Data Science

.....für und mit Künstliche/r Intelligenz - Ihr nächster Entwicklungssprung im Umgang mit Daten und KI

--> ab Oktober 2026!

Ob Marketing oder Controlling, Energiehandel oder öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen oder wissenschaftliche Forschung: Data-Science-Kenntnisse sind branchenübergreifend zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor bei der Analyse von Daten geworden. Wer Daten versteht und gezielt einsetzt, gestaltet die Zukunft seines Berufsfeldes aktiv mit.

Der Zertifikatskurs Data Science vermittelt genau das: praxisnahes Grundlagenwissen, das Sie in Ihrer täglichen Routine anwenden können. Über alle Fragestellungen und Module hinweg liegt ein besonderer Fokus auf dem kompetenten und kritischen Umgang mit Künstlicher Intelligenz – denn nicht alles, was KI liefert, hält einer fachlichen Prüfung stand.

Moderne KI-Sprachmodelle (LLMs) sind beeindruckende Werkzeuge – aber kein Ersatz für echte Datenanalyse. Sie arbeiten auf Basis von Sprachmustern und Wahrscheinlichkeiten, nicht auf Basis mathematischer Berechnungen. Hier besteht also ein erhebliches Risiko für fehlerhafte oder schlicht erfundene Ergebnisse. In diesem Kurs lernen Sie, KI richtig einzuschätzen und gezielt dort einzusetzen, wo sie wirklich Stärken hat.

Und das ist durchaus beeindruckend: Bei der Programmierung in R oder Python entfalten KI-Systeme ihr volles Potenzial – als intelligente Unterstützung beim Code-Schreiben, als universelles Nachschlagewerk und als geduldiger Erklärer bei Fehlermeldungen. Sie erlernen, wie Sie durch gezielte Prompts das Beste aus diesen Tools herausholen – effizient, praxisorientiert und zukunftssicher.

Das kompakte Weiterbildungsprogramm im Blended-Learning-Format (Präsenz- und Selbststudienphasen, zusätzliche Live-Online-Seminare) umfasst drei - einzeln buchbare - Module von jeweils 8 Wochen. Dabei wird in drei Schritten vorgegangen:

Wissenschaftliche Leitung

Dr. Peter Lauf: Diplom und Promotion in Volkswirtschaft mit Schwerpunkt in quantifizierender Wirtschafts- und Sozialgeschichte an der Universität zu Köln. Datenanalytiker, Marketingleiter, Leiter Database und Manager Big Data bei Startups und in den verschiedensten Branchen. 12 Jahre Erfahrung mit R, 20 Jahre Erfahrung mit SPSS, zertifizierter SAS Programmierer. Lehraufträge an Universitäten und Fachhochschulen zu Statistik, Datenmanagement und Datenbanken. Vertretungsprofessur für Quantitative Methoden und Data Mining im Fachbereich Wirtschaftsinformatik der HTW Berlin. Bis Wintersemester 2020/21 Professor für Business Information Systems an der Digital Business University (DBU) in Berlin, gegenwärtig Lehrbeauftragter an verschiedenen Berliner Hochschulen. 

Zielgruppe / Teilnahmevoraussetzungen

Data Science ist nicht an eine bestimmte Branche gebunden. Der Kurs richtet sich an alle, die bereits jetzt mit Datenanalysen befasst sind, also insbesondere an Ökonom/en/innen, Ingenieur/e/innen und Informatiker/innen. Jedoch können auch z.B. Soziolog/en/innen und Psycholog/en/innen u.a. können von dem Kurs profitieren.

Teilnahmevoraussetzung ist der Abschluss eines Hochschulstudiums oder eines vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA) sowie mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung; außerdem wünschen wir uns ein (kurzes) Motivationsschreiben, um die Kursinhalte optimal auf die Bedürfnisse unserer Teilnehmenden auszurichten.
Besondere Vorkenntnisse im Programmieren nicht erforderlich, vielmehr wird in Bezug auf KI technologieoffen gearbeitet (Copilot, Gemini, ChatGPT/Claude [jeweils kostenfreie Version]. Wir freuen uns jedoch generell über Offenheit gegenüber neuen Methoden, Werkzeugen und Fragestellungen.
Erste Erfahrungsberichte von Absolvent*innen finden Sie hier.

Abschluss

Hochschulzertifikat „Data Scientist“ der Berliner Hochschule für Technik nach erfolgreichem Bestehen aller Modulleistungen (Module 1 bis 3).

Die Teilnahme an einzelnen Modulen wird nach erfolgreichem Bestehen der Modulleistung mit dem Modultitel zertifiziert.

Durchführung

Der nächste Kurs (Modul 1) startet im Oktober 2026. 

Dauer/Termine: 8 Wochen: Oktober bis Dezember (Modul 1)
                           8 Wochen: Januar bis März (Modul 2)
                           8 Wochen: April bis Juni (Modul 3)
Anmeldung:      bis zum 20. September für das Wintersemester 2026/27; für die Module 2 und 3 sind Einstieg und Anmeldung auch danach noch möglich.
Präsenztermine: jeweils 2 Tage zu Beginn und am Ende eines Moduls (Freitagnachmittag und Samstag ganztägig)

Hier finden Sie detaillierte Informationen zum Aufbau und Ablauf des Fernstudienkurses.

Nutzungsentgelt

1.500,- Euro pro Modul