Data & KI Weiterbildungen
Machen Sie aus Daten verwertbare Erkenntnisse. Lernen Sie die wichtigsten Data-Science- und KI-Tools kennen.
Berufliche Weiterbildungen
Data Analyst
Sorbonne-Zertifikat
Lerne, Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren und baue präzise Vorhersagemodelle mit Tools wie Python, SQL, Power BI und Scikit-learn. So wirst Du Schritt für Schritt zum echten Data-Profi
Data Scientist
Sorbonne-Zertifikat
Beherrsche die gesamte Data-Science-Pipeline – von der Datenaufbereitung und Machine Learning bis hin zu Deep Learning und KI. Arbeite dabei mit Tools wie Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow und PySpark.
Data Engineer
Sorbonne-Zertifikat
Lerne, robuste Datenpipelines zu entwickeln und großskalige Infrastrukturen mit Python, SQL, PySpark, Kafka, Airflow und Kubernetes zu betreiben.
Analytics Engineer
Sorbonne-Zertifikat
Lerne die Grundlagen, um skalierbare Datenpipelines aufzubauen, Daten zu transformieren und zu analysieren und daraus wertvolle Insights zu gewinnen. Das alles mit Tools wie Python, SQL, Airflow, Power BI und dbt.
Machine Learning Engineer
Sorbonne-Zertifikat
Lerne, KI-Lösungen mit Python, Scikit-learn, TensorFlow, PySpark, MLflow, Docker und Kubernetes zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren.
Data Marketing & AI
Sorbonne-Zertifikat
Meistere datengetriebenes Marketing, Automatisierung und KI-Tools – und verbinde Analytics, Tracking, Content-Generierung und Kampagnenoptimierung mit Python, GA4, SQL, Looker Studio und Make.
MLOps Engineer
Sorbonne-Zertifikat
Meistere das Containerisieren von Modellen, die Orchestrierung von Workflows und das Deployment von Machine-Learning-Pipelines in der Produktion – mit Docker, MLflow, Airflow, DVC, Jenkins, Prometheus, Grafana, BentoML, Kubernetes, ZenML, Weights & Biases und AWS.
ETL Developer
Sorbonne-Zertifikat
Meistere Python-Scripting, Datenintegration und Cloud-Data-Warehousing – mit Tools wie Snowflake, BigQuery, SQL und APIs.
DataOps
Sorbonne-Zertifikat
Meistere CI/CD, Infrastrukturautomatisierung und Cloud-natives Monitoring mit Tools wie Linux, Snowflake, BigQuery, Prometheus, Grafana und AWS.
Zertifizierungen
PowerBI
Offizielle Microsoft-Zertifizierung
Entfalte das volle Potenzial von Microsoft Power BI mit praxisnahem Training in Power Query, DAX, Datenmodellierung und Dataflows. Erstelle klare, dynamische Dashboards und verwalte Deinen Workspace souverän.
Es gibt auch andere Wege
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Cloud & Dev
Erstellen Sie leistungsstarke Web-Apps mit modernen Tools, Datenbanken und Cloud-Technologien.
Testimonials
Du hast Fragen? Wir haben die Antworten.
Eine Weiterbildung im Bereich Data & AI vermittelt Dir die Fähigkeiten, um Berufe im Bereich Big Data auszuüben: Data Analyst, Data Scientist oder auch Data Engineer.
Erfahre, warum und wie Du ein Profi werden kannst. Dank Smartphones, sozialen Netzwerken, vernetzten Objekten und E-Commerce-Shops stehen Unternehmen riesige Datenmengen zur Verfügung. Das ist Big Data.
Durch die Analyse dieser Daten können Erkenntnisse gewonnen werden: Informationen, die genutzt werden können, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Nachfrage der Verbraucher zu verstehen oder die Stärken und Schwächen eines Unternehmens zu erkennen. Dies wird als Data Science bezeichnet.
Data Science und Big Data Analysen bieten Unternehmen viele Vorteile. Sie erfordert jedoch die technische Expertise von Fachleuten wie Data Scientists, Data Analysts oder Data Engineers. Um diese Berufe ausüben zu können, ist eine Big Data Ausbildung erforderlich.
Es gibt viele gute Gründe, eine solche Weiterbildung zu absolvieren. Zunächst einmal ist die Nachfrage extrem hoch. Unternehmen aller Branchen suchen nach qualifizierten Fachkräften, die die in ihren Systemen gespeicherten Daten auswerten können. Die Zahl der offenen Stellen steigt stetig und dieser Trend wird sich in den kommenden Jahren fortsetzen.
Die Datenanalyse macht derzeit ein Zehntel des gesamten IT-Marktes aus, wird laut aktuellen Prognosen aber schon bald auf ein Drittel ansteigen. Für viele Organisationen ist sie mittlerweile eine absolute Priorität. Und das betrifft alle Branchen, denn Big Data wird in allen Bereichen eingesetzt: Finanzwesen, Fertigung, Kommunikation, Logistik, Gesundheitswesen, Einzelhandel und vielen weitere.
Bereits heute übersteigt die Nachfrage nach Spezialisten bei weitem das Angebot an qualifizierten Profilen auf dem Markt. Und dieses Phänomen wird sich in Zukunft noch verstärken, da die Data Science in großem Umfang eingeführt wird und die Menge an unstrukturierten Daten wie Bildern, Tönen oder Videos explodieren wird.
Angesichts dieser hohen Nachfrage sind die angebotenen Gehälter nach einer Big Data Weiterbildung logischerweise sehr attraktiv. Technologiegiganten wie Google, Amazon oder Facebook bezahlen ihre Data Scientists sehr gut, aber auch kleinere Unternehmen versuchen mit allen Mitteln, Big Data Experten für sich zu gewinnen. In Deutschland verdient ein Data Scientist nach einer Data Science Weiterbildung laut Stepstone durchschnittlich 56.000 Euro pro Jahr.
Eine solche Weiterbildung sollte Dir mehrere Fähigkeiten vermitteln, die für die Arbeit im Bereich Data Science unerlässlich sind. Insbesondere musst Du lernen, mit den Programmiersprachen Python, Java und C++ umzugehen. Der Umgang mit den wichtigsten Big Data Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Hive ist zwingend erforderlich. Techniken wie Data Mining, Datenvisualisierung und Machine Learning gehören ebenfalls zum Arsenal von Data Science Experten. SQL- und NoSQL-Datenbanken und verschiedene Datenstrukturen sollten Dir vertraut sein.
Eine Weiterbildung im Bereich Data & AI ermöglicht den Zugang zu verschiedenen Berufen im Bereich Data Science und erstellen automatisierte Systeme, um Informationen aus einer Datenbank abzurufen und Berichte oder Visualisierungen zu erstellen.
Data Scientists gehen noch einen Schritt weiter, indem sie Machine Learning für tiefere und automatisierte Datenanalysen einsetzen.
Als Data Engineer hat man die Aufgabe, die Daten für Data Analysts und Data Scientists bereitzustellen. Man erstellt Wege, um Daten aus verschiedenen Quellen in Data Warehouses und andere Plattformen zu leiten und ist auch für die Aufbereitung der Daten und die Umwandlung in ein für die Analyse geeignetes Format zuständig.
Weitere Berufe im Bereich Big Data sind Solutions Architect, Big Data Engineer, Business Analyst oder auch Machine Learning Engineer. Eine Weiterbildung in Big Data zu absolvieren, bietet also zahlreiche Karrieremöglichkeiten.
Um eine solche Weiterbildung zu absolvieren, kannst Du Dich für Liora entscheiden.
Unsere verschiedenen Weiterbildungswege ermöglichen es Dir, die Fähigkeiten zu erwerben, die für die Berufe im Bereich Data Science erforderlich sind: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer und viele andere.
Diese berufsqualifizierenden Weiterbildungen werden von Experten entwickelt, um den konkreten Bedürfnissen der Unternehmen gerecht zu werden.
93 % unserer Alumni haben innerhalb von maximal 6 Monaten nach ihrer Liora Weiterbildung einen Job gefunden.
Alle unsere Kurse verfolgen einen Blended-Learning-Ansatz und können im Bootcamp oder Teilzeit-Format absolviert werden. Unsere Weiterbildungen können in den meisten Fällen mit dem Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit beziehungsweise dem Jobcenter finanziert werden! Entdecke jetzt unsere Weiterbildungen im Data & AI Bereich!
Viele fragen sich, ob der Trend Big Data eines Tages abklingen wird oder seinen Höhepunkt womöglich schon erreicht hat. Klar ist jedoch, dass die Datenmenge jedes Jahr wächst und dass man Trends nicht ignorieren sollte.
Datenflut: Die wachsende Zahl von Menschen, die täglich das Internet nutzen, zeigt, dass es mehr Möglichkeiten als je zuvor gibt, Daten zu erstellen und zu sammeln. Durch die Fähigkeit eines Unternehmens, datengestützte Entscheidungen mit hoher Geschwindigkeit zu treffen, wird die Informatik bald zum „Datenhelden“ werden und so die Zukunft der Unternehmen mitgestalten.
Zunahme der Datenanalyse: Die Zahl der vernetzten Geräte wird bis 2023 voraussichtlich auf 31 Milliarden ansteigen. Immer mehr Unternehmen beginnen, ihre Vorteile zu erforschen und zu nutzen, um verschiedene Geschäftsziele zu erreichen. Megadaten sind für Marketingspezialisten von unschätzbarem Wert, und das Internet of things verleiht ihnen einen zusätzlichen Wert. Neben einer besseren Ausrichtung und Personalisierung von Marketingbotschaften können Unternehmen mithilfe von Big Data Experten nützliche Produkte für ihre Kunden entwickeln. Dies wird Dir helfen, das tatsächliche Potenzial einiger dieser neuen Technologien wie Internet of things, Machine Learning und Künstliche Intelligenz freizusetzen. Heutzutage verlagern Unternehmen ihre Big Data Projekte in großem Umfang in die Cloud. Die Verlagerung von Daten in die Cloud intensiviert die Einführung der neuesten Funktionen, um Daten in Aktionen umzusetzen. Außerdem werden dadurch die laufenden Wartungs- und Betriebskosten gesenkt. Somit ist zu erwarten, dass in Zukunft mehr Daten in die Cloud verlagert werden.
Mehr Nachfrage nach Big Data und analytischen Fähigkeiten: Immer mehr Unternehmen setzen Hadoop und andere Plattformen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen ein, was schnell zu neuen, innovativen Lösungen führen wird. Daher werden sie mehr Experten für Big Data Analysen einstellen, um ihren Kunden einen besseren Service zu bieten und ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren.























