Geh an deine Grenzen! Entdecke, wie AI Engineering Datenwissenschaft und Machine Learning kombiniert, um komplexe Web-Architekturen zu meistern. Lerne die neuesten KI-Technologien in unserer Data Science & Machine Learning Weiterbildung!
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Unser Curriculum ist kein starres Korsett, sondern ein intelligentes Baukastensystem. Du entscheidest, wo du einsteigst und wie weit du gehst – perfekt abgestimmt auf dein Vorwissen und deine Karriereziele. Wähle den Track, der wirklich zu dir passt:
Nimm die Überholspur und werde mit Data Science und Machine Learning zum bzw. zur AI Engineering Expert:in – mit dem umfassendsten Lehrplan auf dem Markt. Von den Grundlagen bis hin zum fortgeschrittenen Model Deployment holst du dir genau die Skills, die dich von der Masse abheben.
Online Kohorten erhalten das IHK-Zertifikat "Fachkraft AI Engineering (IHK)".
Was dich in unserer AI Engineering - Data Science und Machine Learning Engineering Weiterbildung erwartet
Die Studierenden entwickeln ihre Lernstrategien und einen Karriereplan, wobei der Schwerpunkt auf dem verantwortungsvollen Einsatz von KI-Tools liegt. Sie steigen direkt in die technischen Grundlagen ein und beherrschen die Unix-Shell, die Grundlagen der Programmiersprache Python sowie kollaborative Arbeitsabläufe mit Git & GitHub (Branching, Pull Requests und Versionskontrolle).
Der Schwerpunkt liegt auf Techniken zur Datenerfassung, zum Scraping und zur Datenspeicherung. Die Studierenden lernen, Daten mithilfe von SQL effizient abzufragen und zu strukturieren, und untersuchen die Datenverarbeitung in verschiedenen Speicherarchitekturen.
Die Studierenden befassen sich intensiv mit den wesentlichen Bibliotheken für die Datenanalyse (Pandas, NumPy) und die Datenvisualisierung. Diese Phase umfasst die technische Datenaufbereitung, statistische Analysen, die Bereinigung von Datensätzen sowie die Gewinnung erster Erkenntnisse.
Einführung in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens. Die Studierenden entwickeln und evaluieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen (z. B. Regression, Klassifikation, Clustering) und wenden mathematische sowie statistische Methoden auf wissenschaftliche Datenprobleme an.
Ein praxisorientierter Meilenstein, der auf Zusammenarbeit setzt: Die Studierenden wenden ihre Kenntnisse in Data Science und Machine Learning in einem realen Szenario an und durchlaufen dabei den gesamten Projektlebenszyklus – von den Rohdaten bis hin zu konkreten Erkenntnissen.
Die Studierenden wechseln vom klassischen maschinellen Lernen zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Architekturen. Sie erlernen die mathematischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und entwickeln Modelle für die Computer Vision unter Verwendung moderner Frameworks (wie TensorFlow/Keras), um Bilddaten zu verarbeiten, zu klassifizieren und zu analysieren.
Diese Phase umfasst die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Modellierung sequenzieller Daten (Zeitreihen). Sie legt einen starken Schwerpunkt auf modernste KI-Technologien und vermittelt den Studierenden, wie sie mit Large Language Models (LLMs) arbeiten, Anwendungen für generative KI entwickeln und fortschrittliche Werkzeuge wie Hugging Face nutzen.
Der Schwerpunkt liegt darauf, Modelle produktionsreif zu machen. Die Studierenden schlagen die Brücke zwischen Data Science und Software Engineering, indem sie Code in APIs verpacken, Anwendungen mittels Docker containerisieren, Cloud-Deployments implementieren sowie MLOps-Pipelines für die Modellüberwachung und -automatisierung einrichten.
In der Abschlussphase des Bootcamps bearbeiten die Teilnehmenden ein umfassendes Abschlussprojekt, in dem sie alle erworbenen Kenntnisse zusammenführen. Sie entwerfen, implementieren, bereitstellen und überwachen ein vollständiges Machine-Learning-System zur Lösung eines realen Problems. Dabei arbeiten sie in Teams wie ein professionelles MLE-Team und wenden bewährte Verfahren aus den Bereichen Software Engineering, Data Engineering, Machine Learning Engineering, Modellüberwachung und LLM-Entwicklung an. Das Bootcamp endet mit einer Präsentation und einer Live-Demonstration der Lösung vor den Dozenten und den anderen Teilnehmenden.
Du interessierst dich für unsere Weiterbildung und möchtest mehr erfahren, bevor du startest? Dann komm doch sehr gerne zu unseren Infoveranstaltungen und schau, welches Thema zu dir passt.
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
Lerne Python, SQL und objektorientierte Programmierung. Nutze Pandas und NumPy, um Daten effizient zu verwalten und zu analysieren.
Entdecke EDA, Statistik und Feature Engineering. Verwandle Rohdaten in Insights und bereite sie für Modelle vor.
Wende Regression, Klassifikation, Decision Trees, KNN, Ensembles, Clustering und Recommender Systems praxisnah an.
Baue Neural Networks mit TensorFlow/Keras. Arbeite mit CNNs, Transfer Learning und Natural Language Processing mit LLMs und AI Agents.
Nutze APIs, Web Scraping und Streamlit. Deploye und überwache ML-Modelle mit Docker, MLOps, MLFlow und Cloud Pipelines.
Erarbeite Portfolio-Projekte und Capstones. Stärke Teamwork, agile Workflows, Kommunikation und Data Ethics für den Berufseinstieg.
Unser Career Service hilft dir dabei, deine neuen Fähigkeiten in deinen nächsten Job umzuwandeln – mit CV-Reviews, LinkedIn-Feedback und Interview-Coaching.
Head of Data Science & AI
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Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
Investiere in deine Zukunft
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.
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.
Wenn es dir möglich ist, die Kosten für unsere Coding Bootcamps sofort zu übernehmen, ist dies die richtige Option! Bezahle 14 Tage vor Kursbeginn.
32 Wochen | Vollzeit
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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