Live Online Training & E-Learning Selbststudium

Prompt Engineering Weiterbildung - Learn AI

KI Prompt Engineering & AI Content Creation

Werde in dieser AI Prompt Engineering-Weiterbildung mit uns zum zertifizierten AI Prompt Engineer. Lerne Online in einer Kombination aus Live Unterricht mit Branchenexperten und flexiblem Selbststudium begleitet von einem Mentor. Baue Kompetenzen in KI-gestützte Content-Erstellung, Prozessdenken & Automatisierung, Prompting und LLM-Steuerung  auf und entwickle dich beruflich weiter.

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Prompt Engineering Weiterbildung - Learn AI

Start

06.10.2026
19.01.2027

Format

Live Online Training &
E-Learning Selbststudium

Dauer

Berufsbegleitend: 8 Wochen

Umfang

Berufsbegleitend: 4 h / Woche

Live Trainings

Jeden Dienstag
16:00-18:00

Lernniveau

Anfänger & Fortgeschrittene

Sprachen

Deutsch
Englisch

Zertifikat

Staatlich anerkanntes Zertifikat

Leg los. Starte durch. Zu deinem Traumjob

Baue dir eine Prompting & KI-Content-Erstellung-Karriere auf!

Lerne in dieser Prompting & KI-Content-Erstellung-Weiterbildung in Live Online-Trainings kombiniert mit Mentoring, E-Learning Selbststudium und viel Hands-On Praxis. Gestalte deine Lernreise nach deinen Bedürfnissen und lerne berufsbegleitend in einem Tempo, das zu deinem Lebensstil passt.

Erwerbe gefragte,  praktische Fähigkeiten in Prompt Engineering für KI Tools wie ChatGPT & Copilot, KI Ergebnisoptimierung, Fehleranalyse, Prompt Strategien und LLM-Techniken.  Lerne mit erstklassigen Trainern und 1 zu 1 mit erfahrenen Mentoren begleitet von unseren Karriere-Coaches. Mach dich fit in Prompting & KI-Content-Erstellung und baue dir eine zukunftsträchtige Karriere als AI Prompt Engineer auf.

Tools, Techniken & Methoden
ChatGPT ChatGPT DALL·E DALL·E Napkin.ai Napkin.ai Copilot Copilot Gemini Gemini Gamma.ai Gamma.ai Word Word Excel Excel Structured output formats Structured output formats
Inhalte, Kompetenzen & Lernerfolge

  • KI-Grundlagen & LLM-Verständnis 
  • Text-, Bild-KI 
  • Präsentations-KI & Visualisierung 
  • Content-Workflows & Praxislabs
  • Prompting & LLM-Techniken 

Interaktive Live Trainings mit Branchenexperten

Du nimmst an interaktiven Live Workshops mit Branchenexperten teil – so lernst du direkt vom Experten und erzielst nachhaltige Lernerfolge.

Persönliches Mentoring über Videokonferenz

Buche individuelle Termine mit deinem Mentor – er begleitet dich auf deinem Lern- und Karriereweg und unterstützt dich persönlich.

Job-ready Praxis in realen Projekten

Lerne mithilfe realer, branchenspezifischer Szenarien und erwerbe praxisnahe Fähigkeiten, die du unmittelbar im Job einsetzen kannst.

Selbststudium mit multimedialen Inhalten

Du profitierst von interaktiven Inhalten auf Hochschulniveau! Wir vermitteln lebendiges Wissen mit Artikeln, Videos, Quizze und praxisnahe Übungen.

Jederzeit und von überall Lernen

Passe deine Weiterbildung deinen Vorlieben, deinem Kalender und deinem Lebensstil an. Lerne jederzeit, überall und in deinem eigenen Tempo.

International anerkanntes Zertifikat

Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst du ein Zertifikat, daß dir beste Karrierechancen und sehr gute Verdienstmöglichkeiten sichert.

Diese Unternehmen bilden ihre Mitarbeiter mit uns weiter und stellen unsere Studenten ein

What you read is what you get

Die perfekte Mischung für deinen Lernerfolg

Du profitierst du von einer perfekten Mischung aus Live Trainings mit erfahrenen Trainern, 1:1-Mentorings mit Branchenexperten, hochwertigen E-Learning-Inhalten auf Hochschulniveau und einer Community für Austausch und Zusammenarbeit.

Live Trainings

  • 2 Stunden
  • Jeden Dienstag
  • 16:00-18:00

Mentoring

  • Persönliches Mentoring
  • Im Preis inkludiert
  • Über Kalender buchbar


E-Learning

  • Multimediale Inhalte
  • Selbstbestimmt lernen
  • Jederzeit und überall



Community

  • Unbegrenzter Zugang
  • Peer-to-Peer-Lernen
  • Kontakt & Kooperation
Zielgruppe

Für wen ist diese Weiterbildung?

Diese Prompting & KI-Content-Erstellung-Weiterbildung ist ideal für Anfänger und Fortgeschrittene, die ihre Prompting & KI-Content-Erstellung-Kenntnisse ausbauen möchten. Vorkenntnisse in Prompting & KI-Content-Erstellung sind nicht nötig. Wir starten mit den Grundlagen und widmen uns dann schrittweise fortgeschrittenen Themen. Ein grundlegendes Verständnis von Prompting & KI-Content-Erstellung kann den Einstieg erleichtern. 

Vorkenntnisse in Prompting & KI-Content-Erstellung sind nicht nötig. Wir starten mit den Grundlagen und widmen uns dann schrittweise fortgeschrittenen Themen. 

Es gibt viele gute Gründe, mit XDi zum AI Prompt Engineer zu werden. Starte jetzt und melde dich an oder lass dich von uns beraten. Wir helfen dir gerne.

Mitarbeiter und Angestellte

Du bist Mitarbeiter eines Unternehmens, möchtest dein Fachwissen ausbauen, dich zertifizieren lassen oder dich optimal auf eine Zertifikatsprüfung vorbereiten.

Neue Mitarbeiter und Berufseinsteiger

Du hast gerade einen Job in einem neuen Arbeitsumfeld angetreten und dir fehlen relevante Skills, um den Anforderungen des Jobs gerecht zu werden und produktiv arbeiten zu können.

Manager und Führungskräfte

Du willst deine Karriere, deine Abteilung oder dein Unternehmen voranbringen, um Prompting & KI-Content-Erstellung gewinnbringend im Unternehmen zu etablieren.

Entrepreneure und Unternehmer

Du bist Entrepreneur oder Inhaber eines KMU und willst dein Unternehmen durch die Nutzung von Prompting & KI-Content-Erstellung-Wissen zukunftssicher machen.

Interessierte Personen

Du interessierst dich für Prompting & KI-Content-Erstellung und möchtest die praktische Anwendung von Prompting & KI-Content-Erstellung-Tools für persönliche oder berufliche Zwecke kennenlernen.

Es ist dein Weg!

Berufsbegleitend Lernen

Du entscheidest wie, wann und wo du lernst. Du hast einen Vollzeit-Job und tagsüber kaum Zeit zum Lernen? Dann lerne berufsbegleitend am Abend oder am Wochenende

  • Abschluss in 8 Wochen
  • Berufsbegleitend online Lernen
  • 4 Stunden pro Woche
CURRICULUM

Was du lernen wirst!

In dieser Prompting & KI-Content-Erstellung-Schulung erwirbst du auf Basis eines von Branchenexperten erstellten Curriculums die wichtigsten Prompting & KI-Content-Erstellung-Kompetenzen. Die Prompting & KI-Content-Erstellung-Weiterbildung beinhaltet Industrie validierte, interaktive Inhalte auf Hochschulniveau und viel Praxis in realen Projekten. Du baust ein Portfolio auf und schließt den Kurs mit einem Capstone-Projekt ab.

1

Wie KI denkt – Grundlagen, Geschichte & Schlüsselkonzepte

2

Kreativ mit KI – Basics der KI-gestützten Content-Erstellung

3

Kreativ mit KI – Content-Erstellung mit realen Use Cases 

4

Prompt Engineering: Prompts, KI-Assistenten & Kontext gestalten

Was ist Künstliche Intelligenz?

  • Definition von KI (funktionale und technische Perspektive)
  • Unterschied: schwache vs. starke KI
  • Unterschied: klassische Software vs. KI (Regeln vs. Lernen)
  • Vergleich: menschliche Intelligenz ↔ Maschinenintelligenz
  • Wie KI lernt (Machine Learning, Deep Learning – auf Basisebene)
  • Warum KI intelligent wirkt, ohne zu verstehen (Wahrnehmung und Interpretation durch Menschen)
  • Typische Anwendungsfelder im Alltag (z. B. Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Autovervollständigung, Spamfilter)
  • Abgrenzung: Automatisierung ≠ KI
  • Chancen und Risiken von KI auf Basisebene

Zentrale Begriffe der KI verstehen

  • Definition KI, Machine Learning, Deep Learning
  • Grundidee neuronaler Netze (Deep Learning als Modellklasse)
  • Deterministische vs. lernende Systeme (Regeln vs. Lernen aus Daten)
  • Machine Learning als Lernprinzip und die drei Lernarten (überwacht, unüberwacht, bestärkend)
  • Rolle von Daten, Algorithmen und Modellen (Training vs. Anwendung)
  • Probabilistische Systeme und Erwartungsmanagement (Unsicherheit, Bewertung über viele Fälle)
  • Abgrenzung zu Statistik und Automatisierung

Text-KI Basics – Schreiben, Analysieren, Zusammenfassen

  • Überblick: Text-KI-Tools und ihre Einsatzfelder im Arbeitsalltag
  • Grundlagen: Wie Text-KI Texte erzeugt (vereinfachtes Funktionsprinzip)
  • Prompting: Strukturierte Prompts (Kontext, Aufgabe, Qualitätskriterien, Format)
  • Iteration: Texte schrittweise verbessern und Varianten erzeugen
  • Qualitätsbewertung
  • Grenzen: Halluzinationen und kritische Prüfung von Ergebnissen
  • Transfer: Typische Anwendungsfälle im Arbeitsalltag

Bild-KI Basics – Von der Idee zur Illustration

  • Überblick: Einsatzmöglichkeiten von Bild-KI im Arbeitsalltag
  • Use Cases
  • Grundidee: Bildentstehung auf Basis von Wahrscheinlichkeiten („vom Rauschen zur Struktur“)
  • Iterativer Arbeitsprozess mit Bild-KI
  • Qualitätskriterien
  • Chancen und Grenzen von Bild-KI im beruflichen Kontext
  • Tipps zur Verbesserung von Ergebnissen

Präsentations-KI Basics – Folien & Narrativ mit KI gestalten

  • Überblick: Präsentations-KI und typische Tools
  • Funktionsprinzip von Präsentations-KI
  • Iteratives Arbeiten mit Präsentations-KI
  • Qualitätskriterien für Präsentationen
  • Umgang mit Unsicherheit und Fakten
  • Praxisanwendung (Use Case)
  • Transfer: Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag

Text-KI im Einsatz – Vom Protokoll zum Management-Briefing

  • Text-KI im Einsatz – Vom Protokoll zum Management-Briefing
  • Workflow: Segmentierung → Bereinigung → Team-Notizen → Rollenperspektive → Management
  • Qualitätscheck
  • Verlässlichkeitscheck

Bild-KI im Einsatz – Infografiken & Visualisierungen erstellen

  • Bild-KI im Einsatz – Infografiken & Visualisierungen erstellen
  • Business-Visuals statt reine KI-Bilder
  • Workflow: Visualauftrag und Rohinformation klären → passende Visualform wählen → Toolweg wählen → Entwurf erzeugen und Varianten vergleichen → Qualität prüfen und finalisieren
  • Qualitätscheck
  • Finalisierung und Wiederverwendbarkeit

Grundlagen des Prompting – Aufbau & Struktur

  • Prompt als Arbeitsanweisung und Briefing für eine generative KI
  • Zusammenhang zwischen Prompt-Klarheit und Qualität der KI-Antwort
  • Perspektivwechsel: KI als digitale Assistenz statt als reine Suchmaschine
  • Typische Fehlerquellen
  • Umgang mit fehlenden Informationen, Annahmen, Halluzinationen und inkonsistenten Antworten
  • Qualitätsprüfung von KI-Antworten
  • Ausblick auf weiterführende Prompt-Techniken

Rollen, Beispiele & Few-Shot-Prompts

  • Rollen-Prompts zur Steuerung von Stil & Perspektive
  • Few-Shot-Lernen: Beispiele als Vorlage für gewünschte Antworten
  • Kombination von Rollen & Beispielen für mehr Konsistenz
  • Praxisbeispiele: E-Mail-Klassifikation, Textstrukturierung, Qualitätscheck
  • Vergleich: Effektivität verschiedener Techniken

Fortgeschrittene Techniken – Prompt-Ketten, Bedingungen & strukturierte Outputs

  • Multi-Step-Prompting (Ketten)
  • Bedingungen im Prompt formulieren
  • Strukturierte Outputs (JSON, Tabellen, Listen)
  • Integration in Prozessketten (Chain-of-Thought)
  • Typische Fehler vermeiden
  • Praxis: Output an Workflow weitergeben

Prompt-Qualität, Fehleranalyse & Iterationsmethoden

  • Qualitätskriterien für Prompts
  • Parametersteuerung
  • Typische Fehlerquellen & Systematische Fehleranalyse
  • Iteratives Prompting
  • A/B-Vergleiche von Prompts
  • Stabilität & Reproduzierbarkeit
  • Grenzen des Prompt Engineerings

Use Case – Automatisierte Workflows mit Prompts steuern

  • Prompting im Workflow: Input → KI → strukturierter Output
  • Typische Fehler
  • Praxisbeispiele
  • Debugging: Wie teste ich Prompts in automatisierten Abläufen?
  • Sicherheit & Kontrolle: Umgang mit sensiblen Daten in Prompts

Wie KI denkt – Grundlagen, Geschichte & Schlüsselkonzepte

Was ist Künstliche Intelligenz?
  • Definition von KI (funktionale und technische Perspektive)
  • Unterschied: schwache vs. starke KI
  • Unterschied: klassische Software vs. KI (Regeln vs. Lernen)
  • Vergleich: menschliche Intelligenz ↔ Maschinenintelligenz
  • Wie KI lernt (Machine Learning, Deep Learning – auf Basisebene)
  • Warum KI intelligent wirkt, ohne zu verstehen (Wahrnehmung und Interpretation durch Menschen)
  • Typische Anwendungsfelder im Alltag (z. B. Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Autovervollständigung, Spamfilter)
  • Abgrenzung: Automatisierung ≠ KI
  • Chancen und Risiken von KI auf Basisebene
Zentrale Begriffe der KI verstehen
  • Definition KI, Machine Learning, Deep Learning
  • Grundidee neuronaler Netze (Deep Learning als Modellklasse)
  • Deterministische vs. lernende Systeme (Regeln vs. Lernen aus Daten)
  • Machine Learning als Lernprinzip und die drei Lernarten (überwacht, unüberwacht, bestärkend)
  • Rolle von Daten, Algorithmen und Modellen (Training vs. Anwendung)
  • Probabilistische Systeme und Erwartungsmanagement (Unsicherheit, Bewertung über viele Fälle)
  • Abgrenzung zu Statistik und Automatisierung

Kreativ mit KI – Basics der KI-gestützten Content-Erstellung

Text-KI Basics – Schreiben, Analysieren, Zusammenfassen
  • Überblick: Text-KI-Tools und ihre Einsatzfelder im Arbeitsalltag
  • Grundlagen: Wie Text-KI Texte erzeugt (vereinfachtes Funktionsprinzip)
  • Prompting: Strukturierte Prompts (Kontext, Aufgabe, Qualitätskriterien, Format)
  • Iteration: Texte schrittweise verbessern und Varianten erzeugen
  • Qualitätsbewertung
  • Grenzen: Halluzinationen und kritische Prüfung von Ergebnissen
  • Transfer: Typische Anwendungsfälle im Arbeitsalltag
Bild-KI Basics – Von der Idee zur Illustration
  • Überblick: Einsatzmöglichkeiten von Bild-KI im Arbeitsalltag
  • Use Cases
  • Grundidee: Bildentstehung auf Basis von Wahrscheinlichkeiten („vom Rauschen zur Struktur“)
  • Iterativer Arbeitsprozess mit Bild-KI
  • Qualitätskriterien
  • Chancen und Grenzen von Bild-KI im beruflichen Kontext
  • Tipps zur Verbesserung von Ergebnissen
Präsentations-KI Basics – Folien & Narrativ mit KI gestalten
  • Überblick: Präsentations-KI und typische Tools
  • Funktionsprinzip von Präsentations-KI
  • Iteratives Arbeiten mit Präsentations-KI
  • Qualitätskriterien für Präsentationen
  • Umgang mit Unsicherheit und Fakten
  • Praxisanwendung (Use Case)
  • Transfer: Einsatzmöglichkeiten im Arbeitsalltag

Kreativ mit KI – Content-Erstellung mit realen Use Cases 

Text-KI im Einsatz – Vom Protokoll zum Management-Briefing
  • Text-KI im Einsatz – Vom Protokoll zum Management-Briefing
  • Workflow: Segmentierung → Bereinigung → Team-Notizen → Rollenperspektive → Management
  • Qualitätscheck
  • Verlässlichkeitscheck
Bild-KI im Einsatz – Infografiken & Visualisierungen erstellen
  • Bild-KI im Einsatz – Infografiken & Visualisierungen erstellen
  • Business-Visuals statt reine KI-Bilder
  • Workflow: Visualauftrag und Rohinformation klären → passende Visualform wählen → Toolweg wählen → Entwurf erzeugen und Varianten vergleichen → Qualität prüfen und finalisieren
  • Qualitätscheck
  • Finalisierung und Wiederverwendbarkeit

Prompt Engineering: Prompts, KI-Assistenten & Kontext gestalten

Grundlagen des Prompting – Aufbau & Struktur
  • Prompt als Arbeitsanweisung und Briefing für eine generative KI
  • Zusammenhang zwischen Prompt-Klarheit und Qualität der KI-Antwort
  • Perspektivwechsel: KI als digitale Assistenz statt als reine Suchmaschine
  • Typische Fehlerquellen
  • Umgang mit fehlenden Informationen, Annahmen, Halluzinationen und inkonsistenten Antworten
  • Qualitätsprüfung von KI-Antworten
  • Ausblick auf weiterführende Prompt-Techniken
Rollen, Beispiele & Few-Shot-Prompts
  • Rollen-Prompts zur Steuerung von Stil & Perspektive
  • Few-Shot-Lernen: Beispiele als Vorlage für gewünschte Antworten
  • Kombination von Rollen & Beispielen für mehr Konsistenz
  • Praxisbeispiele: E-Mail-Klassifikation, Textstrukturierung, Qualitätscheck
  • Vergleich: Effektivität verschiedener Techniken
Fortgeschrittene Techniken – Prompt-Ketten, Bedingungen & strukturierte Outputs
  • Multi-Step-Prompting (Ketten)
  • Bedingungen im Prompt formulieren
  • Strukturierte Outputs (JSON, Tabellen, Listen)
  • Integration in Prozessketten (Chain-of-Thought)
  • Typische Fehler vermeiden
  • Praxis: Output an Workflow weitergeben
Prompt-Qualität, Fehleranalyse & Iterationsmethoden
  • Qualitätskriterien für Prompts
  • Parametersteuerung
  • Typische Fehlerquellen & Systematische Fehleranalyse
  • Iteratives Prompting
  • A/B-Vergleiche von Prompts
  • Stabilität & Reproduzierbarkeit
  • Grenzen des Prompt Engineerings
Use Case – Automatisierte Workflows mit Prompts steuern
  • Prompting im Workflow: Input → KI → strukturierter Output
  • Typische Fehler
  • Praxisbeispiele
  • Debugging: Wie teste ich Prompts in automatisierten Abläufen?
  • Sicherheit & Kontrolle: Umgang mit sensiblen Daten in Prompts
Alles auf einen Blick

Flexibles Selbststudium in unserer E-Learning-Plattform

Du lernst mit Hilfe aufwändig entwickelter, qualitativ hochwertiger und didaktisch aufbereiteter Lernmaterialien - jederzeit, von überall und auf jedem Endgerät abrufbar.

Artikel

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Starttermine und Details

Je früher du buchst, desto günstiger wird es. Profitiere von unseren Frühbuchertarifen. Mehrere Mitarbeiter zu einem Termin? Dann erhaltet ihr bis zu 15% Rabatt für jeden Mitarbeiter.

Online

06.10.-24.11.2026
Berufsbegleitend 2h/Woche · Live-Training
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1.980,00 1.680,00 Spare 300,00€  bis 10.08.2026
 
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Umfang
8 Wochen | 32 h Unterricht
Unterricht
Wöchentlich
Dienstag:
16:00–18:00
Teilnehmer
Minimal 5
|
Maximal 25
Storno
Bis 14 Tage vor Seminarbeginn kostenlos
Enthaltene Leistungen
  • E-Learning Plattform & Digitale Kursunterlagen
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  • P2P-Kollaboration in exklusiver Community

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19.01.-09.03.2027
Berufsbegleitend 2h/Woche · Live-Training
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1.980,00 1.680,00 Spare 300,00€  bis 23.11.2026
 
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8 Wochen | 32 h Unterricht
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Wöchentlich
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16:00–18:00
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16.03.-04.05.2027
Berufsbegleitend 2h/Woche · Live-Training
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8 Wochen | 32 h Unterricht
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Wöchentlich
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16:00–18:00
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11.05.-29.06.2027
Berufsbegleitend 2h/Woche · Live-Training
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8 Wochen | 32 h Unterricht
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Wöchentlich
Dienstag:
16:00–18:00
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Bis 14 Tage vor Seminarbeginn kostenlos
Enthaltene Leistungen
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06.07.-24.08.2027
Berufsbegleitend 2h/Woche · Live-Training
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1.980,00 1.680,00 Spare 300,00€  bis 10.05.2027
 
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8 Wochen | 32 h Unterricht
Unterricht
Wöchentlich
Dienstag:
16:00–18:00
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Minimal 5
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Maximal 25
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Bis 14 Tage vor Seminarbeginn kostenlos
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Deine Lernreise im Überblick

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Lernen geht am besten mit anderen. Da Lernen kein Alleingang ist, erhältst du einen exklusiven Zugang zu unserer Community.

5_Sterne_Bewertung

4,8/5,0

Kundenzufriedenheit

5_Sterne_Bewertung

4,5/5,0

Hervorragend

5_Sterne_Bewertung

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Höchste Qualität

Wir haben vielen begeisterten Menschen geholfen, sich zu entwickeln

Tausende von Lernbegeisterten haben bereits erfolgreich eine Weiterbildung bei uns abgeschlossen. Überzeuge dich selbst.

"Die Weiterbildung zum "Certified Data Analyst" war ein entscheidender Erfolgsfaktor – in kürzester Zeit habe ich mein Wissen auf ein neues Level gehoben. Das dynamische und fokussierte Tempo war genau richtig, um mich voll zu fordern und konsequent an den Themen dran zu bleiben. Besonders wertvoll waren die praxisorientierten Strategien, die sofort umsetzbare Ergebnisse lieferten. Die durchdachten Fragen und wegweisenden Impulse haben nicht nur mein Denken erweitert, sondern klare Handlungsfelder für zukünftige Erfolge aufgezeigt. Eine weitere Weiterbildung ist für mich keine Frage des Ob – sondern des Wann, um weiter strategisch zu wachsen."
Andreas Manietta
"Die Teilnahme am "Certified Data Scientist" Kurs war für mich eine bahnbrechende Entscheidung. Die Fülle an praxisrelevantem Wissen hat meine Erwartungen übertroffen und mir ein tieferes Verständnis für komplexe Datenanalysen vermittelt. Die Herausforderungen im Kurs haben nicht nur meine Fähigkeiten gestärkt, sondern auch meine Motivation zu Höchstleistungen angespornt. Die Betreuung durch XDi war exzellent, und ich fühle mich bestens gerüstet für anspruchsvolle Projekte in der Datenwissenschaft. Ich empfehle diesen Kurs jedem, der seine Karriere in diesem Bereich auf das nächste Level heben möchte!"
Daniel Naesa
"Ich bin froh, mich für den Kurs "Certified Data Scientist" entschieden zu haben. Der Kurs hat enorm viel aktuelles Wissen vermittelt, und meine persönlichen Erwartungen bei Weitem übertroffen. Der Kurs ist ohne Frage herausfordernd, belohnt aber schnell mit einer steilen und vorzeigbaren Lernkurve. Ich habe mich jederzeit von XDi optimal betreut gefühlt."
Denis Sarcevic
"Ich habe den Data Analyst Kurs sehr genossen, insbesondere die Möglichkeit, theoretisches Wissen auf reale Szenarien anzuwenden. Der Kurs war gut strukturiert und bot eine solide Grundlage in der Datenanalyse mit vielen praktischen Beispielen zur Verstärkung des Lernens. Ich habe wertvolle Einblicke und Fähigkeiten gewonnen, die ich in zukünftigen Rollen nutzen möchte."
Duygu Dogan
"Der Data Analyst Kurs hat mir viel Freude bereitet! Mein Mentor stand mir mit wertvollen fachlichen Ratschlägen und Unterstützung zur Seite und half mir bei jedem Schritt. Der Kurs war klar strukturiert und gut aufgebaut, sodass ich ein umfassendes Verständnis für den Beruf des Datenanalysten gewinnen konnte. Besonders die klare Kursgestaltung und die wertvolle Unterstützung durch meinen Mentor haben mir geholfen, fundierte Kenntnisse zu entwickeln. Ich empfehle diesen Kurs sehr gern an Freunde und Bekannte weiter!"
Liudmyla Rotar
Analyst Engineer
"Der Certified Data Analyst Kurs hat mir einen umfangreichen Einblick in die Aufgaben eines Data Analysts gegeben. Ich konnte anhand vieler praktischer Beispiele meine Fähigkeiten üben und mich bei Fragen und Problemen jederzeit an meinen Mentor wenden. Das Abschlussprojekt hat mir Spaß gemacht, und ich konnte meine Fähigkeiten noch einmal unter Beweis stellen."
Louisa Fiedler
"Die Weiterbildung zum Certified Data Analyst ist sehr gut strukturiert und bietet einen umfassenden ersten Einblick in eine Vielzahl von Methoden zur Datenanalyse und Datenvisualisierung – von Excel und SQL über Python bis hin zu Power BI. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Python/Pandas/Seaborn/Matploplib. Dementsprechend sind auch die Anwendungsbeispiele aus komplett unterschiedlichen Feldern gestaltet. Besonders viel Spaß hatte ich bei der Analyse von Videospiel- und Pokémon-Statistiken, wobei es sich fast so anfühlte, als ob ich datenbasiert herausfinden würde, wie man der allerbeste Pokémon-Trainer wird. Vom Team von XDi habe ich mich stets gut betreut gefühlt, und auch Thomas stand mir als Mentor immer mit einem offenen Ohr zur Seite."
Severine Rupp
Kompetent. Erfahren. Empathisch

Unsere Trainer

Unsere Trainer sind Branchenexperten mit viel Erfahrung in unterschiedlichen Unternehmen, Branchen und Ländern. Du erhältst genau die Unterstützung, die du brauchst, um das zu lernen, was du willst. Du profitierst von Persönlichkeiten mit fundiertem Fachwissen und didaktischen Fähigkeiten.

info icon >10 Jahre Erfahrung info icon Branchenexperten info icon Ausgeprägtes Fachwissen info icon Pädagogische Eignung info icon Echte Persönlichkeiten

Anke ist Expertin für Generative KI und Senior Partner Technical Specialist mit einem starken Fokus auf KI Governance und vertrauenswürdige KI bei IBM. Mit einem Master in Cognitive Computing verbindet sie technisches Fachwissen mit bewährten Methoden des Projektmanagements, um KI-Lösungen erfolgreich und nachhaltig in Unternehmen zu integrieren. Sie unterstützt Teams dabei, KI-Projekte effizient zu organisieren, Risiken frühzeitig zu erkennen und sichere, skalierbare Lösungen zu entwickeln. Dabei legt sie großen Wert auf klare Prozesse, transparente Kommunikation und eine enge Zusammenarbeit aller Beteiligten. Neben ihrer Projektarbeit spricht sie regelmäßig über die Herausforderungen von KI in Unternehmen.

Anke Haas

M.Sc. Cognitive Computing

Anke Haas

M.Sc. Cognitive Computing

Andreas Moring ist Professor für Digitalwirtschaft und Künstliche Intelligenz in Hamburg. Er ist Co-Gründer und Gesellschafter der JuS.TECH GmbH für KI und Nachhaltigkeit. Zudem ist der Regionalleiter Nord des Bundesverbandes für KI Transformation und Ambassador für Mensch-KI-Kooperation des Artificial Intelligence Center ARIC in Hamburg. Moring hat eine Vielzahl von Büchern und Studien zu den Themen KI im Job und KI und menschliche Kompetenzen veröffentlicht.

Prof. Dr. Andreas Moring

Professor für Digitalwirtschaft und Künstliche Intelligenz

Prof. Dr. Andreas Moring

Professor für Digitalwirtschaft und Künstliche Intelligenz

Thomas lehrt an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der KU Eichstätt-Ingolstadt und hat an dieser Universität eine Professur für Finanzierung und Banken inne. Neben Forschung und Lehre ist Thomas erfolgreich in der Beratung und beruflichen Weiterbildung tätig. Er hat über 20 Jahre Erfahrung als Data Scientist, sowohl aus Forschung als auch aus dem Projekt-Geschäft. Heute implementiert er sämtliche Projekte in der Forschung und für externe Auftraggeber in Python und den entsprechenden Pythonbibliotheken. Als Mentor und Trainer steht Thomas für einen lebendigen, interaktiven Unterricht, der von Abwechslung zwischen Inhaltsvermittlung und eigenständiger Arbeit geprägt ist. Thomas ist überzeugt, dass jeder lernen kann, Programmiersprachen wie Python zur Lösung praktischer Problemstellungen einzusetzen.

Prof. Dr. Thomas Mählmann

Data Scientist und Python Coach

Prof. Dr. Thomas Mählmann

Data Scientist und Python Coach

Philipp Grunert ist Data Scientist, Data Engineer und AI Consultant mit über 20 Jahren Erfahrung in Data Science, Machine Learning und der produktionsnahen Umsetzung von AI-Lösungen. Sein Schwerpunkt liegt auf der End-to-End-Entwicklung datengetriebener Lösungen – von Use Cases und Data Engineering über Modellierung und Reporting bis zur Automatisierung und Produktivsetzung. Als langjähriger Dozent, Coach und Lehrbeauftragter vermittelt er komplexe Themen praxisnah und verständlich. Er ist M.Sc. in Statistik und Data Science, Diplom-Kaufmann und Diplom-Volkswirt sowie Autor mehrerer Fachbücher.

Philipp Grunert

Data Scientist, Data Engineer & AI Consultant

Philipp Grunert

Data Scientist, Data Engineer & AI Consultant

Corinna Strada ist Data-Science- und KI-Spezialistin mit Erfahrung in der Entwicklung von KI-Agenten, Workflow-Automatisierung und datengetriebenen Lösungen. Sie ist insbesondere darauf spezialisiert, Low- und No-Code-Plattformen zu nutzen, um Geschäftsprozesse effizient zu modellieren und zu automatisieren.

Sie hat einen Bachelor in Statistik und einen Master in Data Science abgeschlossen. Dabei setzte sie sich intensiv mit Themen wie Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischer Modellierung, Datenanalyse und dem Umgang mit großen Datensätzen auseinander – Grundlagen, die heute in ihren KI-Projekten eine zentrale Rolle spielen.

Berufliche Erfahrung sammelte sie als Business Intelligence Engineer in einer Big-Four-Unternehmensgruppe im Vereinigten Königreich sowie als Junior Value Engineer im Bereich Artificial Intelligence. Dort arbeitete sie an der Konzeption und dem Testing von KI-Agenten sowie der Abbildung von Soll-Prozessen auf Workflow-Automation-Plattformen und bringt diese Perspektive nun gezielt in ihre Trainings ein. Ihr Ziel ist es, KI-Themen klar strukturiert, verständlich und mit einem starken Fokus auf praktische Einsatzszenarien zu vermitteln.

Corinna Strada

AI Engineer

Corinna Strada

AI Engineer

Sven Ertel ist als freiberuflicher Data Analyst in einer Vielzahl von Branchen tätig und hat umfangreiche Erfahrungen in der Unterstützung von Unternehmen, insbesondere deren (BI)-Abteilungen, gesammelt. Sein Fachwissen umfasst die Konzeption und Implementierung von Reportingsystemen, die Datenaufbereitung und -anbindung sowie die Datenvisualisierung. Er hat unter anderem globale Sales-Monitoringsysteme für einen bayerischen Automobilhersteller weiterentwickelt und die Analyse sowie Aufbereitung von Marketingkampagnendaten für ein deutsches Luftfahrtunternehmen durchgeführt.

In seiner Funktion als Data Scientist bei der Serviceplan Group hat Sven ein solides, professionelles Fundament im Projektmanagement für diverse Kundenprojekte etabliert. Zudem hat er seine IT-Kompetenzen in verschiedenen Technologien verfeinert und angewandt. Während dieser Zeit leitete er auch Schulungen und Weiterbildungen zu UX/UI-optimierten BI-Reportings, wodurch er zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz von BI-Lösungen beitrug.

Sven Ertel

Data Scientist, Data Analyst

Sven Ertel

Data Scientist, Data Analyst

Manuel Bordasch ist CTO des Unternehmens CompAn Labs GmbH, welches auf KI-basierte und konventionelle Datenanalyse spezialisiert ist. In seiner täglichen Arbeit ist er federführend bei der Entwicklung und Betreuung von Kundenprojekten. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Weiterentwicklung seiner selbst konzipierten und entwickelten Data-Intelligence-Plattform Dashlake®. In den vergangenen 15 Jahren hat er bereits zahlreiche Vorlesungen und Seminare im Bereich Künstliche Intelligenz gehalten. Diese Lehrerfahrungen treffen auf vielfältige Berufserfahrung – vom Start-up über den Mittelstand bis hin zum Konzern. Er schafft es, abstrakte Theorien anschaulich und greifbar zu machen. Sein Ziel als Trainer und Mentor: maximaler Wissenszuwachs bei den Teilnehmern.

Manuel Bordasch

Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, KI-Spezialist

Manuel Bordasch

Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, KI-Spezialist

Nicole Höher ist Digitalisierungs- und Nachhaltigkeitsmanagerin bei der juS.TECH GmbH mit einem naturwissenschaftlichen Hintergrund und einer zusätzlichen Ausbildung in Data Science. Nach ihrer Tätigkeit als Projektmanagerin in einem Software-Entwicklungsunternehmen begleitet sie heute Unternehmen dabei, Technologien sinnvoll und nachhaltig einzusetzen. Als Trainerin für Künstliche Intelligenz und Automatisierung vermittelt sie praxisnah, wie moderne Tools Arbeitsabläufe vereinfachen und Chancen eröffnen.

Nicole Höher

Data Scientist, KI & Automatisierung Expert

Nicole Höher

Data Scientist, KI & Automatisierung Expert

Martin Weilandt freut sich, als Trainer für Data Science sein Wissen und seine Erfahrung in der spannenden Welt der Datenanalyse, Künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen weiterzugeben. Mit einem Hintergrund in Mathematik, Forschung und Softwareentwicklung bringt er eine breite Expertise mit, um komplexe Inhalte verständlich und praxisnah zu vermitteln.

Nach seinem Studium der Mathematik und Promotion an der Humboldt-Universität zu Berlin unterrichtete er zunächst Mathematik an einer brasilianischen Universität. Nach seiner Rückkehr nach Deutschland unterstützte er jahrelang in einer Unternehmensberatung verschiedenste Kunden bei der Entwicklung innovativer Lösungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Data Science und Prozesssimulation. Mit Freude setzte er dazu C#, Python und passende Bibliotheken ein. Dabei schätzte er überall den offenen Wissensaustausch und das gemeinsame Hinzulernen an konkreten Herausforderungen.

Als Trainer legt er besonderen Wert auf eine praxisorientierte Vermittlung, die sowohl theoretische Fundamente als auch konkrete Anwendungsbeispiele umfasst. Sein Ziel ist es, Teilnehmern die Werkzeuge an die Hand zu geben, um Data Science effektiv in ihren Arbeitsalltag zu integrieren und durchdachte Lösungen zu entwickeln.

Martin Weiland

Data Scientist

Martin Weiland

Data Scientist

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Valentina Caronia

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