Daten verstehen,
Entscheidungen verbessern.
Bixelon bietet strukturierte Kurse zu maschinellem Lernen und Datenanalyse — direkt für die Anforderungen des Berliner Arbeitsmarkts entwickelt.
Interessante Fakten aus der Branche: Laut aktuellen Arbeitsmarktdaten suchen mehr als 60 % der Berliner Tech-Unternehmen aktiv nach Personen mit nachweisbaren Data-Science-Kenntnissen — unabhängig vom formalen Abschluss.
Datenanalyse mit Python
Pandas, NumPy und Visualisierung mit realen Datensätzen aus Wirtschaft und Verwaltung — geeignet ab Grundkenntnissen in Python.
Maschinelles Lernen: Grundlagen
Klassifikation, Regression, Entscheidungsbäume und erste neuronale Netze — mit Scikit-learn und strukturierten Übungsaufgaben.
KI im Berufsalltag
Für Nicht-Techniker: Wie KI-Tools in Marketing, HR und Controlling eingesetzt werden, welche Grenzen sie haben und wie man Ergebnisse bewertet.
Deep Learning & NLP
Transformer-Architekturen, Sprachmodelle und deren praktische Anwendung in der Textverarbeitung — für Teilnehmende mit ML-Vorwissen.
Die Menschen hinter den Kursen
Erfahrene Praktiker aus Industrie und Forschung — keine ausschließlich akademischen Profile.
Tobias Wengler
ML-Kursleiter
„Ich erkläre lieber ein konkretes Modell an echten Daten, als stundenlang Theorie zu wälzen."
Rafał Dąbrowski
Data-Analyst & Dozent
„Ein Pandas-DataFrame erklärt sich am schnellsten, wenn man damit ein echtes Problem löst."
KI-Kenntnisse werden nicht durch Zertifikate allein bewertet — Arbeitgeber suchen nachweisbare Projekterfahrung.
Deshalb endet jeder Bixelon-Kurs mit einem eigenständig bearbeiteten Datenprojekt, das Teilnehmende in ihrem Portfolio zeigen können. Mehr dazu auf der Portfolio-Seite oder im Bereich Kursangebot.
Häufige Fragen
Was Interessierte zuerst fragen
Antworten auf die praktischen Punkte, die vor der Anmeldung am häufigsten auftauchen.
Nein, nicht für alle Kurse. Der Kurs „KI im Berufsalltag" setzt keinerlei technisches Vorwissen voraus. Für Python- und ML-Kurse empfehlen wir grundlegende Programmierkenntnisse — was genau benötigt wird, steht bei jedem Kurs dabei.
Je nach Programm zwischen vier und zwölf Wochen. Kürzere Einführungsmodule sind auch als kompakte Tages-Workshops buchbar. Die genauen Zeitpläne finden sich auf der Kursseite.
Ja. An der Köpenicker Str. 19–20 in Berlin finden regelmäßig Hands-on-Sessions und Abschlusspräsentationen statt. Online-Teilnahme ist für die meisten Einheiten ebenfalls möglich.
Jeder Teilnehmende erhält Zugang zu den Kursmaterialien und kann das abgeschlossene Datenprojekt im eigenen Portfolio führen. Für weiterführende Kurse gibt es keine Wartezeiten — die Anmeldung ist laufend möglich.