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Kurse
Quantitative Portfolio Manager | Live Online Training & E-Learning Selbststudium

Portfolio Manager Ausbildung

Certified Quantitative Portfolio Manager

Qualifiziere dich mit dieser Portfolio Manager-Ausbildung bei uns zum Certified Quantitative Portfolio Manager. Lerne online im flexiblen Selbststudium, begleitet von einem Mentor. Baue Kompetenzen in
Portfoliooptimierung, Benchmarksteuerung, Schätzrisiko-Management, Multi-Asset-Allocation und Risikobasierte Portfolios auf. Schaffe dir top Voraussetzungen für einen Job mit attraktivem Gehalt.

Beraten lassen
Community
Werde Teil unserer Community von 10K Absolventen
In Kooperation mit Prof. Dr. Thomas Mählmann, Dekan an der KU Eichstätt-Ingolstadt
Portfolio Manager Ausbildung

Start

12.10.2026
15.02.2027

Format

Live Online Training &
E-Learning Selbststudium

Dauer

Berufsbegleitend: 6 Monate

Umfang

Berufsbegleitend: 5-10 h / Woche

Unterricht

Montag bis Freitag jeweils zwischen 9 und 16 Uhr

Lernniveau

Anfänger & Fortgeschrittene

Sprachen

Deutsch

Zertifikat

Staatlich anerkanntes Zertifikat

Leg los. Starte durch. Zu deinem Traumjob

Baue dir eine Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Karriere auf!

Lerne in dieser Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-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 Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie.  Lerne mit erstklassigen Trainern und 1 zu 1 mit erfahrenen Mentoren begleitet von unseren Karriere-Coaches. Mach dich fit in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung und baue dir eine zukunftsträchtige Karriere als Quantitative Portfolio Manager auf.

Tools, Techniken & Methoden
Python Python NumPY NumPY Pandas Pandas Matplotlib Matplotlib Seaborn Seaborn Mean Reversion Mean Reversion Relative Portfolio Optimization Relative Portfolio Optimization Black-Litterman Model Black-Litterman Model Monte Carlo Simulation Monte Carlo Simulation Risk Parity Risk Parity Index Tracking Index Tracking Portfolio-Resampling Portfolio-Resampling Tracking Error Minimization Tracking Error Minimization Covariance Estimation Covariance Estimation Shrinkage Process Shrinkage Process Minimum Variance Minimum Variance
Inhalte, Kompetenzen & Lernerfolge

  • Mean-Variance-Optimierung unter Restriktionen
  • Benchmarknahe Portfoliooptimierung
  • Umgang mit Schätzrisiken
  • Robuste Inputparameter
  • Risikobasierte Portfolioansätze
  • Black-Litterman-Integration
  • Monte-Carlo-Resampling
  • Index Tracking

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 von einer perfekten Mischung aus Live Trainings mit erfahrenen Trainern, hochwertigen E-Learning-Inhalten auf Hochschulniveau und einer Community für Austausch und Zusammenarbeit.

Live Trainings

  • 4 Stunden
  • Jeden 2. Samstag
  • 09:00-13:00

Mentoring

  • Persönliches Mentoring
  • Über Kalender buchbar


E-Learning

  • Multimediale Inhalte
  • Selbstbestimmt lernen
  • Jederzeit und überall



Community

  • Unbegrenzter Zugang
  • Peer-to-Peer-Lernen
  • Kontakt & Kooperation
Investiere in dich und deine Karriere

Sichere dir beste Aussichten auf einen Job als Quantitative Portfolio Manager

Sichere dir einen Job in einem der am schnellsten wachsenden Berufe in der Technologiebranche. Erwerbe fundierte Kenntnisse in Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie. Entwickle genau die Fähigkeiten, die du für eine Karriere als Quantitative Portfolio Manager brauchst. Sichere dir einen attraktiven, gut bezahlten Job mit Zukunft in der IT-Branche.

€ 55.000

350

+2%

Top 10

Durchschnittliches Jahresgehalt (Einstiegsgehalt)
Durchschnittliche monatliche Jobangebote
Geschätztes Beschäftigungswachstum bis 2030
Schnellstwachsende Jobs

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Schnellstwachsende Jobs
Zielgruppe

Für wen ist diese Weiterbildung?

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

Du bist Mitarbeiter eines Unternehmens und willst berufsbegleitend Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Kompetenzen aufbauen? Du bist von Arbeitslosigkeit bedroht oder dein Unternehmen ist vom Strukturwandel betroffen? Dann kann dein Arbeitgeber das Qualifizierungschancengesetz nutzen und die Weiterbildung bis zu 100% finanzieren lassen und bis zu 75% der Gehaltskosten erstattet bekommen.

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

Fachkräfte und Spezialisten

Du bist Spezialist in deiner Disziplin, möchtest dein Fachwissen ausbauen, dich zertifizieren lassen oder dich optimal auf eine Zertifikatsprüfung vorbereiten.

Neue Mitarbeiter & 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 Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung gewinnbringend im Unternehmen zu etablieren.

Entrepreneure und Unternehmer

Du bist Entrepreneur oder Inhaber eines KMU und willst dein Unternehmen durch die Nutzung von Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Wissen zukunftssicher machen.

Quereinsteiger und Berufsumsteiger

Du bist eine branchenfremde, berufstätige Fachkraft und möchtest Quantitative Portfolio Manager werden, um dich beruflich zu verändern, zu wachsen und neue Chancen zu nutzen.

Interessierte Personen

Du interessierst dich für Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung und möchtest die praktische Anwendung von Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-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 6 Monaten
  • Berufsbegleitend online Lernen
  • 5-10 Stunden pro Woche
CURRICULUM

Was du lernen wirst!

In dieser Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Schulung erwirbst du auf Basis eines von Branchenexperten erstellten Curriculums die wichtigsten Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Kompetenzen. Die Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-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.

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Quantitatives Portfoliomanagement mit Python

Kurzbeschreibung

Du vertiefst dein Wissen in der Portfoliotheorie und lernst, Portfolios unter realistischen Marktannahmen zu konstruieren. Der Fokus liegt auf robusten Optimierungsverfahren, dem Umgang mit Schätzrisiken und benchmarkorientierten Ansätzen.

Lernergebnisse
  • Du optimierst Portfolios quantitativ
  • Du berücksichtigst Schätzrisiken
  • Du setzt robuste Modelle ein
  • Du steuerst benchmarknahe Portfolios
  • Du implementierst risikogesteuerte Ansätze
Inhalte

Einleitung, Motivation und Modulüberblick
Du erhältst einen Überblick über die Ziele und den Aufbau des Moduls sowie über die Rolle des quantitativen Portfoliomanagements in der Investmentpraxis.

Grundlagen der klassischen Portfoliooptimierung – Mean-Variance-Ansatz
Du lernst den Mean-Variance-Ansatz nach Markowitz kennen und verstehst den Trade-off zwischen Risiko und Rendite. Mit Python setzt du Erwartungswert-Varianz-Optimierungen unter realistischen Restriktionen um.

Relative Portfoliooptimierung – Benchmarks und Tracking Error Minimization
Du analysierst Portfolios relativ zu einer Benchmark und lernst, den Tracking Error gezielt zu steuern. Dabei setzt du Optimierungsverfahren ein, um benchmarknahe Portfolios effizient zu konstruieren.

Schätzrisiken in der Portfoliotheorie
Du untersuchst, wie Unsicherheiten bei Rendite- und Kovarianzschätzungen Optimierungsergebnisse beeinflussen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis typischer Probleme klassischer Portfoliooptimierung.

Verbesserte Schätzung der Inputparameter – Geschrumpfte Schätzer
Du lernst Methoden zur Regularisierung von Kovarianzmatrizen und Renditeschätzungen kennen. Ziel ist es, stabilere und robustere Inputparameter für die Portfoliooptimierung zu erzeugen.

Das Black-Litterman-Modell
Du setzt das Black-Litterman-Modell ein, um Marktrückschlüsse mit subjektiven Einschätzungen zu kombinieren. Dabei lernst du, konsistente Renditeerwartungen für Portfolios abzuleiten.

Portfolio-Resampling – Monte-Carlo-Methoden
Du lernst, wie Portfolio-Resampling mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen eingesetzt wird. Ziel ist es, die Auswirkungen von Schätzrisiken zu reduzieren und robustere Portfolios zu konstruieren.

Risikogesteuerte Ansätze – Risk Parity und Minimum Variance
Du analysierst risikobasierte Portfolioansätze, die ohne explizite Renditeschätzung auskommen. Mit Python setzt du Risk-Parity- und Minimum-Variance-Portfolios um und vergleichst deren Eigenschaften.

Index Tracking – Passive Portfolios und Benchmark-Nachbildung
Du lernst, wie passive Portfolios konstruiert werden, die eine Benchmark möglichst genau nachbilden. Der Fokus liegt auf Tracking-Error-Analyse und praktischen Umsetzungsmethoden in Python

Kernkompetenzen
Absolute & relative Portfoliooptimierung Schätzrisiken Black-Litterman Portfolio-Resampling Risk Parity Index Tracking Monte-Carlo-Methoden

Quantitatives Portfoliomanagement mit Python

Kurzbeschreibung

Du vertiefst dein Wissen in der Portfoliotheorie und lernst, Portfolios unter realistischen Marktannahmen zu konstruieren. Der Fokus liegt auf robusten Optimierungsverfahren, dem Umgang mit Schätzrisiken und benchmarkorientierten Ansätzen.

Lernergebnisse
  • Du optimierst Portfolios quantitativ
  • Du berücksichtigst Schätzrisiken
  • Du setzt robuste Modelle ein
  • Du steuerst benchmarknahe Portfolios
  • Du implementierst risikogesteuerte Ansätze
Inhalte

Einleitung, Motivation und Modulüberblick
Du erhältst einen Überblick über die Ziele und den Aufbau des Moduls sowie über die Rolle des quantitativen Portfoliomanagements in der Investmentpraxis.

Grundlagen der klassischen Portfoliooptimierung – Mean-Variance-Ansatz
Du lernst den Mean-Variance-Ansatz nach Markowitz kennen und verstehst den Trade-off zwischen Risiko und Rendite. Mit Python setzt du Erwartungswert-Varianz-Optimierungen unter realistischen Restriktionen um.

Relative Portfoliooptimierung – Benchmarks und Tracking Error Minimization
Du analysierst Portfolios relativ zu einer Benchmark und lernst, den Tracking Error gezielt zu steuern. Dabei setzt du Optimierungsverfahren ein, um benchmarknahe Portfolios effizient zu konstruieren.

Schätzrisiken in der Portfoliotheorie
Du untersuchst, wie Unsicherheiten bei Rendite- und Kovarianzschätzungen Optimierungsergebnisse beeinflussen. Der Fokus liegt auf dem Verständnis typischer Probleme klassischer Portfoliooptimierung.

Verbesserte Schätzung der Inputparameter – Geschrumpfte Schätzer
Du lernst Methoden zur Regularisierung von Kovarianzmatrizen und Renditeschätzungen kennen. Ziel ist es, stabilere und robustere Inputparameter für die Portfoliooptimierung zu erzeugen.

Das Black-Litterman-Modell
Du setzt das Black-Litterman-Modell ein, um Marktrückschlüsse mit subjektiven Einschätzungen zu kombinieren. Dabei lernst du, konsistente Renditeerwartungen für Portfolios abzuleiten.

Portfolio-Resampling – Monte-Carlo-Methoden
Du lernst, wie Portfolio-Resampling mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen eingesetzt wird. Ziel ist es, die Auswirkungen von Schätzrisiken zu reduzieren und robustere Portfolios zu konstruieren.

Risikogesteuerte Ansätze – Risk Parity und Minimum Variance
Du analysierst risikobasierte Portfolioansätze, die ohne explizite Renditeschätzung auskommen. Mit Python setzt du Risk-Parity- und Minimum-Variance-Portfolios um und vergleichst deren Eigenschaften.

Index Tracking – Passive Portfolios und Benchmark-Nachbildung
Du lernst, wie passive Portfolios konstruiert werden, die eine Benchmark möglichst genau nachbilden. Der Fokus liegt auf Tracking-Error-Analyse und praktischen Umsetzungsmethoden in Python

Kernkompetenzen
Absolute & relative Portfoliooptimierung Schätzrisiken Black-Litterman Portfolio-Resampling Risk Parity Index Tracking Monte-Carlo-Methoden
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

  • Umfangreiche Artikel 
  • Relevante Inhalte 
  • Auf Hochschulniveau 

Video 

  • Zahlreiche Videos 
  • Hochwertige Animationen 
  • Hohe Vermittlungsqualität 

Praxis 

  • 80% Praxis
  • Alleine und im Team 
  • Professionelles Feedback

Quiz

  • Zahlreiche Quizze
  • Mehrere Fragen je Quiz 
  • Persönlicher Wissens-Check 

Extras 

  • Jede Menge Zusatzmaterial
  • Weiterführende Informationen 
  • Links, Literatur und Tipps 

Deine Lernreise im Überblick

Erfahre mehr darüber, wie deine Lernreise aussehen wird und wie du Schritt für Schritt zum Quantitative Portfolio Manager wirst.

White_Rocket_Vektor
Dein Weg zu einer Profession mit Zukunft

Praxisorientiertes Lernen in einer menschenzentrierten Online-Lernumgebung

Lerne mit und von den Besten. In regelmäßigen Live Trainings mit erstklassigen Branchenexperten. Mit Unterstützung deines persönlichen Mentors und einem Karriere-Coach, an deiner Seite. Und einer Community für professionellen Austausch.
 
Wir lassen dich nicht alleine!
Unser erprobter, menschenzentrierter Ansatz bietet dir stets die Unterstützung, die du brauchst und ein motiviertes Team, das dich auf deinem Weg begleitet.

Regelmäßige Live Trainings

Lerne von erfahrenen Branchenexperten mit viel Praxis, und genieße eine optimale Lernerfahrung mit nachhaltigen Lernerfolgen.

Persönliches 1:1-Mentoring 

Starte neu und lass dich von einem erfahrenen Branchenprofi begleiten, um dich optimal auf deine berufliche Zukunft vorzubereiten.

Karrierecoaches begleiten dich

Unsere Karriere-Coaches begleiten dich von Tag 1 an und bereiten dich optimal auf eine erfolgreiche Karriere vor.

Kollaborative Gemeinschaft

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

Hands-On Praxis. Capstone Projekt. Anerkanntes Portfolio

Projektbasiertes Lernen mit Job-ready Praxis und Portfolio

Der beste Weg, Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung zu lernen, ist, praktische Erfahrungen in Quantitative Finance, Asset Management, Finanzökonometrie, Datenanalyse und Portfoliotheorie zu sammeln. Arbeite an realen Projekten und Aufgaben, um deine Karriere als Quantitative Portfolio Manager zu fördern.

Realitätsnahe Praxis

Arbeite während deiner Weiterbildung an praxisnahen Übungen und absolviere Aufgaben, wie sie in deinem zukünftigen Job alltäglich sind.

Capstone Projekt

Erstelle ein Abschlussprojekt, daß deine Lernerfolge und deine erworbenen Fähigkeiten in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung illustriert.

Anerkanntes Portfolio

Erstelle ein umwerfendes Portfolio, das dein Können unter Beweis stellt und bei Personalverantwortlichen Türen öffnet.

5_Sterne_Bewertung

4,8/5,0

Kundenzufriedenheit

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Hervorragend

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Quantitative Analyst

analysiert komplexe Finanzdaten und Handelsstrategien

Bis zu   56.500 €

Financial Analyst

wertet komplexe Finanzdaten aus, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen

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analysiert Geschäftsprozesse und unterstützt Optimierungen

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Data Analyst

analysiert Daten und erstellt Berichte für datengetriebene Entscheidungen

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Data Engineer

baut und wartet Dateninfrastruktur für Analysen und Anwendungen

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Data Scientist

entwickelt Modelle, wertet Big Data aus und liefert Prognosen

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Machine Learning Engineer

entwickelt und implementiert Machine-Learning-Modelle und Algorithmen

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Wir unterstützen dich vom 1. Tag an dabei, deinen Traumjob zu finden

Nutze unsere exklusiven Karriere-Services, um dich optimal auf eine erfolgreiche Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung-Karriere vorzubereiten und Kontakte zu interessanten Arbeitgebern zu knüpfen.

Bewerbungstraining

Du profitierst von einem kostenlosen Bewerbungstraining, das auf die Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten ist.

Karriere-Coaching

Wir bieten kostenlose Karriere-Sprechstunden mit erfahrenen Personalmanagern, um dich individuell zu beraten.

Bildungsberatung

Unsere Studienberater stehen dir bei allen Fragen zur Seite und meistern mit dir jede Herausforderung, die sich dir in den Weg stellt.

Jobvermittlung

Wir arbeiten aktiv mit Unternehmen zusammen, um unsere Studenten erfolgreich in neue Jobs zu bringen.

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Du hast viele Möglichkeiten deine Weiterbildung zu finanzieren. Informiere dich hier oder lass dich von unseren Kundenbetreuern über die Möglichkeiten der Finanzierung beraten.

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Qualifiziere deine Mitarbeiter und lasse sie berufsbegleitend in Quantitatives Portfoliomanagement & institutionelle Portfoliooptimierung weiterbilden.

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Team-Kontingent

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Mehrere Mitarbeiter anmelden und von Rabatten profitieren.

Auf Anfrage

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 Mentoren

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

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

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