Finde die Data Science
Weiterbildung, die zu Dir passt!
Bis zu 3 Angebote in 60 Sekunden – bis zu 100% förderbar mit Bildungsgutschein.
Was ist eine Data Science Weiterbildung?
Fakten und Infos zu Data Science Weiterbildungen
Die Weiterbildung vermittelt Data Science umfassend von den Grundlagen bis zur professionellen Anwendung und qualifiziert zum gefragten Datenspezialisten.
Vermittelte Kenntnisse: das komplette Data-Science-Spektrum: Python mit Pandas, NumPy und Scikit-learn, SQL-Datenbanken, Jupyter Notebooks sowie Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn. Fortgeschrittene Module umfassen Feature Engineering, Modellvalidierung, NLP und Deep Learning mit TensorFlow oder PyTorch.
Die Berufsaussichten für Data Scientists sind hervorragend. Einstiegsgehälter liegen bei 45.000 bis 65.000 Euro, mit Berufserfahrung sind 70.000 bis 100.000 Euro realistisch. Data Science gehört zu den am stärksten wachsenden Berufsfeldern in Deutschland.
Data-Science-Weiterbildungen führen vom Quereinsteiger zum gefragten Spezialisten: Junior Data Scientist (50.000–70.000 €) nach einer 3- bis 6-monatigen Zertifizierungs-Bootcamp-Umschulung, Senior Data Scientist (75.000–115.000 €) mit 3+ Jahren Berufserfahrung. Beste Programme in Deutschland: Data Science Bootcamp von neuefische, StackFuel, techstarter, Le Wagon sowie Fachhochschul-Zertifikate (FH Wedel, HWR Berlin). Kernthemen: Python, SQL, Statistik, Machine Learning mit scikit-learn, Deep Learning mit PyTorch/TensorFlow. Über den Bildungsgutschein sind viele Programme AZAV-zertifiziert und bis zu 100 Prozent förderbar. Das Hiring von Data-Science-Absolventen ist stark – Portfolio-Projekte mit Kaggle-Competitions und GitHub-Repos entscheiden im Recruiting.
Gehaltsspanne: 45.000 € bis 85.000 € (Durchschnitt: 62.000 €).
Berufsaussichten: sehr gut – Data Science gehört zu den am stärksten wachsenden Berufsfeldern in Deutschland. Unternehmen aller Branchen suchen händeringend nach qualifizierten Fachkräften, die aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.
Voraussetzungen: Grundlegendes mathematisches Verständnis, Erste Programmierkenntnisse von Vorteil, Englischkenntnisse (Dokumentation und Tools auf Englisch), Interesse an datengetriebenen Fragestellungen.
Abschlüsse: Trägerinternes Zertifikat, Staatlich anerkanntes Zertifikat, Abschlusszertifikat.
Du bist arbeitslos, von Arbeitslosigkeit bedroht oder in Kurzarbeit?
Mit einem Bildungsgutschein ist diese Data Science Weiterbildung für Dich komplett kostenlos. Wir finden passende AZAV-zertifizierte Anbieter, die Dir auch bei der Beantragung helfen.
Fakten zu Data Science
Orientierungswerte und Infos auf Basis verschiedener Kursangebote
Gehaltsspanne
Typische Voraussetzungen
- Grundlegendes mathematisches Verständnis
- Erste Programmierkenntnisse von Vorteil
- Englischkenntnisse (Dokumentation und Tools auf Englisch)
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen
Jobaussichten
Data Science gehört zu den am stärksten wachsenden Berufsfeldern in Deutschland. Unternehmen aller Branchen suchen händeringend nach qualifizierten Fachkräften, die aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Typische Inhalte einer Data Science Weiterbildung
Diese Themen und Merkmale erwarten dich in den meisten Kursen
Python Starter Package
- Grundlagen von Datentypen, Schleifen, Funktionen und Dictionaries
- Datenverarbeitung mit NumPy Arrays
- Programmierung mit Fokus auf Automatisierung
- Arbeitsumgebung: Anaconda und Jupyter Notebooks
Exploratory Data Analysis (EDA)
- Datenbearbeitung mit Pandas DataFrames
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Datenbasiertes Storytelling und Mustererkennung
- Bereinigung und Transformation von Datensätzen
SQL und Datenbankmanagement
- Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL-Syntax
- Datenabfragen mit SELECT, WHERE, JOINs und Aggregationen
- Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Strukturierte Datensätze für analytische Workflows
Machine Learning – Supervised Learning
- Einführung in Scikit-Learn und lineare Regression
- Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Techniken
- Klassifikationsalgorithmen verstehen und anwenden
- Modellbewertung und Kreuzvalidierung
Machine Learning – Unsupervised Learning
- Clustering-Algorithmen und Segmentierung
- Dimensionsreduktion und Feature Engineering
- Unüberwachte Lernverfahren im Praxiseinsatz
- Evaluation und Interpretation von Clustering-Ergebnissen
Datenvisualisierung mit Power BI
- Interaktive Dashboards und Berichte erstellen
- Datenimport aus verschiedenen Quellen in Power BI
- DAX-Funktionen und Datenmodellierung
- Visualisierung von Analyseergebnissen für Stakeholder
Data-Science-Praxisprojekt
- End-to-End-Analyse realer Datensätze
- Kombination von SQL, Python und Power BI im Projekt
- Erstellung eines eigenen Datenportfolios
- Präsentation datenbasierter Erkenntnisse und Empfehlungen
Typische Abschlüsse
Die konkreten Inhalte und Abschlüsse variieren je nach Bildungsanbieter und Kursdauer. Fordere kostenlos Vergleichsangebote an, um die genauen Lehrpläne zu erhalten.
Weitere Spezialisierungen in Data Science
Entdecke verwandte Weiterbildungen in diesem Bereich
Data Analyst
Datenanalyse und Reporting als Data Analyst beherrschen
Power BI
Microsoft Power BI für Datenvisualisierung und Dashboards
Tableau
Tableau für interaktive Datenvisualisierungen nutzen
Big Data & Hadoop/Spark
Big Data Technologien mit Hadoop und Spark beherrschen
Statistik für Data Science
Statistische Methoden für datengetriebene Analysen anwenden
Data Engineering
Datenpipelines und Data Warehouses professionell aufbauen
Passende Berufe
Berufe, die du mit einer Weiterbildung im Bereich Data Science erreichen kannst
Data Analyst
Analysiert große Datenmengen und erstellt aussagekräftige Reports und Dashboards.
Data Scientist
Entwickelt datengetriebene Modelle und Algorithmen für komplexe Fragestellungen.
AI Engineer
Entwickelt und integriert KI-Lösungen in Unternehmensanwendungen und Produkte.
AI-Ethik-Berater:in / Responsible AI Specialist
Berät Unternehmen bei ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen KI-Fragen: EU AI Act, Bias, Transparenz, Governance.
BI-Entwickler:in
Baut Business-Intelligence-Lösungen: Data Warehouses, ETL, Power BI, Tableau – die Brücke zwischen Daten und Fachbereich.
GenAI-Specialist:in
Spezialisiert auf generative KI (LLMs, Text-to-Image, Video): Prompt-Design, RAG-Architekturen, KI-Tools im Business-Kontext.
Innovation Manager
Fördert Innovationsprozesse im Unternehmen und steurt neue Geschäftsideen.
KI-Beauftragter
Überwacht den verantwortungsvollen KI-Einsatz, insbesondere im Kontext des EU AI Act.
KI-Manager:in
Steurt den Einsatz von KI im Unternehmen und entwickelt KI-Strategien.
Fuer wen ist eine Data Science Weiterbildung geeignet?
6 Berufsgruppen, die von dieser Weiterbildung profitieren
Analysten in Unternehmen
Unternehmensanalysten erstellen Auswertungen und Berichte für Management-Entscheidungen auf Basis interner Daten.
Vertiefte Python-, ML- und Visualisierungskenntnisse ermöglichen den Aufstieg vom Reporting zum Predictive Analytics.
Wirtschaftswissenschaftler
BWL- und VWL-Absolventen bringen quantitatives Verständnis mit und suchen nach datengetriebenen Karrieremöglichkeiten.
Die Weiterbildung ergänzt ökonomisches Wissen um Python-Programmierung, Machine Learning und Data Storytelling.
Quereinsteiger aus der Mathematik
Mathematiker verfügen über starke analytische Grundlagen, benötigen aber praktische Programmierkenntnisse und Toolerfahrung.
Die Weiterbildung vermittelt Python, SQL und ML-Frameworks als Werkzeuge zur Anwendung mathematischer Methoden auf reale Daten.
Qualitätsmanager
Qualitätsmanager analysieren Prozessdaten, identifizieren Abweichungen und steuern kontinuierliche Verbesserungsprozesse.
Data-Science-Methoden ermöglichen präventive Qualitätsanalyse, statistische Prozesskontrolle und Predictive Maintenance.
Häufig gestellte Fragen zu Data Science
Wichtige Informationen zu dieser Weiterbildung
Für den Einstieg in eine Data Science Weiterbildung benötigst du in der Regel ein grundlegendes Verständnis für Mathematik und logisches Denken. Programmierkenntnisse sind von Vorteil, aber viele Kurse beginnen bei null und führen dich schrittweise in Python ein. Ein abgeschlossenes Studium ist keine zwingende Voraussetzung, da viele Anbieter auch Quereinsteiger mit relevanter Berufserfahrung akzeptieren. Wichtig ist vor allem deine Motivation und die Bereitschaft, dich intensiv mit Daten und Algorithmen auseinanderzusetzen.
Dein Weiterbildungs-Ratgeber
Praktische Tipps, Rechner und Förder-Guides für Deine Weiterbildung.
Kostenlose Tools & Rechner
Ratgeber-Bereiche
Kostenlos & unverbindlich - Persönliche Beratung