Curriculum auf einen Blick
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
AI & Machine Learning Engineering Weiterbildung
Du möchtest Machine Learning Engineering von Grund auf beherrschen? Perfekt! Wir vermitteln dir die technischen Fähigkeiten, um komplexe Datenarchitekturen zu entwickeln und intelligente Algorithmen effizient in reale Anwendungen zu integrieren.
Vollzeit | 16 Wochen | Remote
Finanzierungsoptionen verfügbar
Selbsteinschätzung und Vorbereitung
Bitte fülle dieses Formular ehrlich aus. Es dient deiner Selbsteinschätzung, in welchen Bereichen du den Kursinhalt wiederholen solltest oder dich darauf vorbereiten solltest. Hier findest du hilfreiches Material sowie eine Anleitung zur Interpretation deiner Ergebnisse.
Übersicht zur Weiterbildung
Das lernst du in unserem AI & Machine Learning Engineering Weiterbildung
Software Engineering
In der ersten Phase lernen die Studierenden Softwareentwicklungsmethoden und deren Bezug zur Datenwissenschaft kennen. Ziel der ersten Woche ist es, besseren Code für Data-Science-Projekte zu schreiben. Dazu behandeln wir Softwareentwicklung mit Python (Programmierung, Arbeit mit Git und objektorientierte Programmierung). Anschließend zeigen wir, wie sich die Lücke zwischen dem üblichen Data-Science-Workflow und produktionsreifem Code schließen lässt.
Data Engineering
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden sicher im Umgang mit Daten für ihre Modelle aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten sein. Data Engineering befasst sich mit dem zuverlässigen und vertrauenswürdigen Übertragen und Transformieren von Daten. Die Studierenden lernen die Datenarchitektur für die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung kennen. Sie erfahren, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbankzugriffen und APIs beziehen. Anschließend erlernen sie die Konzepte der Datenmodellierung mit DBT. Darauf aufbauend erstellen sie Datenpipelines mit Prefect und lernen die Konzepte der Batch-Verarbeitung und des Streamings kennen. Abschließend richten sie eine Feature-Engineering-Pipeline in der Cloud für ihr Data-Science-Projekt ein.
MLOps: ML Engineering
In der dritten Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer den Lebenszyklus des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie sie Data-Science-Produkte in die Produktion überführen. Es gibt eine Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, gefolgt von Einheiten zu Testverfahren, Bereitstellungsstrategien und Containerisierung.
MLOps: Model Monitoring & Alerting
In dieser Phase des Bootcamps lernen die Teilnehmer, was es bedeutet, Machine-Learning-Produkte im Produktiveinsatz zuverlässig und langfristig zu betreiben. In der vorherigen Phase haben sie gelernt, wie man Modelle bereitstellt; nun lernen sie, wie man sie überwacht und wartet.
Aufbau von KI-Systemen
Am Ende dieser Phase werden die Studierenden in der Lage sein, KI-Systeme mithilfe moderner Technologien für große Sprachmodelle (LLM) zu verstehen, zu entwickeln und zu evaluieren. Sie erwerben grundlegende Kenntnisse über LLM-Architekturen, Einbettungen, Vektorsuche und Prompt-Engineering; sammeln praktische Erfahrung im Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG); führen Feinabstimmung und Evaluierung kleiner Modelle durch; und entwerfen benutzerdefinierte agentenbasierte Systeme mithilfe von Frameworks wie LangChain, pydanticAI und MCP.
LLM Ops: Einsatz von KI-Systemen
In dieser Phase lernen die Studierenden, LLM-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten. Sie entwickeln FastAPI-Dienste, containerisieren diese mit Docker und stellen KI-Systeme auf Google Cloud Run bereit. Die Studierenden integrieren Monitoring und Observability, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, und lernen, vollständige RAG- und Agenten-Pipelines von Anfang bis Ende bereitzustellen.
Capstone Project
In der letzten Phase des Bootcamps bearbeiten die Studierenden ein umfassendes Abschlussprojekt, in dem sie alle erlernten Kenntnisse anwenden. Sie entwerfen, entwickeln, implementieren und überwachen ein komplettes Machine-Learning-System, das ein reales Problem löst. In Teams arbeiten die Studierenden wie ein professionelles MLE-Team und nutzen Best Practices aus Softwareentwicklung, Data Engineering, Machine-Learning-Engineering, Modellüberwachung und LLM-Entwicklung. Das Bootcamp schließt mit einer Präsentation und Live-Demonstration ihrer Lösung vor Dozenten und Kommilitonen ab.
Programmierung
Lerne Python, SQL und objektorientierte Programmierung. Nutze Pandas und NumPy, um Daten effizient zu verwalten und zu analysieren.
Data Analysis
Entdecke EDA, Statistik und Feature Engineering. Verwandle Rohdaten in Insights und bereite sie für Modelle vor.
Machine Learning
Wende Regression, Klassifikation, Decision Trees, KNN, Ensembles, Clustering und Recommender Systems praxisnah an.
Deep Learning & NLP
Baue Neural Networks mit TensorFlow/Keras. Arbeite mit CNNs, Transfer Learning und Natural Language Processing mit LLMs und AI Agents.
Deployment
Nutze APIs, Web Scraping und Streamlit. Deploye und überwache ML-Modelle mit Docker, MLOps, MLFlow und Cloud Pipelines.
Projekte & Skills
Erarbeite Portfolio-Projekte und Capstones. Stärke Teamwork, agile Workflows, Kommunikation und Data Ethics für den Berufseinstieg.
Career Service
Praxis- & anwendungsorientierte Herangehensweise
Gezielter Fokus auf die Vorbereitung deiner Bewerbungsgespräche in der Techbranche.
Career Coaching Sitzungen.
Coaching Sitzungen, die dich darauf vorbereiten, beruflich aufzusteigen.
Viel mehr als nur technische Fachkenntnisse
Über Tech hinaus trainieren wir dich in den richtigen Kommunikationsskills um in deinen Interviews und der Bewerbunsgphase zu brillieren.
Partnerprogramm
Unser enizigartiges Partner Program bietet dir optimale Networking Bedingungen, um mit Recruiter:innen in Kontakt zu treten.
Wo Spicedlings arbeiten
Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
Finanzierung
Investiere in deine Zukunft
Bildungsgutschein
Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.
Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.
Verzögerte Zahlung
Wir möchten unsere erstklassigen Kurse jedem zugänglich machen, der die Motivation hat, sie zu absolvieren.
Unsere Option des Zahlungsaufschubs soll auch denjenigen, die nicht in der Lage sind, im Voraus alles oder in Raten zu zahlen, die Teilnahme ermöglichen. Die Kursgebühr kann zu einem späteren Zeitpunkt nachgezahlt werden.
Vollständige Zahlung
Wenn es dir möglich ist, die Kosten für unsere Coding Bootcamps sofort zu übernehmen, ist dies die richtige Option! Bezahle 14 Tage vor Kursbeginn.
FAQ
Wie unterstützt die SPICED Academy die Studenten während des AI Engineering-Bootcamps?
Bei der SPICED Academy sind wir deinem Erfolg verpflichtet. Während des Bootcamps werden unsere erfahrenen Dozenten und Mentoren dich anleiten, deine Fragen beantworten und wertvolles Feedback geben, das auf Data Science und Machine Learning zugeschnitten ist. Unsere Lernumgebung fördert eigenständiges Erkunden, damit du das Beste aus deiner Webentwicklungserfahrung herausholen kannst.
Ich bin neu in AI. Ist das ein Problem für das Data Science und Machine Learning Bootcamp?
Unser Fortgeschrittenenkurs ist darauf ausgelegt, dich von einem mittleren Niveau auf ein höheres zu bringen. Wenn du neu in Data Science bist, solltest du dir unbedingt unser Data Science & AI Programm ansehen.
Was unterscheidet SPICED von anderen Data Science und Machine Learning Bootcamps?
Unser Fortgeschrittenenkurs ist darauf ausgelegt, dich von einem mittleren Niveau auf ein höheres zu bringen. Wenn du neu in AI bist, solltest du dir unbedingt unser Data Science & AI Bootcamp ansehen.
Wie hoch sind die Durchschnittsgehälter für fortgeschrittene Webentwickler in Deutschland?
SPICED zeichnet sich durch den Fokus auf praktische Erfahrung und die Vorbereitung auf reale fortgeschrittene Entwicklungsszenarien aus. Unsere unterstützende Gemeinschaft schafft eine Umgebung, in der du als AI Engineer:in hervorragend gedeihen kannst. Wir legen Wert auf praxisnahe Fähigkeiten und Branchenrelevanz, um dich mit den notwendigen Werkzeugen für den Erfolg in AI Engineering über den Unterricht hinaus auszustatten.
Ich bin in Berlin ansässig. Welches Gehalt und welche Stellen kann ich nach Abschluss des AI Engineering Bootcamps realistisch erreichen?
Hervorragende lokale Perspektive – Berlin ist führend bei KI-Startups und Scale-ups. Einstiegspositionen und -gehälter sind typischerweise:
1. KI-Ingenieur/ML-Ops-Mitarbeiter: 50.000–65.000 €/Jahr
2. Machine Learning Engineer (Einsteiger mit Implementierungserfahrung): 60.000–75.000 €
3. Generative KI-Ingenieur: 55.000–70.000 € je nach Arbeitgeber und Spezialisierung.
Berufsfelder: Fintech-, Adtech- und Healthcare-KI-Startups; große Unternehmen, die SageMaker, Deep-Learning-Pipelines oder kundenspezifische Modelle in der Produktion einsetzen.
💬 „Ich habe das KI-Engineering-Bootcamp nebenberuflich absolviert und gleichzeitig nach einem Job gesucht. Zwei Monate nach meinem Abschluss begann ich bei einem Berliner KI-Startup zu arbeiten und verdiente dort 62.000 € als Full-Stack-KI-Ingenieur.“
✅ Unterstützung bei Bootcamp-Jobs, Praktika während des Kurses und die Sichtbarkeit von Open-Source-Projekten helfen Ihnen, Ihren Weg in das Berliner KI-Ökosystem schneller zu finden.
Ich habe keinen Abschluss in Informatik – kann ich trotzdem an einem AI Engineering Bootcamp teilnehmen?
Absolut! Tatsächlich kommen viele Teilnehmer des AI Engineering Bootcamps aus unkonventionellen Bereichen – Marketing, Wirtschaft, Logistik oder sogar Psychologie. Am wichtigsten ist deine Lernbereitschaft und die Fähigkeit, Probleme logisch zu lösen.
🧠💪 Das erwarten Bootcamps typischerweise:
Grundkenntnisse in Python: Schleifen, Funktionen, Listenverständnisse und Bibliotheken wie NumPy oder Pandas. Analytische Denkweise: Fähigkeit, strukturierter Logik zu folgen und Fehler Schritt für Schritt zu beheben. Beharrlichkeit: Du wirst auf Fehler und Hindernisse stoßen – deine Ausdauer ist entscheidend.
Kein Informatik-Abschluss? Kein Problem. Bootcamps sind darauf ausgelegt, diese Lücke schnell zu schließen:
- Sie bieten Vorbereitungspakete für die Programmierung an.
- Du entwickelst reale Projekte (keine theorielastige Forschung).
- AI Engineering beschäftigt sich weniger mit akademischer KI als vielmehr mit dem Aufbau und der Bereitstellung von Systemen.
Erfahrungsbericht: „Vor dem Bootcamp habe ich in der Personalabteilung gearbeitet. Ich habe drei Modelle implementiert und wurde innerhalb von sechs Wochen als Junior AI Ops Engineer eingestellt.“
✅ Wenn du motiviert bist, bereit, Cloud- und ML-Bereitstellung zu erlernen und Zeit investieren kannst, wird dich dein Hintergrund nicht bremsen.
Was tausende von Spicedlings sagen
Tritt unserer wachsenden lebendigen Community bei und beschleunige deine Zukunft zu einer Karriere in der Tech-Branche
Verpasse nichts.
Abonniere unseren Newsletter.
Abonniere unseren Newsletter.
E-Mail-Adresse
Ich möchte E-Mail-Updates von SPICED Academy erhalten. Diese Entscheidung kann jederzeit widerrufen werden. Informationen darüber, wie wir mit Ihren Daten umgehen, finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.