Was du lernen wirst
Wir begleiten dich durch einen sorgfältig kuratierten Lehrplan, der dich in nur 12 Wochen (Vollzeit) von „einfach neugierig“ zu „voll zertifiziert“ in Data Science, Data Analytics und KI bringt.
Data Analytics & Datenvorbereitung meistern
Baue ein starkes Fundament in Data Analytics: erfasse, erkunde, bereinige und bereite reale Datensätze vor. Mit Pandas lernst du, fehlende Werte, Ausreißer, unausgewogene Daten und kategoriale Merkmale zu behandeln, statistische Analysen anzuwenden und Visualisierungen zu erstellen, um Rohdaten in analysebereite Datensätze zu verwandeln.
Intelligente Machine-Learning-Modelle bauen
Lerne den vollständigen ML-Workflow von der Datensatzvorbereitung bis zum Training, Evaluieren und Optimieren von Vorhersagemodellen. Du implementierst überwachte und unüberwachte Algorithmen, vergleichst sie mit branchenüblichen Metriken und steigerst die Genauigkeit durch Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning und Modellauswahl.
Deep-Learning- & KI-Lösungen entwickeln
Entdecke, wie moderne neuronale Netze KI antreiben. Ausgehend von den Grundlagen künstlicher neuronaler Netze baust du Deep-Learning-Modelle in PyTorch und erkundest Optimierung, Regularisierung, Data Augmentation, erklärbare KI und generative Modelle – die praktischen Fähigkeiten für fortgeschrittene KI-Anwendungen.
Spezialisierung in Computer Vision & Natural Language Processing
Erkunde zwei der einflussreichsten KI-Bereiche. Du baust Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildklassifikation, Objekterkennung und Segmentierung und lernst NLP-Techniken wie Embeddings, Recurrent Neural Networks, Transformer und Attention-Mechanismen für textbasierte KI-Systeme.
Moderne KI- & Large-Language-Model-Anwendungen bauen
Gehe über traditionelles ML hinaus und baue LLM-gestützte Anwendungen. Du erkundest Prompt Engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und reale KI-Workflows, um intelligente Assistenten, Wissensabrufsysteme und produktionsreife generative KI-Anwendungen zu erstellen.
KI-Systeme bereitstellen, überwachen & skalieren
Bringe ML-Modelle von der Entwicklung in die Produktion. Du deployst mit FastAPI, Docker und Cloud-Lösungen, skalierst mit Ray und überwachst Modelle mit MLflow – plus Sicherheit, Datenschutz und Best Practices für zuverlässige KI-Systeme in realen Umgebungen.
Kapitel 0: Vorbereitung
Data Science zählt in den letzten Jahren zu den gefragtesten Karrieren. Es umfasst den Umgang mit Daten, das Bereinigen, Bewerten und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, um Ergebnisse von Ereignissen vorherzusagen. Aufgrund der Komplexität des Feldes erfordert die Beherrschung ein gründliches Verständnis einer Vielzahl von Werkzeugen und Methoden, einschließlich Python, Umgebungen, Datenbanken, Mathematik und linearer Algebra. In diesem Kapitel behandeln wir die Grundlagen der Data Science, um dich auf deine Lernreise vorzubereiten.
Einführung in Python
- Python-Sprache und Geschichte
- Die Grundlagen von Python
- Grundlegende Datenstrukturen in Python
- Klassen und Objekte
- Module und Pakete
- Input/Output
- Fehler und Ausnahmen
Umgebungen
- Python-Umgebungen
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL und Datenbanken
- SQL-Grundlagen
- SQL-Abfragen
Lineare Algebra
- Skalare und Vektoren
- Matrizen
- Normen
Git und GitHub
- Einführung in Versionskontrolle, Workflow, Repositories untersuchen, Änderungen zurücknehmen, Änderungen holen und pullen, Änderungen pushen
Projekt: Curve Fitting
- Dieses Projekt dreht sich um das Lösen des „Curve-Fitting“-Problems, bei dem die beste Kurvengleichung gefunden werden muss, um einen gegebenen Datensatz abzubilden. Es führt dich durch ein Beispiel dieses Problems und ist in Abschnitte unterteilt, in denen jeweils grundlegende Konzepte wie OOP, SQL, lineare Algebra und der abschließende Machine-Learning-Workflow angewendet werden.
Lernplan
Montag – Freitag · 09:30 – 15:30 Uhr (CET/CEST)
Live-Session
09:30–11:00
Live-Session
11:30–13:00
Praxis-Session
14:00–15:30
Unsere Methodik
Online-Live-Unterricht
- Lerne in interaktiven Live-Sessions und tausche dich in Echtzeit mit Dozierenden sowie Mitlernenden aus – für maximale Zusammenarbeit und schnellen Skill-Aufbau.
Selbststudium & Workload
- Teilzeit · 9 Std. Live-Unterricht + 11 Std. Selbststudium = 20 Std./Woche
- Vollzeit · 22,5 Std. Live-Unterricht + 17,5 Std. Selbststudium = 40 Std./Woche
Flipped-Classroom-Ansatz
- Erarbeite die Theorie eigenständig vorab und nutze die Live-Zeit für Diskussionen, Übungen und vertiefende Fragen.
Geführte Praxis
- Hands-on-Lernen steht im Mittelpunkt: In begleiteten Coding-Sessions baust du reale Projekte für dein Portfolio und festigst zugleich das Gelernte.
Voraussetzungen
Für unser Bootcamp brauchst du keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmierung. In den ersten Wochen vermitteln wir dir alle Grundlagen, damit du Schritt für Schritt ein solides Fundament aufbaust – perfekt, wenn du neu einsteigst oder deine Data- & AI-Skills ausbauen willst.
- Leistungsfähiger Laptop / Desktop-PC: Empfehlung: min. 16 GB RAM, 512 GB SSD, aktueller Quad-Core-Prozessor (z. B. Intel i5 / Ryzen 5) – wichtig für rechenintensive Data-Science-Aufgaben.
- Stabile Internetverbindung: Breitbandzugang für Live-Sessions, Cloud-Notebooks und das Herunterladen größerer Datensätze.
- Grundlegende Computerkenntnisse: Sicherer Umgang mit Betriebssystem, Dateiverwaltung und Webbrowsern.
- Englischkenntnisse: Mindestens B1-Niveau, um englischsprachige Fachmaterialien zu verstehen und dich in den Sessions auszutauschen.
- Lernbereitschaft: Motivation, wöchentlich mehrere Stunden in Live-Sessions, Coding-Übungen, Datenauswertungen und Selbststudium zu investieren.
Unser Career Center: Coaching, Bewerbungs-Support & Networking
Karriere-Workshops
Kostenlose Sessions für dich und die CLA-Community: Lerne unser Career Center kennen, hol dir Impulse für deine Bewerbungsstrategie und optimiere deine Unterlagen in kompakten Clinics.
Individuelles Karriere-Coaching (1:1)
Strukturiert und praxisnah: Definiere deine Ziele, schärfe dein Profil und erstelle einen realistischen Plan – für deinen nächsten Schritt in Deutschland.
Mock-Interviews
Übe typische Interviewfragen (fachlich & behavioral), trainiere deine Story und gewinne Sicherheit – inklusive Feedback zu Kommunikation und Auftreten.
Lebenslauf- & Anschreiben-Checks
Erhalte konkretes Feedback zu Struktur, Wirkung und Keywords, damit deine Unterlagen in Deutschland schnell erfassbar und überzeugend sind.
Job- & Praktikumsübersicht
Regelmäßig kuratierte Einstiegs- und Junior-Stellen sowie Praktika – passend zu deinem Profil und deinen Zielen.
Career-Resources-Plattform
24/7-Zugang zu Vorlagen, Checklisten und Übungen rund um Bewerbung, Interviews, Gehaltsgespräche und Karriereplanung.
Mentoring & Networking
Triff Branchenprofis, hol dir Einblicke aus der Praxis und erweitere dein Netzwerk – in Live-Chats, Q&As und Community-Events.
Alumni-Netzwerk
Bleibe mit Alumni in Kontakt, teile Erfahrungen und entdecke exklusive Chancen – in Deutschland und international.
Warum Code Labs Academy wählen?
1:1 Karriere-Coaching
Individuelle Unterstützung durch Karrierespezialist:innen: CV- und LinkedIn-Optimierung, Interviewtraining und eine Tech-fokussierte Bewerbungsstrategie.
Portfolio-taugliche Projekte
Abschluss mit einem GitHub-fertigen Portfolio praxisnaher Projekte, im Unterricht gebaut und mit Mentor-Feedback verfeinert.
Industrieorientiertes Curriculum
Der Lehrplan wird quartalsweise aktualisiert und richtet sich nach der aktuellen Nachfrage in KI, Cybersecurity und Webentwicklung.
Anerkanntes Zertifikat
Teile dein AZAV-akkreditiertes Code Labs Academy-Zertifikat auf LinkedIn, im Lebenslauf und bei Visaanträgen.
Häufig gestellte Fragen
Bewertungen & Erfahrungsberichte von Code Labs Academy Alumni
Nach meinem Master-Abschluss in Datenanalytik habe ich mich bemüht, meine Kenntnisse in diesem Bereich zu vertiefen, mit dem Ziel, eine Karriere in der Datenwissenschaft oder -analyse anzustreben. Da ich jedoch Schwierigkeiten hatte, Antworten auf me ...
Der Webentwicklungskurs der Code Labs Academy war sehr beeindruckend, es war eine der besten Erfahrungen, die ich in meinem Leben gemacht habe. Ich empfehle dringend, an diesem Bootcamp teilzunehmen, in dem du nicht nur Webentwicklung lernst, sondern ...
Die Lehrer und Mentoren sind wunderbar, zumindest der, den ich hatte. Moe hat mir mehr beigebracht als alle meine Lehrer in meinem ganzen Leben. Er sorgt für Klarheit und ermutigt immer, trotz aller Herausforderungen weiterzumachen.
Eine der besten Möglichkeiten, um Data Science und Machine Learning zu lernen, sind großartige Lehrer, die dir immer helfen, es zu verstehen und dir noch mehr Ideen und Beispiele geben. Wenn du mehr über ML erfahren möchtest, ist CLA der beste Ort da ...
Es ist ein Online-Bootcamp mit asynchronen Kursen, die zu jedem Teilnehmer weltweit passen können. Ich schätze es sehr, dass es am Ende eine Zertifizierung gibt, wenn man erfolgreich abschließt. Zusammenfassend ist dieses Bootcamp ein Rundum-Paket: D ...
Die Balance zwischen Theorie und Praxis ist perfekt, du hast die Möglichkeit, das Gelernte in Hausaufgaben und realen Projekten anzuwenden, die von den TAs überprüft werden. Ich empfehle dieses Bootcamp jedem, der seine Karriere in Data Science begin ...
Als Teil des Webentwicklungs-Bootcamps muss ich sagen, dass es meine Erwartungen übertroffen hat. Das Bootcamp ist wirklich interaktiv, unterhaltsam und informativ. Ich habe dank meinen Mentoren und allen, die im Hintergrund arbeiten, viel gelernt. I ...
Ohne Tech Hintergrund bin ich nun nach wenigen Monaten in der Lage komplexe Machine- bzw. Deep Learning Modelle nicht nur zu verstehen, sondern auch selbst zu entwerfen. Wer einen beruflichen Wechsel in die Tech Industry anstrebt, motiviert ist und e ...
Ich bin immer auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, die neuesten Technologien in Data Science kennenzulernen, und die Qualität der Inhalte der Code Labs Academy hat meine Erwartungen übertroffen. Wenn du dich für Technologie begeisterst und bereit ...
Die Lehrer sind großartig, tolerant, motiviert und fröhlich. Der Lernprozess ist reibungslos und macht Spaß, du hast den Raum, deine Fragen zu stellen und dich auch zu beteiligen. Aber das Wichtigste ist, dass sie dich auf die praktische Welt vorbere ...
Das Cybersicherheits-Bootcamp, das ich 2022 besuchte, vermittelte mir die grundlegenden Kenntnisse und Fähigkeiten, die ich für eine Karriere in der IT benötige. Mein Ausbilder war sachkundig, geduldig und immer bereit zu helfen. Noch vor Ende meines ...
