Geförderte Weiterbildung
Informatik
Die harte Realität ist: Viele Firmen suchen Leute, die liefern können. Und viele Einsteiger können nur ein bisschen Syntax, aber keine saubere Software. Genau da setzen wir an. Nach dem Lehrgang bist du kein „fertiger Profi“. Aber du bist deutlich weiter als viele, die nur Tutorials gemacht haben. Du kannst in Junior Rollen einsteigen, zum Beispiel in der Softwareentwicklung, im Backend, bei Schnittstellen und Daten, oder im Testen und Absichern von Software. Du verstehst, wie ein System funktioniert, wie man Fehler findet, und wie man Änderungen macht, ohne alles zu zerlegen. KI verändert den Markt. Einfache Aufgaben werden schneller. Das bedeutet aber nicht, dass gute Leute weniger gebraucht werden. Es bedeutet, dass sauberes Engineering wichtiger wird. Wenn du Probleme klar machen kannst, guten Code schreiben kannst und weißt, wie man Software stabil betreibt, hast du echte Chancen.
Mehrere Weiterbildungenmit einem Bildungsgutschein.
Viele denken, ein Bildungsgutschein deckt nur einen Kurs ab. Das stimmt nicht. Du kannst mehrere Kurse über einen einzigen Bildungsgutschein abdecken. Und du verpflichtest dich damit nicht für alles. Wenn du mehrere Kurse über einen Bildungsgutschein anfragst, ist das sogar für deinen Berater weniger Arbeit. Wenn du früher einen Job findest oder sich etwas ändert, stoppst du einfach. Bezahlt wird nur das, was du wirklich nutzt. Der Rest bleibt ungenutzt.
Informatik
Die harte Realität ist: Viele Firmen suchen Leute, die liefern können. Und viele Einsteiger können nur ein bisschen Syntax, aber keine saubere Software. Genau da setzen wir an. Nach dem Lehrgang bist du kein „fertiger Profi“. Aber du bist deutlich weiter als viele, die nur Tutorials gemacht haben. Du kannst in Junior Rollen einsteigen, zum Beispiel in der Softwareentwicklung, im Backend, bei Schnittstellen und Daten, oder im Testen und Absichern von Software. Du verstehst, wie ein System funktioniert, wie man Fehler findet, und wie man Änderungen macht, ohne alles zu zerlegen. KI verändert den Markt. Einfache Aufgaben werden schneller. Das bedeutet aber nicht, dass gute Leute weniger gebraucht werden. Es bedeutet, dass sauberes Engineering wichtiger wird. Wenn du Probleme klar machen kannst, guten Code schreiben kannst und weißt, wie man Software stabil betreibt, hast du echte Chancen.
Dein Zeit-Vorteil (Paragraf 148 SGB III)
Verlängere deinenAnspruch auf Arbeitslosengeld.
Während deiner Weiterbildung läuft deine Uhr langsamer. Für zwei Tage Kurszeit wird dir oft nur ein Tag deines Arbeitslosengeldes angerechnet.
Beispielhafte Berechnung basierend auf der Regelung zur Minderung der Anspruchsdauer. Die genaue Berechnung erfolgt individuell durch deine Agentur für Arbeit.
Termin und Wunschliste
Dein Weg zumZiel
Wähle deinen Starttermin und füge ihn mit einem Klick deiner Wunschliste hinzu.
Du lernt das, was Unternehmen heute fordern.
Du lernst Informatik so, wie sie in Firmen wirklich gebraucht wird. Nicht als Sammlung von Tools, sondern als sauberes Denken und sauberes Bauen. Wir starten bei Problemen. Erst wenn die Frage klar ist, macht Code Sinn. Du lernst Programmieren als Handwerk. Du schreibst Code, den andere verstehen und ändern können. Du übst Clean Code, Refactoring, Tests und wichtige Design Patterns. Du lernst Architektur als Entscheidung. Was trennst du, was koppelst du, und warum. Damit du später nicht jedes kleine Change mit Kopfschmerzen machst. Du bekommst Mathe und Algorithmen so, dass du sie anwenden kannst. Du lernst, warum Dinge langsam werden, wie du bessere Datenstrukturen wählst und wann eine Lösung nicht skalieren kann. KI kommt dazu, aber pragmatisch. Du lernst, wann KI hilft, wann Regeln reichen und wie du KI so einbaust, dass das System stabil bleibt.
Live Training. Live Austausch. Hole dir die Sicherheit durch Können.
Ein modularer Aufbau, der Theorie, Live Trainings, Simulationen und harte Praxis verbindet. Jedes Modul baut aufeinander auf. Du trainierst das, was Unternehmen heute fordern.
Probleme schärfen, bevor du Code schreibst
- Vom Symptom zum echten Problem: Du lernst, Ziele, Stakeholder und Grenzen zu klären, damit du nicht schneller das Falsche baust.
- Domänenwissen in Klartext: Du übersetzt Fachsprache in einfache Begriffe, die später im Code wieder auftauchen, damit alle über dasselbe reden.
- Systemdenken statt Featuredenken: Du zeichnest einfache Flüsse (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe), damit du Abhängigkeiten früh siehst.
- Risiken sichtbar machen: Du erkennst typische Tech-Risiken (Datenqualität, Latenz, Sicherheit), bevor sie dich im Go-live überraschen.
- Akzeptanzkriterien, die testen kann: Du formulierst Beispiele, die man automatisieren kann, statt schwammiger Wunschlisten.
- Entscheidungen dokumentieren ohne Roman: Du schreibst kurze Architektur-Notizen, damit später klar ist, warum etwas so gebaut wurde.
- Schätzen ohne Würfeln: Du nutzt Zerlegung und Unsicherheit, damit Planung ehrlich wird und nicht nach Theater aussieht.
- Konflikte produktiv machen: Du lernst, technische Einwände in Business-Sprache zu übersetzen, damit Diskussionen nicht eskalieren.
Programmieren als Handwerk
- Programmieren als Problemlösen: Du lernst, Probleme in kleine Schritte zu zerlegen, statt sofort nach einer Library zu suchen.
- Kontrollfluss verstehen: Bedingungen, Schleifen und Fehlerpfade so bauen, dass dein Code auch bei Sonderfällen nicht abstürzt.
- Datenstrukturen im Alltag: Listen, Maps und Sets wählen, damit Suche, Duplikate und Reihenfolgen nicht zum Dauerbug werden.
- Funktionen, die man testen kann: Kleine Funktionen mit klarer Aufgabe, damit Änderungen nicht alles kaputt machen.
- Debugging wie ein Detektiv: Reproduzieren, Eingrenzen, Fixen, Absichern, damit Bugs nicht wiederkommen.
- Saubere Fehlerbehandlung: Exceptions und Rückgabewerte so nutzen, dass Nutzer verständliche Fehler sehen und Logs brauchbar bleiben.
- Versionierung ohne Drama: Git-Grundideen, Commits und Branches, damit Zusammenarbeit nicht in Copy-Paste endet.
- Lesbarer Code statt cleverer Code: Benennung, Struktur, Einfachheit, damit du in 6 Monaten deinen Code noch verstehst.
- Refactoring als Alltag: Du verbesserst Schritt für Schritt, ohne Verhalten zu ändern, damit die Codebasis nicht verrottet.
- Tests als Sicherheitsnetz: Unit-Tests und kleine Integrations-Tests, damit du schneller ändern kannst ohne Angst.
- TDD als Denkwerkzeug: Du schreibst erst den Test, wenn das Problem unklar ist, damit du die Schnittstelle sauber findest.
- API denken lernen: Du baust Funktionen wie Produkte, mit klaren Inputs und Outputs, damit andere sie ohne Wissen über Interna nutzen.
- Grundlagen OOP: Objekte als Zustands-Container mit Verhalten, damit du Komplexität in sinnvolle Teile zerlegst.
- Nebenläufigkeit light: Threads oder Async verstehen, damit du nicht aus Versehen Race Conditions baust.
Daten, Persistenz und Schnittstellen
- Wenn Daten lügen: Du lernst Datenmodelle, damit Reports und Prozesse nicht auf widersprüchlichen Tabellen basieren.
- Relationale Modelle in Praxis: Tabellen, Schlüssel, Beziehungen so designen, dass Änderungen möglich bleiben.
- SQL für Problemlöser: Du fragst Daten ab, um Ursachen zu finden, nicht um schöne Queries zu sammeln.
- Normalisierung ohne Dogma: Du erkennst, wann Redundanz schadet und wann sie Performance rettet.
- Transaktionen verstehen: Du verhinderst Doppelbuchungen und halbe Zustände, wenn mehrere Nutzer gleichzeitig arbeiten.
- APIs als Verträge: Du definierst Requests und Responses, damit Systeme ohne direkte DB-Kopplung zusammenarbeiten.
- JSON, Events, Dateien: Du wählst das richtige Austauschformat, damit Integration stabil bleibt.
- Caching und Latenz: Du verstehst, warum schnell und korrekt oft Gegensätze sind und wie man Kompromisse baut.
- Datenqualität messen: Du baust Checks, damit fehlerhafte Eingaben nicht still und leise dein System vergiften.
- Einfaches Datenpipelines-Denken: Von Quelle bis Ziel, damit du Datenflüsse debuggen kannst.
Software-Design und Architektur, die Änderungen überlebt
- Clean Code als Kostenbremse: Du erkennst Code-Smells, damit Wartung nicht teurer wird als Neuentwicklung.
- Design-Prinzipien in Alltagssprache: Kohäsion, Kopplung und Verantwortung so nutzen, dass Änderungen lokal bleiben.
- SOLID ohne Religion: Du lernst, wann Regeln helfen und wann sie nur Bürokratie im Code sind.
- Refactoring Patterns: Du reparierst Struktur, ohne Features zu verlieren, damit du aus Chaos wieder Ordnung machst.
- Entwurfsmuster als Werkzeugkasten: Du nutzt Patterns, wenn das Problem wiederkehrt, nicht weil es schick klingt.
- Strategy und State: Du vermeidest if-else-Wüsten, indem Verhalten austauschbar wird.
- Factory und Dependency Injection: Du entkoppelst Erzeugung von Nutzung, damit Tests und Varianten einfach werden.
- Observer und Events: Du baust lose Kopplung, damit Änderungen nicht Kettenreaktionen auslösen.
- Adapter und Facade: Du kapselst Fremdsysteme, damit Integrationen austauschbar bleiben.
- Repository und Unit of Work: Du trennst Domäne von Datenzugriff, damit Geschäftslogik nicht in SQL versinkt.
- Hexagonal und Clean Architecture: Fachlogik in die Mitte, Technik nach außen, damit Framework-Wechsel kein Rebuild wird.
- Architektur-Schnitte finden: Du schneidest nach Domänen statt nach Technik, damit Teams unabhängig liefern können.
- API Design und Versionierung: Du planst Änderungen, damit du Kunden nicht mit Breaking Changes überfährst.
- Performance im Design: Du erkennst Hotspots und baust Messbarkeit ein, statt später blind zu optimieren.
Mathe und Algorithmen, die dir wirklich helfen
- Big-O ohne Angst: Du schätzt Laufzeit und Speicher, damit Performance-Probleme nicht erst im Betrieb auffallen.
- Sortieren und Suchen: Du wählst das passende Verfahren, damit Datenmengen nicht alles ausbremsen.
- Rekursion verstehen: Du baust rekursive Lösungen ohne Stack-Overflow und mit klaren Abbruchbedingungen.
- Hashing praktisch: Du nutzt Hashmaps richtig, damit Lookups schnell sind und Kollisionen dich nicht überraschen.
- Bäume und Heaps: Du modellierst Hierarchien und Prioritäten, damit Scheduling und Suche effizient werden.
- Graphen im Alltag: Du löst Routen, Abhängigkeiten und Netzwerkprobleme, ohne alles neu zu erfinden.
- Dijkstra, BFS, DFS: Du findest Wege und Strukturen, damit du in Systemlandschaften nicht im Nebel stehst.
- Dynamische Programmierung: Du löst Optimierung ohne Bruteforce, wenn Varianten explodieren.
- Wahrscheinlichkeit für Informatik: Du verstehst Risiken, Zufall und A/B-Tests, damit Entscheidungen nicht auf Bauchgefühl basieren.
- Lineare Algebra für KI: Vektoren, Matrizen und Skalarprodukte, damit du Embeddings und Modelle nicht mystisch findest.
- Diskrete Mathematik light: Mengen, Relationen, Funktionen, damit Datenmodelle und Logik sauber werden.
- Beweise als Debugging: Du nutzt Invarianten, um zu zeigen, warum ein Algorithmus wirklich funktioniert.
KI in echte Systeme bringen
- KI ist kein Zauber: Du unterscheidest Regeln, klassisches ML und Deep Learning, damit du den richtigen Ansatz wählst.
- Use Cases sauber schneiden: Klassifikation, Prognose, Clustering, Ranking, damit du nicht alles mit LLMs erschlägst.
- Daten für KI vorbereiten: Features, Labels und Leakage vermeiden, damit Modelle nicht nur auswendig lernen.
- Trainieren, validieren, testen: Du misst Qualität richtig, damit du nicht auf die falsche Zahl optimierst.
- Overfitting verstehen: Du erkennst, wann ein Modell in der Trainingswelt lebt und in der Realität versagt.
- Baseline first: Du baust zuerst eine einfache Lösung, damit du echten Nutzen von KI nachweisen kannst.
- Modellwahl pragmatisch: Bäume, lineare Modelle, Netze, damit du Komplexität nur bezahlst, wenn sie nötig ist.
- Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Du erklärst Entscheidungen, damit Fachbereiche Vertrauen aufbauen können.
- Bias und Fairness: Du erkennst Verzerrungen in Daten und Modellen, damit du keinen Schaden automatisierst.
- Monitoring für Modelle: Du erkennst Drift, damit ein gutes Modell nicht still und leise schlecht wird.
- MLOps Basics: Versionierung von Daten und Modellen, damit Reproduzierbarkeit nicht Glückssache ist.
- LLMs praktisch einsetzen: Prompting, RAG und Tool-Calling, damit Text-KI kontrollierbar im Prozess arbeitet.
- Embeddings und semantische Suche: Du baust Suche über Texte, damit Wissen auffindbar wird statt in PDFs zu sterben.
- Guardrails für GenAI: Du reduzierst Halluzinationen, damit Ausgaben verlässlich und prüfbar bleiben.
- KI in Architektur einbetten: APIs, Queues, Batch, Echtzeit, damit KI nicht als Sonderling betrieben wird.
- Recht und Verantwortung: Grundideen AI Act, Datenschutz und Logging, damit du KI-Projekte sauber betreibst.
Betrieb, Delivery und technische Stabilität
- Von Laptop zu Betrieb: Du lieferst Software reproduzierbar aus, statt "läuft nur bei mir".
- CI/CD als Feedbackmaschine: Du baust Pipelines, damit Fehler früh auffallen und Releases planbar werden.
- Container und Umgebungen: Du verstehst Images und Config, damit Deployment nicht Handarbeit bleibt.
- Observability Basics: Logs, Metrics, Traces so nutzen, dass du Ursachen findest statt nur Symptome.
- Performance messen: Du baust Benchmarks, damit Optimierung auf Zahlen basiert, nicht auf Meinungen.
- Sicherheit als Standard: Auth, Rollen, Secrets, damit du keine offenen Türen ins Internet stellst.
- Netzwerk-Grundlagen: HTTP, DNS, TLS verstehen, damit du Integrationsprobleme schnell einordnest.
- Stabilität durch Resilienz: Timeouts, Retries, Circuit Breaker, damit Ausfälle nicht kaskadieren.
- Technische Schulden managen: Du priorisierst Refactoring, damit Delivery nicht langsam stirbt.
- Teamarbeit im Code: Reviews, Pairing, Definition of Done, damit Qualität nicht vom Zufall abhängt.
Projektarbeit als Anwendungsfall und interne Prüfung (Open Book)
- Interne Prüfung: Abschlussarbeit oder Projektarbeit
- 2. Prüfung: Open Book (Deutsch)
Was du von bisherigen Weiterbildungen kennst...
Themen. Powerpoints. Vorlesungen. Du lernst Definitionen, Modelle und Theorien. Und wofür? Damit kannst du niemanden überzeugen! Das bereitet dich nicht auf die Realität und auf die realen Herausforderungen im Job vor.
Prüfung bestanden. Angst vor der Realität.Intensives Training
Bei Skilldrops trainierst du jeden Tag! Mit anderen Personen und mit deinem Dozenten als Experten. Bei uns werden Praktiker geschmiedet. Du trainierst unterschiedliche Herausforderungen und den Umgang mit komplexen Problemen. Damit du in deinen Bewerbungsgesprächen und im nächsten Job durch Können überzeugst und nicht nur durch Zertifikate.
Termine
Interesse an diesem Kurs?
Du kannst mehrere Kurse sammeln und dann eine gemeinsame Anfrage senden.
Ausgewaehlter Termin
02.02.2026 - 31.07.2026