Data Science & AI‑Bootcamp mit Bildungsgutschein in Marzahn
Entdecken Sie Ihren Weg zum Erfolg mit unserem Data‑Science‑ & AI‑Bootcamp – Bildungsgutschein akzeptiert
Was ist ein Bildungsgutschein?
Ein Bildungsgutschein ist ein Ausbildungsgutschein, der von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter an Personen vergeben wird, die arbeitslos sind oder bald arbeitslos werden. Dieser Gutschein deckt sämtliche Kosten für eine berufliche Weiterbildung ab, damit Menschen schneller einen Job finden und Arbeitslosigkeit reduziert wird.
Nur Bildungsträger, die einen strengen Zertifizierungsprozess bestanden haben, dürfen einen Bildungsgutschein annehmen. Code Labs Academy ist stolz zertifiziert zu sein; alle unsere Bootcamps sind somit nicht nur finanziell zugänglich, sondern auch qualitativ geprüft!
Deckt er die gesamten Kursgebühren ab?
Ja! Der Bildungsgutschein übernimmt alle akademischen Kosten der Bildungseinrichtung. Sobald Sie Ihren Gutschein erhalten haben, investieren Sie nur noch Ihre Zeit und Ihr Engagement.
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 (GMT +1)
Vorlesung
09:30–11:00
Vorlesung
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 Kollaboration und schnelles Skill-Building.
Selbststudium & Workload
- Teilzeit · 9 h Live-Unterricht + 11 h Selbststudium = 20 h / Woche
- Vollzeit · 22,5 h Live-Unterricht + 17,5 h Selbststudium = 40 h / Woche
Flipped-Classroom-Ansatz
- Erarbeite die Theorie eigenständig vorab und nutze die Live-Zeit für Diskussionen, Übungen und vertiefende Fragen.
Geführte Praxis
- Hands-on-Learning steht im Mittelpunkt: In begleiteten Coding-Sessions baust du reale Projekte für dein Portfolio und festigst zugleich das Gelernte.
Voraussetzungen
Für unser Bootcamp sind keinerlei Vorkenntnisse in Informatik oder Programmierung erforderlich. In den ersten Wochen vermitteln wir alle Grundlagen, damit Sie Schritt für Schritt ein solides Fundament aufbauen – perfekt für Quereinsteiger oder alle, die sich beruflich neu orientieren möchten.
- 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 sich in den Sessions auszutauschen.
- Lernbereitschaft: Motivation, wöchentlich mehrere Stunden in Live-Sessions, Coding-Übungen, Datenauswertungen und Selbststudium zu investieren.
Karrierezentrum – Coaching, CV-Checks & Networking
Karriere-Workshops
Kostenlose Sessions für dich und die CLA-Community: Lerne unser Career Center kennen und optimiere deinen Lebenslauf in Last-Minute-Clinics.
Individuelle Karriereberatung
Strukturierte 1-zu-1-Meetings: Definiere deine Ziele und erhalte eine konkrete Aktionsplanung – persönlich und praxisnah.
Mock-Interviews
Trainiere typische Interview- und Gehaltsfragen, positioniere deine Stärken und gewinne Sicherheit im Gespräch.
CV- & Anschreiben-Checks
Erhalte präzises Feedback, damit deine Unterlagen Recruiter überzeugen und Interview-Einladungen sichern.
Job- & Praktikumsübersicht
Wöchentlich kuratierte Einstiegsstellen, ausgewählt von unseren Career Specialists und auf dich zugeschnitten.
Career-Resources-Plattform
24/7-Zugang zu Vorlagen, Aufgaben und Lernmaterialien rund um Bewerbungsprozesse und Karriereplanung.
Mentoring & Networking-Events
Triff Branchenprofis, erhalte Insider-Tipps und erweitere dein Netzwerk in unseren Live-Chats und Events.
Alumni-Network
Bleibe mit ehemaligen Teilnehmenden in Kontakt, teile Insights und entdecke exklusive Jobmöglichkeiten.
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
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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 ...
