trainingsprogramm zur Verfügung und helfen Dir, LLMs für Deine Arbeit als Datenprofi einzusetzen.

Basics of  
Generative AI

Use Cases

Prompting

KI-Ethik

Data Analysis with
LLM Assistance

Code Generation

SQL Queries

Datenvisualisierung

Direct Data  
Analysis with LLMs

Machine Learning

Feature Engineering

Model Deployment

LLM-Driven Development for Machine Learning

Machine Learning

Model Deployment

Feature Engineering

NEU

Zurzeit sind in Deutschland über 100.000 Stellen mit KI- und Tech-Bezug unbesetzt.

StackFuel Career Service für Deinen Jobeinstieg.

Damit Du in diesem Markt sichtbar wirst, begleiten wir Dich über das Training hinaus. In unserem individuellen Karriere-Coaching optimieren wir Deinen Lebenslauf, entwickeln passgenaue Anschreiben und schärfen Deine Bewerbungsstrategie. Mit Interview- und Soft-Skills-Training gehst Du sicher in Gespräche und Assessments. Regelmäßige Feedback-Runden, Workshops und Networking-Events stärken Dein Profil. Zusätzlich unterstützen wir Dich bei Gehaltsverhandlungen und Deiner beruflichen Zielfindung.

Daten- und KI-Kompetenz ist gefragter denn je.

Unsere praxisnahen Trainingsprogramme kombinieren interaktive Live-Sessions mit realen Projektarbeiten, in denen Du genau die Daten- und KI-Skills erwirbst, nach denen Headhunter und Recruiter suchen. Datenexpert:innen sind branchenübergreifend gefragt: Mit einem StackFuel Trainingsprogramm qualifizierst Du Dich für den Einstieg in Daten- und Tech-Berufe mit KI-Kompetenz – etwa als Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer oder Projekt Manager – und sicherst Dir den Zugang zu über 109.000 offenen Jobs mit Tech- und KI-Bezug (Quelle: Bitkom Research 2025, Quelle: PwC 2026).

Marketing Analyst

Data Manager

BI Analyst

Data Analyst

Data Scientist

Financial Analyst

Product Analyst

Das sagen unsere Absolvent:innen.

Bereits über 6.000 Absolvent:innen haben Data Analytics und Data Science Weiterbildungen bei StackFuel absolviert. Hier berichten einige von ihnen über ihre Erfahrung:

Dr. Pinar Toker

Data Scientist

Eraneos Analytics

"Die praxisnahen, realen Problemstellungen bei StackFuel halfen mir, Datenanalysetechniken und Python-Programmierung zu meistern. Der Fokus auf branchenrelevante Fähigkeiten gab mir das nötige Selbstvertrauen und Know-how für meine Jobsuche."

Data Scientist Trainingsprogramm

Daniel Hermann

Geodatenanalyst

GI-CONSULT GmbH

"Die kompetenten und sympathischen Dozent:innen sowie die inhaltlichen Beispiele haben mir Spaß an datengetriebener Programmierung vermittelt. Die Zertifikate (von StackFuel) sind ein echter Pluspunkt im Lebenslauf – und die Fähigkeiten sowieso!"

Data Scientist Trainingsprogramm

Liudmila Litger

Data Analyst

Aviv Group (HomeToGo)

"Die praxisnahen Projekte haben mich besonders begeistert. Es war, als hätte ich bereits praktische Erfahrung gesammelt, bevor ich meinen ersten Arbeitstag hatte."

Data Analyst Trainingsprogramm

Beatrix Bauer

Junior Financial Data Engineer

Telefonica Germany

"Mit StackFuel konnte ich zu einer Zeit lernen, die mir passt, in meinem eigenen Tempo und an einem Ort, an dem ich mich wohlfühle."

Data Scientist Trainingsprogramm

Amirhossein Rahimi

Data Scientist

zaplinace GmbH

"Der praxisnahe, projektorientierte Ansatz macht die Kurse sehr interessant und hat mir den Lernfortschritt deutlich erleichtert."

Data Scientist Trainingsprogramm

Farbod Khiawi

Client Operations Consultant / Success Manager

AON

"Am besten haben mir die regelmäßigen Gruppensitzungen samt Teilnehmer:innen und Tutor:innen gefallen. Diese waren sehr spannend und förderlich sowohl für das Lernen als auch für die Motivation."

Data Scientist Trainingsprogramm

Marco Fischer

Data Scientist

mexxon Gruppe

"Das intensive Arbeiten mit wichtigen Python-Bibliotheken und die vermittelten Konzepte und mathematischen Grundlagen waren für mich eine sehr gute Vorbereitung auf meinen neuen Job!"

Data Scientist Trainingsprogramm

Die nächsten Starttermine.

Die Starttermine gelten für alle Varianten. Programmname und Dauer folgen Deiner Variante.

TrainingsprogrammTraining	Datum	Datum/Dauer	Modell
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	02.11.2026	02.11.2026 11–12 Monate10–11 Monate Vollzeit	Vollzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	02.11.2026	02.11.2026 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate Teilzeit	Teilzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	16.11.2026	16.11.2026 11–12 Monate10–11 Monate Vollzeit	Vollzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	16.11.2026	16.11.2026 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate Teilzeit	Teilzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	30.11.2026	30.11.2026 11–12 Monate10–11 Monate Vollzeit	Vollzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	30.11.2026	30.11.2026 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate Teilzeit	Teilzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	14.12.2026	14.12.2026 11–12 Monate10–11 Monate Vollzeit	Vollzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	14.12.2026	14.12.2026 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate Teilzeit	Teilzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	11.01.2027	11.01.2027 11–12 Monate10–11 Monate Vollzeit	Vollzeit	Bewerben
Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management	11.01.2027	11.01.2027 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate Teilzeit	Teilzeit	Bewerben

Die nächsten Starttermine.

Die Starttermine gelten für alle Varianten. Programmname und Dauer folgen Deiner Variante.

Training

Starttermine

Data Scientist – Change ManagementData Scientist – Change Management mit CopilotData Scientist – Strategisches KI-Management 02.11.26 +4 weiterer

02.11.2026
- Vollzeit - 11–12 Monate10–11 Monate
- Teilzeit - 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate
16.11.2026
- Vollzeit - 11–12 Monate10–11 Monate
- Teilzeit - 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate
30.11.2026
- Vollzeit - 11–12 Monate10–11 Monate
- Teilzeit - 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate
14.12.2026
- Vollzeit - 11–12 Monate10–11 Monate
- Teilzeit - 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate
11.01.2027
- Vollzeit - 11–12 Monate10–11 Monate
- Teilzeit - 23–24 Monate21–22 Monate22–23 Monate

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Unser Expert:innen-Team findet gemeinsam mit Dir eine geeignete Weiterbildung und beantwortet alle offenen Fragen.

Wir freuen uns auf Dich!

+8500 Absolvent:innen

93 % Abschlussquote

AZAV-zertifiziert

FAQ

Was macht ein Data Scientist und wie bereitet die Data Science Weiterbildung darauf vor?

Ein Data Scientist entwickelt Modelle, die aus Daten Vorhersagen und Muster ableiten. Die Data Science Weiterbildung führt Dich von der Datenanalyse in Excel, SQL, Power BI und Python bis zu überwachtem und unüberwachtem Machine Learning, Grundlagen neuronaler Netze und der Verarbeitung großer Datensätze. Business-Analyse und je nach Fokus Change Management oder strategisches KI-Management helfen Dir, Ergebnisse in Organisationen zu verankern.

Welche Tools und Methoden lerne ich in der Data Science Weiterbildung?

Du gehst vom Datenfundament zum Modell: Datenqualität, SQL und Python-Analytics bilden die Basis, darauf baust Du überwachtes und unüberwachtes Machine Learning, neuronale Netze und die Verarbeitung großer Datensätze auf. Objektorientierte Programmierung macht Deinen Code wartbar, Business-Analyse und je nach Fokus Change Management oder strategisches KI-Management verankern die Ergebnisse. Praxisprojekte, Live-Sessions und unsere Coaches begleiten jedes Modul.

Welche Praxisprojekte setze ich in der Data Science Weiterbildung um?

In einer Abschlussprüfung entwickelst Du Vorhersagemodelle zu großen Datensätzen und besprichst die Ergebnisse mit unserem Coaching-Team. Dazu kommen zwei Abschlussprojekte in Python, eine Schnittstelle zu einer Data-Science-Bibliothek und eine eigene Blockchain, sowie Praxisprojekte in SQL und Power BI und ein Portfolio-Projekt mit Feedback von unseren Coaches. Je nach Fokus planst Du außerdem ein Change-Projekt oder eine KI-Roadmap.

Für wen eignet sich die Data Science Weiterbildung und worin unterscheidet sie sich von den Weiterbildungen Data Analyse und Business Intelligence?

Die Data Science Weiterbildung passt, wenn Du Vorhersagemodelle und Machine Learning entwickeln willst. Level: Fortgeschritten. Du hast Berufserfahrung im fortgeschrittenen Programmieren mit Python oder in der Analyse großer Datensätze. Gegenüber der Weiterbildung Data Analyse kommen Data Science und objektorientierte Programmierung hinzu, gegenüber Business Intelligence zusätzlich Python. Dadurch ist sie umfangreicher als beide.

Wie lange dauert die Data Science Weiterbildung und wie läuft sie ab?

Die Data Science Weiterbildung findet in Vollzeit statt und dauert je nach Fokus 10,9 bis 11,6 Monate. Sie besteht aus 11 Modulen, zu denen ein Portfolio-Projekt gehört, in dem Du Dein Gelerntes anwendest. Du lernst zu festen Unterrichtszeiten mit Live-Sessions und unseren Coaches. Die aktuellen Starttermine stehen in der Tabelle auf dieser Seite. Du möchtest eine individuelle Beratung zu Deinen Weiterbildungsmöglichkeiten? Melde Dich gerne bei unserem Team: info@stackfuel.com

Wie kann ich die Data Science Weiterbildung finanzieren?

Mit einem Bildungsgutschein übernehmen Jobcenter oder Agentur für Arbeit die Kosten zu 100 %, wenn Du arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist. Als Arbeitnehmer:in kannst Du die Weiterbildung über das Qualifizierungschancengesetz (QCG) von Deinem Arbeitgeber finanzieren lassen. Selbstzahler:innen zahlen direkt oder in Raten. Unser Beratungsteam begleitet Dich bis zur Bewilligung.

Welche Voraussetzungen gibt es?

Du hast Berufserfahrung im fortgeschrittenen Programmieren mit Python oder in der Analyse großer Datensätze.