Von Null zu Job-ready: 12‑Wochen‑Fahrplan mit AI-Kursen in Deutschland

Du willst schnell und strukturiert in KI einsteigen – mit einem Portfolio, das überzeugt? Dieser 12‑Wochen‑Plan von AI Courses Germany liefert klare Milestones, Projektideen und Career Tasks. Er ist so gestaltet, dass er mit den meisten AI‑Kursen in Deutschland kompatibel ist (MOOC, Bootcamp, Zertifikat). Passe den Umfang an deine verfügbare Zeit an (mind. 8–10 Stunden/Woche).

Grundprinzip

Jede Woche hat drei Bausteine: (1) Kernskill, (2) Portfolio‑Baustein, (3) Career Task. Leite aus jeder Woche einen sichtbaren Beweis ab (Commit, Demo, Post). So bleibst du in Momentum und erhöhst deine Sichtbarkeit.

Wochen 1–2: Fundament legen

Kernskill: Python‑Basis (Datenstrukturen, Funktionen, Notebooks), NumPy/pandas, Visualisierung (Matplotlib/Seaborn). SQL‑Grundlagen: SELECT, JOIN, Aggregation.

Portfolio: Mini‑Analyse eines deutschen Open‑Data‑Sets (z. B. Energie, Verkehr). Klare Fragestellung, 3 Visualisierungen, erste Metriken.

Career: Rollenprofil festlegen, LinkedIn aktualisieren (Headline, About, Skills). 10 relevante Kontakte/Communities folgen.

Wochen 3–4: Klassische ML‑Modelle

Kernskill: Train/Test‑Split, Cross‑Validation, Pipelines, Metriken (RMSE, F1, ROC‑AUC). Feature Engineering, Baseline vs. verbessertes Modell.

Portfolio: Projekt „Churn Radar“ oder „Demand Forecast Light“. Dokumentiere Problem, Daten, Modellwahl, Metriken, Lessons Learned.

Career: Kurze Projekt‑Demo (2–3 Minuten) aufnehmen; GitHub‑Readme mit Business‑Wert ergänzen.

Woche 5: Datenpipelines & Reproduzierbarkeit

Kernskill: Datenqualität, ETL, einfache Orchestrierung (z. B. Prefect), Umgebungen (conda/poetry), Logging. Optional: Docker.

Portfolio: Pipeline für dein ML‑Projekt bauen (Daten laden → Features → Train → Evaluate).

Career: Technischer Blogpost zu einem Stolperstein und deiner Lösung.

Wochen 6–7: Deep Learning Basics

Kernskill: Neuronale Netze, Overfitting, Regularisierung, Transfer Learning. PyTorch oder Keras für ein erstes Modell.

Portfolio: Bild‑ oder Text‑Kleindatenprojekt (z. B. Sentiment deutscher Rezensionen oder Bildklassifikation). Vergleich Klassik vs. DL.

Career: Mock‑Interview mit Fokus auf Metrikinterpretation und Fehleranalyse.

Wochen 8–9: LLM‑Workflows in der Praxis

Kernskill: Prompting, RAG, Vektordatenbanken, Evaluierung (z. B. Antwortrelevanz, Halluzinationen). Governance‑Basics.

Portfolio: „Richtlinien‑Assistent“: Interne Dokumente per RAG abfragbar. Zeige Evaluierung mit Beispielfragen.

Career: Kurzer Use‑Case‑Pitch für Stakeholder (Problem, Nutzen, Risiko, Nächste Schritte).

Woche 10: MLOps‑Essentials & Deployment

Kernskill: Modellversionierung, MLflow, einfache API (FastAPI/Streamlit), Container‑Grundlagen. Optional: Cloud‑Sandbox.

Portfolio: Dein bestes Projekt als kleine Demo verfügbar machen („One‑Click‑Run“, Readme mit Setup).

Career: Referenzen anfragen (Mentor, Kursleitung, Peer). Kleine Success‑Story posten.

Woche 11: Bewerbungspaket

Kernskill: Storytelling: Problem → Ansatz → Ergebnis → Impact → Next Steps. Klarer Bezug zur Rolle (Analyst/ML/Prompt/DE).

Portfolio: Top‑3 Projekte final polieren, Screenshots, kurze Demos, Links. „Was würde ich als Nächstes verbessern?“ ergänzen.

Career: CV & LinkedIn: keywords, Ergebnisse, Tech‑Stack. 15 Zielstellen identifizieren und Tracking vorbereiten.

Woche 12: Bewerbung und Interviews

Kernskill: Technische Fragen (EDA, Featurisierung, Metriken), System‑Denken (Daten → Modell → Betrieb), Ethik/Datenschutz.

Portfolio: Abschluss‑Post: Was hast du gebaut, gelernt, gemessen? Link zu Demos und Repos.

Career: 10–15 Bewerbungen, 2 Mock‑Interviews, 3 gezielte Netzwerkgespräche.

Varianten für unterschiedliche Profile

• Business‑Hintergrund: Mehr Zeit für SQL/EDA, BI‑Dashboard als zweites Projekt.
• Software‑Hintergrund: Tiefer in MLOps/Deployment, Cloud‑Sandbox und Tests priorisieren.
• Quereinsteiger: Kleine, sichtbare Schritte – jede Woche ein Ergebnis publizieren.

Erfolgsmuster

• Konstanz: Zwei feste Lernblöcke + ein Projektblock pro Woche.
• Feedback: Wöchentlich Review von Mentor/Peer einholen.
• Sichtbarkeit: Regelmäßig posten, kurze Demos zeigen, Fragen stellen.

Fazit

Mit klaren Milestones, Projektfokus und einer aktiven Bewerbungsstrategie wirst du in 12 Wochen sichtbar job‑ready. AI Courses Germany hilft dir, passende Kurse in Deutschland auszuwählen und deinen Fahrplan zu personalisieren – damit aus Lernen schneller beruflicher Fortschritt wird.