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Berufliche Weiterbildung

Machine Learning Engineer Weiterbildung

Bootcamp (5,5 Monate)
Teilzeit (16 Monate)

Sichere Dir einen anerkannten Abschluss, eine persönliche Betreuung bis zur Einstellung und einen der begehrtesten Berufe auf dem Arbeitsmarkt – dank unserer Machine Learning Weiterbildung.

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UNSERE NÄCHSTEN KURSSTARTS SIND:
03. Juni 2025
01. Juli 2025
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Unsere Zertifizierung wird von der Pariser Universität Panthéon-Sorbonne ausgestellt.
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Video Machine Learning Engineer training

Lerninhalte der Machine Learning Weiterbildung

icon 

Python Grundlagen

  • Programmierung
  • Exploratorische Statistiken
  • Datenqualität
  • Objektorientiertes Programmieren
data-viz 

Datenvisualisierung

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly
illu-2 

Programmiertools

  • Linux & Bash
  • Git & GitHub
  • Unit testing
  • AWS Cloud Practitioner
illu-3 

Machine Learning

  • Klassifikation
  • Regression
  • Clustering
illu-4 

Advanced Machine Learning

  • Fortgeschrittene Klassifikation
  • Recommender Systeme
  • Pipeline
illu-1 

Angewandtes Machine Learning

  • Dimensionsreduktion
  • Time Series
  • Erkennung von Anomalien
  • verstärkendes Lernen
 

Komplexe Modelle

  • Ethik
  • Bias und Interpretierbarkeit
  • Text Mining
  • WebScraping mit BeautifulSoup
  • Graphentheorie mit NetworkX
illu-2 

Grundlagen des Deep Learnings

  • Dense networks
  • Faltungsnetzwerke
  • Keras - TensorFlow
 

Data Engineering

  • SQL
  • API
  • PySpark
illu-2 

MLOps

  • Streamlit
  • Docker
  • AWS Solutions Architect
illu-2 

MLOps Fundamentals

  • Linux & Bash
  • FAst API
  • Git & Github
  • Flask
  • AWS - Cloud Practitioner
illu-2 

Continuous INtegration and Deployment

  • Unit tests
  • MLFlow
  • API Securitisation
  • Advanced Programming
  • AWS Solutions Architect
illu-2 

DataOps - Isolation

  • Docker
  • Jenkins
  • AWS - MLOps
illu-2 

DataOps - Orchestration

  • Airflow
  • Kubernetes
  • SQL
  • NoSQL DataBases
illu-2 

Monitoring

  • Prometheus & Grafana
  • Data Acculturation

Du erwirbst ein breites Spektrum an Kompetenzen in der Künstlichen Intelligenz, die unter anderem die Konzeption, die Entwicklung sowie auch den praktischen Einsatz umfassen.

Diese Machine Learning Weiterbildung beinhaltet eine Vorbereitung zum Erhalt der AWS-Zertifizierung Cloud Practitioner.
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Unser hybrides Lernformat

Die Kombination aus unserer interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits über 15.000 Alumni überzeugt und unseren Kursen eine Abschlussquote von über 94 % verliehen!
 
Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip Learning-by-Doing:
 
  • Praktische Anwendung: Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-Übungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte direkt anwenden kannst
  • Masterclass: Für jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozierenden organisiert, die es ermöglichen, Deine Fragen und eventuelle Probleme zu klären sowie Methoden und Werkzeuge  aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.
  • Projekt: Während Deiner gesamten Machine Learning Weiterbildung wirst Du an einem Datenprojekt mit einem Umfang von 80 Stunden arbeiten. Ziel ist es, das Gelernte in einem konkreten Bereich anzuwenden und praktische Erfahrung zu sammeln.

Welche Fähigkeiten wirst Du nach Deiner

Analysieren

Untersuchung und Analyse relevanter Daten, die sich auf den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder einen bestimmten Satz von Kundendaten beziehen.

Prognostizieren

Das Erstellen von prädiktiven Modellen, um Entwicklungen vorherzusagen oder neue Zielwerte für das Unternehmen zu bestimmen.

Anwenden

Einsatz von Machine- und Deep-Learning-Algorithmen und Bereitstellung von Modellen zu cloud-basierten Lösungen.

Implementieren

Datenanalyse- und Modellierungsergebnisse auswerten, um sie für andere Abteilungen des Unternehmens lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen.

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Entdecke Learn, unsere neue Learning Plattform!

Eine umfangreiche und intuitive Benutzeroberfläche für eine individuelle Lernerfahrung. Profitiere von einer verbesserten Plattform und einer professionellen Betreuung.
Ich entdecke Learn

Die Schlüsselzahlen der Weiterbildung

91 %

Erfolgsquote

95 %

Abschlussquote

97 %

Zufriedenheitsquote

78,7 %

Arbeitsmarkt Eingliederungsquote

Wie kannst Du Deine Machine Learning Weiterbildung finanzieren?

Kosten der Weiterbildung: 9.990 €

Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineer kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten für Dich von der Agentur für Arbeit bzw. dem Jobcenter übernommen.

Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung durch das Qualifizierungschancengesetz besprechen.

 Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 400,81 € pro Monat mit Deiner Datenweiterbildung beginnen.

Willst Du den Job eines Machine Learning Engineers entdecken?

Die Berufe in der Datenwissenschaft entwickeln sich ständig weiter. Es ist wichtig, jeden einzelnen von ihnen zu definieren, um die aktuellen Erwartungen der Unternehmen besser zu verstehen und so die Weiterbildungs- und Einstellungsmöglichkeiten aufeinander abzustimmen.

Dazu gehört auch der Machine Learning Engineer, ein Beruf, der sich in voller Expansion befindet. Lade Dir den vollständigen Merkzettel herunter und erhalte alle Informationen, die Du benötigst: erwartete Fähigkeiten, Tools und Technologien, Karriereaussichten und Gehalt.

Erhalte unseren Merkzettel

Welche Zertifizierungen erhältst Du nach Deiner Weiterbildung?

Nach erfolgreicher Vollendung des Machine Learning Kurses wirst Du mehrere verschiedene Zertifikate erhalten:

  • Zertifikate für jeden bestandenen Test eines Moduls, welche Du auf LinkedIn teilen kannst
  • ein Abschlusszertifikat von DataScientest
  • das Zertifikate von der Pariser Universität La Sorbonne, eine der Top 50 Universitäten weltweit
  • Zusätzlich hast Du die Möglichkeit eine AWS Cloud Practitioner Zertifizierung zu erlangen

Was sagen unsere Alumni

Das sagen unsere Alumni zur DataScientest Weiterbildung!

Patricia Jan, Data Scientist und Alumni von DataScientest, erzählt Euch heute in einem Video, ihre Erfahrungen der Weiterbildung und welche Rolle Data in ihrem Alltag spielt!

🎉 Möchtest auch Du mit einem unserer Kurse durchstarten? Jeden Monat werden starten neue Kurse und gute Nachrichten: Wir haben gerade den MLOps-Kurs gestartet, um die Weiterbildung zum Data Scientist zu erweitern!

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Du hast die Fragen? Wir haben die Antworten!

Akkordeon Inhalt

Mit der Entwicklung der Bedürfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Die Data Welt stehen vor der Herausforderung, der hohen Nachfrage nach technischem Wissen im Bereich des Modelltrainings nachzukommen. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegenüber.

 

Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.

Die Aufgaben eines Machine Learning Engineers ähneln dem des Data Scientists, jedoch sind diese erweitert durch den Teilbereich der KI Machine Learning. Das bedeutet, dass er Machine Learning Algorithmen entwickelt, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen. Weiterhin kann er diese Modelle in der Cloud einsetzten oder durch die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anleiten. 

 

Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gefühlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.

 

Die Aufgaben sind also vielfältig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige Lösungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten Lösungen eine aktive Rolle übernehmen. Außerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken für die Entwicklung dieser Lösungen zu verstehen.

Hier sind ein paar Aufgaben des Machine Learning Engineers im Überblick:

  • Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen in die Produktion einführen
  • Beherrschen der Techniken zur Manipulation und Vorverarbeitung von Daten
  • APIs entwickeln
  • Automatisieren des Trainings von Vorhersagemodellen und Bereitstellung in der Cloud (Containerisierung)
Akkordeon Inhalt

Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, solltest Du gute Kenntnisse in Mathematik bzw. Statistik haben.

Darüber hinaus ist das Programmieren für die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerlässlich. Hierfür ist ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen auf Englisch sind, solltest Du gut Englisch sprechen.

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.

Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Dieser behandelt im Wesentlichen mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.

Sobald Du diesen Test bestanden hast, vereinbare einen neuen Termin mit unserm Team (wenn dieses nicht schon passiert ist). Wir besprechen in diesem Termin Deine Ergebnisse, die Finanzierungsunmöglichkeiten und eventuelle weitere Fragen zu Deiner Weiterbildung. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen.

Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören. 

Schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineer kümmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.

Am Ende Deines Kurses weißt Du:

  • Wie man Daten aufbereitet, eine Datenanalysestrategie erstellt und die Python-Programmierung beherrscht.
  • Wie Vorhersagemodelle für maschinelles Lernen erstellt werden und die Aktualisierung dieser Modelle zu automatisieren.
  • Wie man neuronale Netze manipuliert und Algorithmen für Computer Vision oder Natural Language Processing implementiert.
  • Wie Modelle der Künstlichen Intelligenz in einem Produktionskontext genutzt werden.
  • Einen klassischen Algorithmus für maschinelles Lernen zu implementieren und ihn auf Textdaten anzuwenden.
  • Modelle in Cloud-Lösungen bereitzustellen.
  • Datenvisualisierungen zu erstellen, die eine Bewertung der Ergebnisse ermöglichen.

Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es Dir ermöglichen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen Fähigkeiten zu erlernen.

Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data Science Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.

Während der Weiterbildung wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, SQL, API, Docker, Pipelines und Plotly

Bei einem Gesamtstundenvolumen von 699 Trainingsstunden finden 80 % Deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 20 % in Form einer Masterclass abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.

Neben der Plattform und den Masterclasses arbeitest Du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es Dir ermöglicht, sie direkt anzuwenden.

Je nach gewählter Weiterbildungsform (Bootcamp oder Teilzeit-Format) variiert die Weiterbildungsdauer. Der Inhalt bleibt derselbe, jedoch ist die Anzahl der wöchentlichen Kursstunden je nach Format unterschiedlich: 35-40 Stunden pro Woche beim Bootcamp und 10-12 Stunden pro Woche beim Teilzeit-Format.

Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr darüber.

Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult. 

Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein! 

Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!

Während Deiner Weiterbildung wirst Du ein Abschlussprojekt als Machine Learning Engineer leiten.  

Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt.

Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest. 

Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel der Zeit, die Du für die Weiterbildung aufwendest, wird in dieses Projekt fließen.

Das Projekt wird mit Prüfungen und Präsentationen von Deinem Dozenten begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verständnis während Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.

Laut den Datenmanagern der größten Fortune 500 Konzerne ist es für einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man mündlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngeschäft des Unternehmens zu beherrschen.

Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan berücksichtigt, der auch Soft Skills miteinbezieht:

  • Die schriftliche und mündliche Verteidigung des Projekts, bei der diese Fähigkeiten entwickelt werden können
  • Masterclass zum Projektmanagement und zur Interpretation der Ergebnisse
  • Masterclass zu den Best Practices in der „Datenvisualisierung“ und zu speziellen Tools

Außerdem hast Du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.

Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Machine Learning Engineer bekommst Du ein Zertifikat der französischen Elite-Universität Paris-Sorbonne.

Darüber hinaus genießt DataScientest als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildung einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.

Akkordeon Inhalt

Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche Tätigkeit ausübt.

Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 50.000 €/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 66.600 €/Jahr betragen.

Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt für maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskräften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu können, und haben Mühe, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber/innen noch mehr und setzt die Gehälter unter Druck!

Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.

Akkordeon Inhalt

Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Engineering-Themen teilen und austauschen.

Darüber hinaus verschickt unser Data Engineer Expertenteam regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Engineering besprochen.  

Hier haben die Absolvierenden die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen und auszutauschen.

Am Anfang begleitete DataScientest die Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind starke Verbindungen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben

Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkundschaft zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.

Am ersten Tag wird Dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für Deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.

Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung Deiner Weiterbildung.

Estelle, unsere Karrieremanagerin, ist mit ihrem Team während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um Dich zu beraten und alle Fragen zu Deinem Karriereplan zu beantworten.

Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:

  • Ein Workshop, der Dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes LinkedIn Profil zu erstellen,
  • Ein Workshop, der Dir hilft, Deine Jobsuche strategisch zu planen, mit verschiedenen Themen zu Präsentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und technischem Testtraining.

Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um Dich bei Deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).

Um mehr über alle karrierefördernden Maßnahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.

Der Beruf
Akkordeon Inhalt

Mit der Entwicklung der Bedürfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Die Data Welt stehen vor der Herausforderung, der hohen Nachfrage nach technischem Wissen im Bereich des Modelltrainings nachzukommen. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegenüber.

 

Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.

Die Aufgaben eines Machine Learning Engineers ähneln dem des Data Scientists, jedoch sind diese erweitert durch den Teilbereich der KI Machine Learning. Das bedeutet, dass er Machine Learning Algorithmen entwickelt, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen. Weiterhin kann er diese Modelle in der Cloud einsetzten oder durch die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anleiten. 

 

Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gefühlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.

 

Die Aufgaben sind also vielfältig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige Lösungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten Lösungen eine aktive Rolle übernehmen. Außerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken für die Entwicklung dieser Lösungen zu verstehen.

Hier sind ein paar Aufgaben des Machine Learning Engineers im Überblick:

  • Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen in die Produktion einführen
  • Beherrschen der Techniken zur Manipulation und Vorverarbeitung von Daten
  • APIs entwickeln
  • Automatisieren des Trainings von Vorhersagemodellen und Bereitstellung in der Cloud (Containerisierung)
Die Weiterbildung
Akkordeon Inhalt

Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, solltest Du gute Kenntnisse in Mathematik bzw. Statistik haben.

Darüber hinaus ist das Programmieren für die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerlässlich. Hierfür ist ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen auf Englisch sind, solltest Du gut Englisch sprechen.

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.

Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Dieser behandelt im Wesentlichen mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.

Sobald Du diesen Test bestanden hast, vereinbare einen neuen Termin mit unserm Team (wenn dieses nicht schon passiert ist). Wir besprechen in diesem Termin Deine Ergebnisse, die Finanzierungsunmöglichkeiten und eventuelle weitere Fragen zu Deiner Weiterbildung. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen.

Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören. 

Schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineer kümmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.

Am Ende Deines Kurses weißt Du:

  • Wie man Daten aufbereitet, eine Datenanalysestrategie erstellt und die Python-Programmierung beherrscht.
  • Wie Vorhersagemodelle für maschinelles Lernen erstellt werden und die Aktualisierung dieser Modelle zu automatisieren.
  • Wie man neuronale Netze manipuliert und Algorithmen für Computer Vision oder Natural Language Processing implementiert.
  • Wie Modelle der Künstlichen Intelligenz in einem Produktionskontext genutzt werden.
  • Einen klassischen Algorithmus für maschinelles Lernen zu implementieren und ihn auf Textdaten anzuwenden.
  • Modelle in Cloud-Lösungen bereitzustellen.
  • Datenvisualisierungen zu erstellen, die eine Bewertung der Ergebnisse ermöglichen.
Der Lehrplan

Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es Dir ermöglichen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen Fähigkeiten zu erlernen.

Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data Science Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.

Während der Weiterbildung wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, SQL, API, Docker, Pipelines und Plotly

Bei einem Gesamtstundenvolumen von 699 Trainingsstunden finden 80 % Deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 20 % in Form einer Masterclass abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.

Neben der Plattform und den Masterclasses arbeitest Du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es Dir ermöglicht, sie direkt anzuwenden.

Je nach gewählter Weiterbildungsform (Bootcamp oder Teilzeit-Format) variiert die Weiterbildungsdauer. Der Inhalt bleibt derselbe, jedoch ist die Anzahl der wöchentlichen Kursstunden je nach Format unterschiedlich: 35-40 Stunden pro Woche beim Bootcamp und 10-12 Stunden pro Woche beim Teilzeit-Format.

Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr darüber.

Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult. 

Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein! 

Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!

Während Deiner Weiterbildung wirst Du ein Abschlussprojekt als Machine Learning Engineer leiten.  

Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt.

Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest. 

Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel der Zeit, die Du für die Weiterbildung aufwendest, wird in dieses Projekt fließen.

Das Projekt wird mit Prüfungen und Präsentationen von Deinem Dozenten begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verständnis während Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.

Laut den Datenmanagern der größten Fortune 500 Konzerne ist es für einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man mündlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngeschäft des Unternehmens zu beherrschen.

Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan berücksichtigt, der auch Soft Skills miteinbezieht:

  • Die schriftliche und mündliche Verteidigung des Projekts, bei der diese Fähigkeiten entwickelt werden können
  • Masterclass zum Projektmanagement und zur Interpretation der Ergebnisse
  • Masterclass zu den Best Practices in der „Datenvisualisierung“ und zu speziellen Tools

Außerdem hast Du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.

Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Machine Learning Engineer bekommst Du ein Zertifikat der französischen Elite-Universität Paris-Sorbonne.

Darüber hinaus genießt DataScientest als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildung einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.

Die Karriere
Akkordeon Inhalt

Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche Tätigkeit ausübt.

Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 50.000 €/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 66.600 €/Jahr betragen.

Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt für maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskräften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu können, und haben Mühe, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber/innen noch mehr und setzt die Gehälter unter Druck!

Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.

Weitere Angebote
Akkordeon Inhalt

Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Engineering-Themen teilen und austauschen.

Darüber hinaus verschickt unser Data Engineer Expertenteam regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Engineering besprochen.  

Hier haben die Absolvierenden die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen und auszutauschen.

Am Anfang begleitete DataScientest die Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind starke Verbindungen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben

Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkundschaft zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.

Am ersten Tag wird Dir eine Plattform für Karrieredienste mit allen für Deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.

Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung Deiner Weiterbildung.

Estelle, unsere Karrieremanagerin, ist mit ihrem Team während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um Dich zu beraten und alle Fragen zu Deinem Karriereplan zu beantworten.

Darüber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:

  • Ein Workshop, der Dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes LinkedIn Profil zu erstellen,
  • Ein Workshop, der Dir hilft, Deine Jobsuche strategisch zu planen, mit verschiedenen Themen zu Präsentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und technischem Testtraining.

Zusätzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bedürfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgeführt, um Dich bei Deiner Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien veröffentlicht werden).

Um mehr über alle karrierefördernden Maßnahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.

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