Curriculum auf einen Blick
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
AI Engineering Bootcamp
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 unserem Data Science & Machine Learning Bootcamp!
Vollzeit | 6 Monate | Remote
Finanzierungsoptionen verfügbar
Gestalte deinen Weg. Steuere dein Produkt.
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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. 🚀
Kurs Übersicht
Was dich in unserem AI Engineering Bootcamp erwartet
Phase 1: Coding & Software Engineering für Data Science und Machine Learning
In dieser Phase legst du das technische Fundament für alles, was in der Data Science wichtig ist. Du lernst die Basics von Python, der Programmiersprache Nummer eins in der Data-Science-Community. Außerdem wirst du Git und GitHub meistern, um deinen Code zu verwalten und in Teams effizient zu arbeiten.
Kommandozeile klingt kompliziert? Keine Sorge – wir zeigen dir Schritt für Schritt, wie du mit Unix-Befehlen souverän navigierst, automatisierst und deine Workflows optimierst. Diese Phase legt den Grundstein für alles, was noch kommt – von der Datenanalyse bis hin zu Machine Learning!
Phase 2: Exploratory Data Analysis (EDA)
Lerne Daten effektiv zu analysieren und aufzubereiten. Mit Pandas zeigen wir dir, wie du große Datensätze meisterst, bereinigst und umstrukturierst.
Du lernst, wie du Datenbanken abfragst, um die wichtigsten Informationen herauszufiltern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Natürlich legen wir auch Wert auf ansprechende Visualisierungen – mit Matplotlib und Seaborn wirst du deine Ergebnisse klar und verständlich präsentieren.
Diese Phase endet mit einem praxisnahen Projekt, bei dem du eine fiktionale Business-Analyse durchführst – genau wie im echten Job!
Phase 3: Machine Learning Fundamentals
In dieser Phase lernst du die Grundlagen des Supervised Learning kennen und verstehst, wie Maschinen aus Daten lernen können.
Du wirst dich mit Regressions- und Klassifikationsmodellen beschäftigen – zwei der wichtigsten Werkzeuge in der Datenanalyse. Ob es darum geht, Vorhersagen zu treffen oder Kategorien zu bestimmen, diese Modelle sind das Herzstück moderner Datenwissenschaft.
Außerdem lernst du, wie du deine Modelle bewerten kannst. Präzision, Genauigkeit, F1-Score – wir bringen dir bei, wie du die richtigen Metriken auswählst und deine Modelle auf Herz und Nieren prüfst.
Am Ende dieser Phase setzt du dein Wissen in einem eigenen Machine-Learning-Projekt um.
Phase 4: Deep Learning & fortgeschrittene Themen
Starte mit neuronalen Netzwerken. Erkläre, wie sie aufgebaut sind, wie sie Bilder, Texte und mehr verarbeiten können.
Ein besonderes Highlight ist Natural Language Processing (NLP) – also, wie Maschinen Sprache verstehen und verarbeiten. Von Chatbots bis hin zu Sprachassistenten.
Diese Phase endet mit der Einführung in Empfehlungssysteme – Tools, die in Plattformen wie Netflix oder Spotify im Einsatz sind.
Phase 5: Machine Learning Engineering
Bring deine Machine-Learning-Modelle in die Produktion. Erstelle APIs zu und containerisiere deine Modelle mit Docker.
Cloud Deployment: Mache deine Lösungen skalierbar, stell sie sicher in der Cloud bereit.
Dein Ziel: Dein Modell soll nicht nur funktionieren – es soll auch im echten Betrieb stabil laufen!
Phase 6: Capstone Projekt
Zum Abschluss deines Bootcamps setzt du all dein Wissen in einem Capstone-Projekt um. Du entwickelst eine eigene Machine-Learning-Lösung, bringst sie in Produktion und stellst sicher, dass sie langfristig stabil bleibt.
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 Services
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.
Bewerbung & Termine
24 Wochen | Vollzeit
Berlin
September 1, 2025 - March 13, 2026
Berlin
November 24, 2025 - June 3, 2026
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 interessiere mich leidenschaftlich für den Einsatz von KI in kreativen Bereichen. Kann mir dieses Bootcamp dabei helfen, generative KI-Tools oder kreative Apps zu entwickeln?
Absolut! Generative KI und kreative Anwendungen sind schnell wachsende Bereiche – und ja, führende KI-Engineering-Bootcamps bieten sie mittlerweile an.
🎨🚀 Module, die du finden kannst:
- Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT zur Textgenerierung.
- Einsatz generativer Bildtools mithilfe von APIs wie Stable Diffusion oder DALL·E.
- Integration generierter Texte oder Bilder in Web-Apps oder Bots über REST-APIs.
- Echtzeit-Eingabeaufforderungen und -Bereitstellungen mithilfe von Plattformen wie Hugging Face oder OpenAI.
Karrieremöglichkeiten: Entwickler generativer KI-Produkte, Entwickler von KI-Tools, kreativer App-Entwickler – Positionen mit einem Einstiegsgehalt von 55.000 bis 70.000 € und mehr, insbesondere in Berlin oder München.
💬 „Ich habe in meinem Abschlussprojekt einen generativen KI-E-Mail-Assistenten entwickelt – mit Persönlichkeitsanweisungen und Bereitstellung über die Python-API. Die Recruiter haben schnell reagiert.“
✅ Wenn du dir vorstellest, Kreativität zu automatisieren oder KI-Tools für Marketing, Storytelling oder Design zu entwickeln, vermittelt dir dieser Kurs die nötige Architektur- und Bereitstellungserfahrung, um erfolgreich zu sein.
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.
Was tausende von Spicedlings sagen
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