Curriculum auf einen Blick
Der aktuellste und effektivste Tech-Stack auf dem Markt:
AI Engineering Weiterbildung
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!
Vollzeit | 6 Monate | Remote
Finanzierungsoptionen verfügbar
Gestalte deinen Weg. Steuere dein Produkt. Starte deine AI Engineering Weiterbildung.
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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.🚀
Übersicht zur Weiterbildung
Was dich in unserer AI Engineering Weiterbildung erwartet
Phase 1: Coding & Software Engineering für Data
Schaffe dir ein solides Fundament in den technischen Tools und Programmierkenntnissen, die Data Scientists benötigen, um Daten zu bearbeiten, Workflows zu erstellen und effektiv zu kommunizieren.
Phase 2: Exploratory Data Analysis (EDA)
Lerne die wichtigsten Verfahren und Werkzeuge kennen, mit denen du Daten analysierst, aufbereitest und grafisch darstellst, um wertvolle Insights für die Entscheidungsfindung zu generieren.
Phase 3: Machine Learning Fundamentals
Baue dir fundierte Machine-Learning-Kenntnisse auf, konzentriere dich dabei auf Supervised Learning und lerne die entscheidenden Modelle kennen.
Phase 4: Deep Learning
Schaffe eine solide Grundlage im Bereich Deep Learning, indem du neuronale Netze und moderne Architekturen erforschst, um komplexe Aufgaben wie die Bildklassifizierung zu bewältigen.
Phase 5: Statistik
Entwickele die analytische Strenge, die erforderlich ist, um Daten zuverlässig zu interpretieren, Annahmen zu validieren und strategische Geschäftsentscheidungen mit statistischen Belegen zu untermauern.
Phase 6: Fortgeschrittene Themen der Data Science & KI
Tauche tiefer in fortgeschrittene Data-Science-Methoden ein, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen.
Phase 7: Unüberwachtes Lernen
Entdecke verborgene Strukturen in den Daten, um Kundensegmente zu identifizieren, Strategien zu optimieren und umsetzbare Erkenntnisse ohne vordefinierte Kategorien zu gewinnen.
Phase 8: Data Products + Data Science Capstone-Projekt
Wende alles, was du bisher gelernt hast, in einem 4-wöchigen Abschlussprojekt an, indem du Dateneinblicke in reale Datenprodukte umwandelst und umfassende Lösungen für einen Business Case lieferst.
Phase 9: Softwareentwicklung für Data Science
Meistere die Grundlagen des Schreibens von produktionsreifem Python-Code, der Versionskontrolle und der Bereitstellung mit Docker und Cloud-Tools.
Phase 10: Data Engineering
Entwickle fundierte Kenntnisse im Bereich Data Engineering, um Daten für skalierbare Echtzeitanwendungen zu beschaffen, zu modellieren und zu verarbeiten.
Phase 11: Machine Learning Engineering
Meistere den Lebenszyklus des maschinellen Lernens und implementiere zuverlässige Data-Science-Produkte von Anfang bis Ende.
Phase 12: Modellüberwachung und Alarmierung
Entwickele robuste Prozesse, um die langfristige Zuverlässigkeit von ML-Modellen im Produktivbetrieb durch robuste Überwachung, Drift-Erkennung und automatisiertes Nachtraining sicherzustellen.
Phase 13: Bereitgestellte Datenprodukte
In diesem praxisorientierten Projekt wenden Studierende Konzepte des maschinellen Lernens an, um ein reales Geschäftsproblem zu lösen. Sie entwickeln, implementieren, überwachen und warten ML-Modelle und stellen sicher, dass diese die Anforderungen an Leistung und Skalierbarkeit erfüllen. Das Projekt umfasst die gesamte Modellentwicklung – von der Datenvorverarbeitung und dem Training bis hin zur Implementierung und Echtzeitüberwachung. Die Teams arbeiten zusammen, um produktionsreife Lösungen zu entwickeln und so die Aufgaben von Machine-Learning-Ingenieuren im Berufsalltag zu simulieren.
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
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