Die 5 besten Bootcamps für maschinelles Lernen für 2026: Optionen, Kosten und Alternativen

Was ist ein Machine-Learning-Bootcamp?

Ein Machine-Learning-Bootcamp ist ein intensives, kurzes Trainingsprogramm, das den Leuten praktische Fähigkeiten und Wissen im Bereich Machine Learning und verwandten Gebieten beibringt. Diese Bootcamps dauern normalerweise ein paar Wochen bis ein paar Monate und konzentrieren sich auf praktisches Lernen, projektbasierten Unterricht und reale Anwendungen. Im Gegensatz zu normalen akademischen Kursen sind Bootcamps auf schnelle, intensive Lernerfahrungen ausgerichtet, die oft auf die Anforderungen der Industrie zugeschnitten sind.

Wie wählt man ein Bootcamp für maschinelles Lernen aus?

Bei so vielen Optionen kann es echt schwierig sein, das Programm zu finden, das am besten zu deinen Bedürfnissen passt. Aber keine Sorge – mit einer gründlichen Bewertung kannst du sicher sein, dass du das richtige Bootcamp für deinen Weg findest. 

Wenn du alles gründlich checkst, also recherchierst, vergleichst und dich umhörst, kannst du mit gutem Gefühl eine fundierte Entscheidung treffen.

Hier haben wir die wichtigsten Punkte zusammengestellt, die du bei der Wahl eines Bootcamps für maschinelles Lernen beachten solltest. Du kannst deine bevorzugten Faktoren auswählen und sie nach deinen Prioritäten ordnen. 

Lehrplan

Der Lehrplan eines Bootcamps für maschinelles Lernen deckt meistens wichtige Themen wie Datenvorverarbeitung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache und Modellbewertung ab. Es geht oft um grundlegende Theorien und fortgeschrittene Techniken, um Machine-Learning-Konzepte richtig zu verstehen.

Praktische Anwendung

Die Bootcamp-Teilnehmer lernen nicht nur Theorie, sondern machen auch bei vielen Projekten mit, die echte Situationen nachahmen. Das heißt, du kannst dein theoretisches Wissen nutzen, um echte Probleme zu lösen, und so einen Eindruck davon bekommen, wie es ist, in diesem Bereich zu arbeiten. 

Diese Machine-Learning-Projekte enden oft mit einem Abschlussprojekt, bei dem du potenziellen Arbeitgebern deine Fähigkeiten zeigen kannst, was deine Lernerfahrung noch lohnender macht.

Kosten und Finanzierung

Vergleich die Kosten der verschiedenen Bootcamps und überleg dir, was in dein Budget passt. Finde Finanzierungsmöglichkeiten wie Stipendien, Zahlungspläne oder Einkommensbeteiligungsvereinbarungen. 

Mentoring und Unterstützung

Bootcamps bieten Zugang zu erfahrenen Mentoren und Lehrern, die während des gesamten Lernprozesses mit Rat, Feedback und Unterstützung zur Seite stehen. Diese persönliche Betreuung ist echt wichtig, um auf die individuellen Lernbedürfnisse einzugehen und Herausforderungen zu meistern.

Wichtige Tools und Technologien für die Branche

Die Teilnehmer lernen, wie man branchenübliche Tools und Programmiersprachen wie Python, TensorFlow, Keras und scikit-learn benutzt. Man muss diese Tools gut kennen, um Machine-Learning-Modelle im Job einzusetzen.

Karriereberatung

Viele Bootcamps bieten Hilfe bei der Jobsuche an, wie zum Beispiel die Überprüfung von Lebensläufen, Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche, Networking-Möglichkeiten und Jobvermittlung. Diese Services machen dich fit für den Job und helfen dir, reibungslos in Rollen im Bereich maschinelles Lernen zu wechseln.

Dauer und Intensität

Überleg dir, wie lange das Bootcamp dauert und ob es in deinen Zeitplan passt. Intensive, kürzere Programme können echt intensiv sein, aber auch anstrengend. Pass auf, dass das Tempo zu deinem Lernstil und deiner Fähigkeit passt, neues Material schnell aufzunehmen.

Erfolgreiche Absolventen

Schau dir mal die Erfolgsgeschichten von Absolventen an, wie zum Beispiel die Jobvermittlungsquoten und den beruflichen Werdegang. Schau dir die Bewertungen und Erfahrungsberichte von früheren Teilnehmern an, um zu sehen, wie zufrieden sie waren und wie gut das Programm funktioniert.

Akkreditierung und Anerkennung

Schau mal, ob das Bootcamp von Branchenverbänden oder Firmen anerkannt oder unterstützt wird. Stell sicher, dass das Bootcamp eine Zertifizierung oder Qualifikation anbietet, die Arbeitgeber schätzen.

Die 5 besten Bootcamps für maschinelles Lernen

Ich habe die fünf besten Bootcamps für maschinelles Lernen ausgewählt und dabei wichtige Faktoren hervorgehoben, die für deine Entscheidung entscheidend sein könnten, wie zum Beispiel Standort, Format, Dauer und Preis. Diese Bootcamps sind nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgelistet – es geht nur darum, das Bootcamp zu finden, das am besten zu deinen Bedürfnissen passt.

1. Simplilearn Caltech Bootcamp für KI und maschinelles Lernen  

Das Caltech AI & Machine Learning Bootcamp ist ein umfassendes Programm, das dir dabei hilft, deine Karriere in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) voranzubringen. Es geht um wichtige Sachen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision und generative KI. Die Teilnehmer machen bei praktischen Projekten mit, lernen von Branchenexperten und bekommen ein Bootcamp-Zertifikat vom Caltech CTME (Caltechs Zentrum für Technologie- und Managementausbildung). 

Ort: Online. 

Format: Es gibt Live-Onlinekurse mit Leuten aus der Industrie, praktische Übungen, Projekte, die für die Branche wichtig sind, und Meisterklassen von Caltech-Dozenten.

Länge: Sechs Monate.

Preis: 10.000 Dollar

Für wen ist das gedacht? Leute, die schon ein bisschen Ahnung oder Erfahrung in Programmierung und Mathe haben und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung mitbringen. 

2. Dojo-Bootcamp für Datenwissenschaft

Das DataScience Bootcamp von Datascience Dojo ist einer der besten Anbieter für Schulungen in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen. Es ist ein umfassendes Programm, das den ganzen Workflow des maschinellen Lernens abdeckt, von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbereitstellung. Das Training konzentriert sich auf praktische Fähigkeiten, Projekte, die für die Branche wichtig sind, verschiedene Projekte und Wettbewerbe. Das Data-Science-Zertifikat ist mit der Weiterbildungseinrichtung der University of New Mexico verbunden. 

Ort: Online und persönlich an verschiedenen Orten auf der ganzen Welt

Format: Online gibt's eine Live-Session mit Video-Tutorials und Übungen.

Länge: Mehrere Optionen: 1 Monat, 6 Monate und 12 Monate. 

Preis: ~ 2.900 bis 4.500 Dollar 

Für wen ist das gedacht? Leute, die noch keine Ahnung oder Erfahrung mit Programmieren haben. Der Lehrplan hat Kurse für Leute, die gerade erst anfangen. 

3. Flatiron-Bootcamp für Datenwissenschaft 

Das Flatiron Datascience Bootcamp ist ein intensiver Kurs über die Grundlagen von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft. Der Lehrplan ist mehr auf Datenwissenschaft ausgerichtet als bei einigen anderen Optionen. Die Studierenden starten mit einem Vorbereitungskurs in Datenwissenschaft und beschäftigen sich dann mit echten Datensätzen und Projekten, um Python, SQL und andere wissenschaftliche Computertools zu üben. In der nächsten Phase geht's um die Grundlagen des maschinellen Lernens. Du lernst lineare Modelle und die Theorie der künstlichen Intelligenz kennen, bevor du dich mit fortgeschrittenen ML-Themen beschäftigst.

Ort: Das Bootcamp gibt's online und vor Ort an verschiedenen Orten in den USA, wie zum Beispiel New York City, Washington D.C., Houston, Austin, Seattle, Chicago und Denver.

Format: Gruppenarbeit vor Ort und Laborzeit mit Lehrpersonal. Für Online-Gruppen sind Live- und aufgezeichnete Lektionen optional. 

Länge: Für Vollzeitstudierende dauert es 15 Wochen, während es für Teilzeitstudierende flexibel ist und sie es in 40 Wochen abschließen können.

Preis: ~ 16.000 $.

Für wen ist das gedacht? Leute ohne Vorkenntnisse oder Erfahrung. 

4. Le Wagon Bootcamp für Datenwissenschaft und KI

Le Wagon hat ein Bootcamp für Datenwissenschaft und KI, wo du lernen kannst, wie man Modelle für maschinelles Lernen erstellt und einsetzt. Es verbindet grundlegendes Wissen mit praktischer Anwendung. Nach dem Abschluss des Lehrplans stellt das Bootcamp den Teilnehmern Personalverantwortliche von Start-ups und großen Unternehmen vor. 

Standorte: Le Wagon bietet Online- und Präsenz-Bootcamps in vielen Städten weltweit an, von Asien über Europa bis hin zu Nord- und Südamerika. 

Format: Es gibt eine Mischung aus Vorlesungen mit Dozenten, gemeinsamen Workshops und Projekten, die man alleine oder im Team machen kann.

Länge: Das Vollzeitprogramm dauert normalerweise 2 Monate, während das Teilzeitprogramm 7 Monate dauert. 

Preis: Le Wagon ist weltweit aktiv, und die Programmkosten können je nach Standort unterschiedlich sein. In den USA kostet es zwischen 7.000 und 11.000 Dollar, je nachdem, ob es persönlich oder online stattfindet. 

Für wen ist das gedacht?  Für Leute ohne Vorkenntnisse gibt's einen Vorbereitungskurs, der sicherstellt, dass du vor dem Start des Bootcamps die nötigen Grundlagen in Programmierung und Mathe hast.

5. Das Programm für angewandte KI und Datenwissenschaft von Clarusway

Das Programm „Angewandte KI und Datenwissenschaft“ von Clarusway richtet sich an Leute mit mittlerer Erfahrung und IT-Hintergrund. Es gibt dir die nötigen Fähigkeiten für Jobs als Machine-Learning-Ingenieur und Datenwissenschaftler. Der Lehrplan umfasst Algorithmen für maschinelles Lernen, Bereitstellungstechniken und Leistungskennzahlen zur Bewertung und Bereitstellung von Modellen in einer Produktionsumgebung. Die Lernenden sammeln jede Menge praktische Erfahrung. 

Ort: Online in den USA und Europa

Format: Ein Teilzeit-Bootcamp. Der Lehrplan dreht sich um Algorithmen für maschinelles Lernen und wie man sie einsetzt. Die Lernenden sammeln viel praktische Erfahrung durch Projekte, drei Abschlussprojekte und ein Praktikum.

Länge: 13 Wochen. 

Preis: 6.000 bis 14.000 Dollar, kann je nach Region unterschiedlich sein.

Für wen ist das gedacht? Leute mit Erfahrung in Programmierung und IT.  

Bootcamps zum Thema maschinelles Lernen im Vergleich

In der Tabelle unten findest du eine kurze Übersicht über die verschiedenen Machine-Learning-Bootcamps und wie sie im Vergleich zueinander abschneiden:

Warum ein Bootcamp für maschinelles Lernen vielleicht nicht die beste Wahl ist

Bootcamps für maschinelles Lernen bieten zwar eine intensive Lernerfahrung, sind aber aus vielen Gründen vielleicht nicht für jeden das Beste. 

Hohe Kosten

Bootcamps für maschinelles Lernen können echt teuer sein, weil viele Programme für ein paar Wochen oder Monate Unterricht mehrere Tausend Euro verlangen. Für viele Leute, die was lernen wollen, kann diese finanzielle Belastung echt ein großes Problem sein. Neben den Studiengebühren fallen oft noch andere Kosten an, wie zum Beispiel für Lernmaterialien und Software-Abonnements. Bei Bootcamps vor Ort kann ein möglicher Umzug die Kosten erhöhen. Bootcamps sind echt intensiv, deshalb müssen die Teilnehmer sich voll reinhängen. Das heißt, sie müssen während des Programms vielleicht ihren Job oder andere Einkommensquellen aufgeben.

Eingeschränkte Flexibilität

Bootcamps haben normalerweise feste Start- und Endtermine und strenge Tagespläne, die echt anstrengend und unflexibel sein können. Das kann für Leute mit anderen Verpflichtungen, wie zum Beispiel Arbeit oder Familie, echt schwierig sein.  

Bootcamps sind echt schnelllebig, und wenn man ein paar Tage verpasst, kann das einen echt zurückwerfen, sodass es schwierig wird, den verpassten Stoff nachzuholen. Diese Intensität könnte nur für manche Leute passen, vor allem für die, die lieber in ihrem eigenen Tempo lernen.

Markenbekanntheit 

Im Gegensatz zu normalen Unis haben viele Bootcamps keine starke Markenbekanntheit. Das kann den Wert der Zertifizierung, die man im Bootcamp bekommt, beeinflussen. Die schnelle Verbreitung von Bootcamps hat zu unterschiedlichen Qualitäts- und Anerkennungsniveaus geführt. Nicht alle Bootcamps haben eine nachweisliche Erfolgsbilanz, und manche werden von Arbeitgebern vielleicht nicht so oft anerkannt.  

Alternativen zu Machine-Learning-Bootcamps: Mach dich mit DataCamp fit im Bereich maschinelles Lernen

Bevor du dich für ein Bootcamp entscheidest, solltest du dir die Nachteile überlegen. Für alle, die mehr finanzielle Flexibilität brauchen und lieber in ihrem eigenen Tempo lernen, können alternative Lernwege, wie die von DataCamp, echt gute Alternativen sein. 

Wir bieten viele Vorteile für angehende Datenwissenschaftler, Leute, die sich für maschinelles Lernen begeistern, und Experten. Aber warum ist DataCamp so eine gute Wahl?

Günstiges Abonnement

DataCamp läuft über ein Abonnementmodell und bietet Zugang zu einer riesigen Kursbibliothek für einen Bruchteil der Kosten der meisten Bootcamps. Du kannst schon für nur 13 $ pro Monat loslegen. 

Außerdem fallen keine zusätzlichen Kosten für Materialien oder Software an, im Gegensatz zu manchen Bootcamps, bei denen manchmal Extrakosten anfallen. Das sind die Karrierewege/Zertifizierungen von DataCamp für dasselbe Abonnement:

• Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python-Lernpfad
• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python-Lernpfad
• Maschinelles Lernen – Lernpfad
• Datenwissenschaft-Lernpfad

Du kannst dich auch ohne zusätzliche Kosten in deinem Wunschbereich zertifizieren lassen.  

Kurse zum Selbststudium 

Mit DataCamp kannst du in deinem eigenen Tempo lernen, was super ist, wenn du noch andere Sachen zu erledigen hast, wie zum Beispiel einen Vollzeitjob oder Familienpflichten. Die Kurse sind jederzeit online verfügbar und bieten dir die Flexibilität, zu lernen, wann immer es in deinen Zeitplan passt.

Viele verschiedene Themen und praktische Übungen

Wir bieten Kurse zu verschiedenen Themen aus den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen an, darunter Python, R, SQL, Datenvisualisierung und fortgeschrittenere Themen wie Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung. 

Wir bringen unsere Inhalte regelmäßig auf den neuesten Stand, um die aktuellen Trends und Technologien zu zeigen, damit die Lernenden immer die aktuellsten Infos bekommen. DataCamp bietet praktisches Lernen mit interaktiven Programmierübungen und realen Projekten, die dabei helfen, theoretisches Wissen zu festigen.

Kompetenzpfade und Karrierewege 

DataCamp hat strukturierte Lernpfade zu vielen verschiedenen Themen, von denen viele mit branchenweit anerkannten Zertifikaten enden. Diese Lernpfade sind so gemacht, dass du dir umfassende Fähigkeiten in bestimmten Bereichen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens aneignen kannst. 

Aktive Community

DataCamp hat 'ne super Community von Lernenden und Profis, die dir helfen, Fragen beantworten und Tipps geben können. Die Plattform bietet ab und zu Webinare und Mentoring-Möglichkeiten mit Branchenexperten an, was das Lernerlebnis noch besser macht.

Los geht's mit DataCamp

Der Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens mit DataCamp ist ganz einfach. Hier ist eine Anleitung, die dir den Einstieg erleichtert:

1. Geh auf die DataCamp-Website.
2. Klick auf den Button „Anmelden“. Melde dich mit deiner E-Mail-Adresse, deinem Google-Konto oder deinem LinkedIn-Profil an.
3. DataCamp hat verschiedene Abonnement-Optionen. Du kannst mit dem kostenlosen Tarif anfangen, um die Plattform zu erkunden, oder einen kostenpflichtigen Tarif wählen, um vollen Zugriff auf alle Kurse und Funktionen zu bekommen.
4. Nachdem du dich angemeldet hast, gib deine Profildetails ein, einschließlich deiner Lernziele und Interessen. Dein Profil hilft DataCamp dabei, dir Kurse und Lernpfade vorzuschlagen, die zu deinen Bedürfnissen passen.
5. Setz dir tägliche oder wöchentliche Lernziele, um motiviert zu bleiben und deine Fortschritte zu verfolgen.
6. Schau dich in unserer riesigen Kursbibliothek um. Du kannst Kurse nach Machine-Learning-Thema, Technologie (Python, R, SQL) und Schwierigkeitsgrad (Anfänger, Fortgeschrittene, Profis) filtern.
7. Mach bei strukturierten Lernpfaden mit. Skill Tracks konzentrieren sich auf bestimmte Fähigkeiten, während Career Tracks einen umfassenden Lehrplan für eine bestimmte Rolle bieten (z. B. Datenwissenschaftler, Datenanalyst).

Du kannst noch heute loslegen mit: 

• Wissenschaftler im Bereich maschinelles Lernen mit Python als Lernpfad
• Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python-Lernpfad
• Grundlagen des maschinellen Lernens in R – Lernpfad
• Lernpfad als Machine Learning Engineer

Viel Glück auf deiner Reise!