Bootcamps & Community
2025 Job Market Trends: Wie Unsere Bootcamps Dich auf die Zukunft vorbereiten
100% kostenfrei
mit Bildungsgutschein
Dein Bootcamp
AI Engineering - Data Science und Machine Learning Bootcamp
Nächster freier Platz
27. Mai 2025
Du willst AI Engineering lernen? Perfekt! Hier bekommst du in praxisnahen Projekten alle Skills zum Aufbau effektiver Machine Learning Systeme in der realen Welt.
Kursinhalte
Alle Inhalte auf einen Blick
Full-Stack Software Developer*in werden – im neue fische Bootcamp
Erlebe ein einzigartiges Bootcamp, das dich von den Grundlagen der Data Science bis hin zur Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Datenprodukten führt. Lerne von engagierten Coaches alles, was du brauchst, um als als Data Scientist, AI- oder Machine Learning Engineer durchzustarten. Dieses kombinierte Programm bietet dir eine nahtlose Weiterentwicklung deiner Fähigkeiten: Von umfassenden Data-Science-Grundlagen bis hin zu spezialisierten Machine-Learning-Engineering-Skills. Jede Phase ist darauf ausgelegt, dir fundiertes Wissen, praktische Anwendungen und reale Projekte zu vermitteln.
In den ersten 12 Wochen tauchst du tief in die Welt der Data Science ein: Du erwirbst Kenntnisse in Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenvisualisierung, Statistik, Big Data, Machine Learning Algorithmus und Deep Learning. Die folgenden 4 Wochen sind deiner Capstone-Phase gewidmet. In deinem Abschlussprojekt entwickelst du ein handfestes end-to-end Data Product, um dein Wissen anzuwenden und deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Im Anschluss daran spezialisierst du dich in weiteren 4 Wochen intensiv auf Machine Learning Engineering: Hier lernst du Data Engineering, ETL und ELT pipelines, Analytics Engineering mit DBT, Batch und Stream Processing, Software Engineering, Model Deployment und Monitoring. Auch diese Phase wird durch eine 4-wöchige Capstone-Phase abgeschlossen, in der du deine Kompetenzen in einem abschließenden Projekt präsentierst. Am Ende erhältst du zwei separate Zertifikate: Data Science Certificate und Machine Learning Engineering Certificate.
Deine praxisorientierte Ausbildung für eine zukunftssichere Karriere
Dieses 24-wöchige Programm kombiniert fundierte Theorie mit praxisnahen Inhalten und bereitet dich optimal auf den Berufseinstieg vor. Du arbeitest an realen Projekten, erhältst individuelles Feedback und lernst Werkzeuge wie Python, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, SQL, DBT, Prefect , Prometheus, Grafana und Jupyter Notebooks. In beiden Capstone Projekten kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und ein Portfolio aufbauen, das die Aufmerksamkeit führender Unternehmen auf dich zieht.
Dank unseres Karriere Coachings, Tipps für dein Portfolio und gezielter Bewerbungsunterstützung bist du bestens vorbereitet, um in der Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens erfolgreich durchzustarten.
Keyfacts
- Vollzeit: 6 Monate (Mo – Fr, 9h – 18h)
- Teilnehmer*innen: ca. 15
- Coaches: 2 pro Bootcamp
- Standort: Berlin
- Kurssprache: Englisch
- Zertifikate: Data Science-Zertifikat und Machine Learning Engineering-Zertifikat
Unsere Coaches
Anastasia Mikheeva
Data Science Coach
Tech Stack
Python
FastAPI
Docker
MLOps
dbt
Tensorflow
SQL
Prefect
Grafana
Prometheus
Scikit
Pandas
+435
Lernen im neue fische Bootcamp ist für mich die **Mischung aus Praxis und Theorie, die auch für viele Hochschulen eine Bereicherung wäre.**
Startdaten
Die nächsten Termine: AI Engineering - Data Science und Machine Learning
✅ Das AI Engineering - Data Science and Machine Learning ist jetzt auch für den Bildungsurlaub zugelassen. Nähere Infos zu den Voraussetzungen und wie du diesen beantragen kannst, findest du hier.
✅ Übrigens: Auch Remote Bootcamp Teilnehmer*innen können unseren Hamburger Campus zum gemeinsamen Lernen und Austauschen nutzen. Melde dich einfach vorher kurz bei uns – wir freuen uns auf dich!
Mai | 27. Mai – 19. Aug. ‘25 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
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Curriculum
Das lernst du in unserem AI Engineering - Data Science und Machine Learning Bootcamp
Dein Einstieg in die AI Data-Science-Welt: Coding und Software Engineering
Python
Git
Github
Unix
Command line
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!
Dein Deep Dive in die Datenanalyse: Exploratory Data Analysis (EDA)
SQL
Visualisierung
Pandas
Datenaufbereitung
Jetzt wird’s spannend: Du lernst, Daten effektiv zu analysieren und aufzubereiten. Mit Pandas zeigen wir dir, wie du große Datensätze meisterst, bereinigst und umstrukturierst.
SQL darf auch nicht fehlen! 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!
Dein Einstieg in die Welt des Machine Learning
Regression
Lernen mit Hilfestellung
Modellbewertung
Klassifikation
Maschinelles Lernen klingt komplex? Wir machen es einfach! 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.
Deep Dive: Neural Networks und Deep Learning
Künstliche Neurale Netzwerke
Zeitreihen
NLP
Recommender Systems
Bereit für den nächsten Schritt? Jetzt tauchst du in die Welt der Deep Learning-Algorithmen ein. Wir starten mit neuronalen Netzwerken und erklären, wie diese aufgebaut sind und wie sie Bilder, Texte und mehr verarbeiten können.
Ein besonderes Highlight ist Natural Language Processing (NLP) – also, wie Maschinen Sprache verstehen und verarbeiten. Ob Chatbots oder Sprachassistenten – hier wird es richtig spannend!
Diese Phase endet mit der Einführung in Empfehlungssysteme – Tools, die in Plattformen wie Netflix oder Spotify im Einsatz sind.
Von der Theorie in die Praxis: Machine Learning Engineering
APIs
Docker
Cloud Deployments
MLOps
Jetzt wird es richtig praktisch: In dieser Phase lernst du, wie du deine Machine-Learning-Modelle in die Produktion bringst. Du wirst lernen, APIs zu erstellen und deine Modelle mit Docker zu containerisieren.
Natürlich gehört auch Cloud Deployment dazu. Wir zeigen dir, wie du deine Lösungen skalierbar und sicher in der Cloud bereitstellst.
Das Ziel? Dein Modell soll nicht nur funktionieren – es soll auch im echten Betrieb stabil laufen!
Finale: Dein eigenes Machine-Learning-Projekt
End-to-End Deployment
Model Monitoring
Abschlussprojekt
Project Work
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.
Von der Datenaufbereitung bis zur Überwachung der Modelle – hier wird es richtig realistisch. Genau das, was du für den Berufseinstieg brauchst!
Unsere Partnerfirmen
Unser Standort
Lerne auf unserem Campus vor Ort
Du brauchst mal einen Tapetenwechsel von deinen eigenen vier Wänden oder lernst lieber mit anderen zusammen? Dann nutzt doch einfach nach Absprache unseren Campus in Hamburg!
Einfach und fair bezahlbar
12 Wochen UX/UI Design Bootcamp ab 8.500 €*
*für selbstzahlende Privatpersonen
Bildung muss bezahlbar sein. Schau dir jetzt alle Optionen der Finanzierung an.
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Re- & Upskilling
Infomaterial
Die wichtigsten Infos zum Downloaden
Alles, was du über unsere Machine Learning Engineering Weiterbildung wissen musst in einem pdf: Inhalte, Preise, Finanzierungen, sowie alle Details zum Bewerbungsprozess. Check! ✅
FAQ
Richtig gute Fragen, hilfreiche Antworten
Du hast noch Fragen zur Ausbildung, den Preisen, der Finanzierung, o. Ä. ? Dann schau dich hier um oder kontaktiere uns direkt.
Das Training ist für alle Einstiegsniveaus geeignet. Es sind weder ein Abschluss noch technische Vorkenntnisse erforderlich. Die einzige anfallende Gebühr ist ein OpenAI-Abonnement für die Dauer des Kurses (18€/Monat).
Wenn du jedoch deinen Arbeitscomputer nutzt, empfehlen wir dir, mit deiner IT-Abteilung abzuklären, ob du Zugriff auf Slack und Zoom hast.
Bildung muss erschwinglich sein. Letztlich hängt der Preis für deinem Generative AI Training von deiner gewählten Finanzierungsmethode ab.
57 Stunden 100% Online-Lernen, einschließlich 14 Stunden Live-Gruppenbetreuungssitzungen stehen Selbstzahler*innen für nur 1.900€ zur Verfügung.
Es gibt jedoch auch Finanzierungsmöglichkeiten über z.B die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter. Nimm gerne Kontakt zu uns auf und wir werden gemeinsam das passende Finanzierungsmodell für dich finden: studienberatung@neuefische.de
Deine Fähigkeiten werden durch eine Kombination von Aktivitäten überprüft. Darunter fallen einzelne Quizze, die automatisch auf unserer Lernplattform ausgewertet werden, dein Abschlussprojekt, das von einem Coach bewertet wird, sowie mündliche Präsentationen zu technischen und nicht-technischen Themen.
Die folgenden zusätzlichen Tools stehen dir für deine Schulung zur Verfügung:
Instant Messaging für die Kommunikation mit dem Coach und den anderen Teilnehmern deiner Gruppe
Ein Videokonferenz-Tool zur Teilnahme an den verschiedenen Mentoring-Sitzungen
Für alle, die das Ziel teilen, erfolgreich zu sein, exzellent zu arbeiten und gemeinsam zu wachsen. Das Lernen in einem Kohort ist eine gemeinschaftliche Erfahrung. Du wirst gemeinsam mit deinen Begleiter*innen während des gesamten Kurses wachsen und Fortschritte machen. Es bietet dir die Möglichkeit, eigenständig Fähigkeiten zu entwickeln, während du zugleich deine Soft Skills und Teamfähigkeiten verbesserst. Ein großer Vorteil: Du bist auf deinem Weg zum Erfolg nie allein!
Bitte beachte: Dieser Kurs richtet sich nicht an Personen, die Berufe wechseln möchten (wie z.B. zu Data Science). Wir empfehlen dir in dem Fall stattdessen, dein Ziel mit dem 3-monatige Data Scientist Bootcamp zu erreichen.
Du benötigst lediglich die Standards: Eine stabile Internetverbindung und einen Computer. Wir empfehlen zusätzlich eine Kamera und ein Mikrofon.
Als AI-Spezialist*in stehen dir vielversprechende Verdienstmöglichkeiten offen – gerade jetzt, wo die Nachfrage nach Expert*innen für KI-Modellentwicklung und -Implementierung ordentlich Fahrt aufnimmt.
Dein Einstiegsgehalt liegt meist zwischen 65.000 und 70.000 Euro im Jahr, je nachdem, wo du arbeitest, wie groß die Firma ist und was du an Erfahrung mitbringst.
In diesem Feld gibt einen beträchtlichen Spielraum für Wachstum, denn Senior KI-Expert*innen können deutlich mehr als das Einstiegsgehalt verdienen. Mit mehr Erfahrung und spezialisierten Skills, wie im maschinellen Lernen und Deep Learning, kannst du dein Gehalt nochmal ordentlich nach oben schrauben.
Mit der passenden Ausbildung und dem richtigen Know-how kannst du also viele Chancen im Bereich Generative AI voll ausschöpfen und dir eine spannende, lohnende Karriere aufbauen.
Worauf wartest du?
Unser Student Admissions Team freut sich mit dir zu sprechen, deine Fragen zu beantworten und dich zu beraten. Meld dich bei uns!
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040 - 22 85 96 16
Mo - Fr 09:00 - 17:00 Uhr
Wenn du Fragen bzgl. einer Karriere bei neue fische intern hast, dann meld dich gerne unter folgender E-Mail-Adresse: jobs@neuefische.de
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