Nutze KI souverän in deinem Arbeitsalltag. Lerne, die passenden KI-Tools auszuwählen, wirksame Prompts zu schreiben, Informationen zu analysieren, Inhalte zu erstellen und wiederkehrende Geschäftsprozesse zu automatisieren. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
88 %*
der Absolventen finden eine Beschäftigung, 6+ Monate nach dem Abschluss
*Deutschland, Stand Juli 2026. Erfasst wurden Lernende, deren Programmende mindestens sechs Monate zurücklag und deren Beschäftigungsstatus bestätigt werden konnte. Nicht bestätigte Ergebnisse wurden ausgeschlossen.
Unsere Mentor:innen bringen praktische Erfahrung aus Unternehmen und Universitäten wie zum Beispiel:
Die genannten Unternehmen und Institutionen stehen in keiner institutionellen Verbindung oder offiziellen Partnerschaft mit Turing College.
KI ist nicht mehr optional – sie ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben und in jeder Rolle echten Mehrwert zu liefern. Im AI for Business Analytics-Kurs lernst du Tools und Strategien, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und deine Produktivität zu steigern. So sicherst du dir einen starken Vorsprung in deiner Karriere.
Ein berufstätiger Profi bist, der sich weiterqualifizieren will
Deine Produktivität mit KI steigern möchtest
Analyst:in oder Entscheidungsträger:in bist und KI-Tools in deine Prozesse integrieren willst
Setze KI für alltägliche Aufgaben im Unternehmen ein: Recherche, Meeting-Notizen, schriftliche Kommunikation, Präsentationen, Tabellenkalkulation, Datenbereinigung und die Automatisierung von Arbeitsabläufen.
Das Programm beginnt mit den KI-Grundlagen und führt technische Konzepte Schritt für Schritt ein. Im letzten Sprint helfen dir KI-Coding-Assistenten dabei, einfache Python-Skripte zu schreiben, zu verstehen und anzupassen.
Löse mit KI echte Geschäftsprobleme statt isolierter Quizfragen. Du übst, wiederverwendbare Prompts zu erstellen, Informationen auszuwerten und Prozesse zu automatisieren.
Erhalte persönliches Feedback zu deiner Projektarbeit von erfahrenen Profis. Nutze es, um dein Vorgehen zu überprüfen, Fehler zu korrigieren und das Ergebnis zu verbessern.
Die meisten Lernenden schließen AI for Business in rund 3,5 Monaten ab. Im Vollzeitstudium sind etwa zwei Monate möglich, in Teilzeit bis zu vier Monate. Wenn du berufsbegleitend lernst, plane rund neun konzentrierte Lernstunden pro Woche ein.
Absolviere mehr als 120 Stunden praktisches Lernen zu KI-Kompetenz, Produktivität, Content-Erstellung, Automatisierung und KI-gestütztem Python.
Stelle Fragen, nimm an offenen Sessions und Workshops teil und lerne gemeinsam mit anderen Berufstätigen, die KI in unterschiedlichen Branchen und Unternehmensbereichen einsetzen.
Nach Abschluss der beiden Kernmodule erhältst du ein Turing-College-Zertifikat, das die von dir absolvierten Programmbestandteile ausweist.
Der Kurs AI for Business umfasst zwei Kernmodule und sechs Sprints. Er führt dich vom Verständnis und der Bewertung von KI bis zu ihrem Einsatz in praktischen Geschäftsabläufen.
Verstehe, was künstliche Intelligenz ist, wie sich gängige KI-Systeme unterscheiden und wo Unternehmen sie heute einsetzen.
Du lernst:
Was du übst: Geeignete Einsatzfelder für KI im Unternehmen erkennen, ihre Grenzen einschätzen und grundlegende Regeln zu Sicherheit, Datenschutz und Compliance anwenden.
Lerne, klar mit generativen KI-Tools zu kommunizieren und die Relevanz und Verlässlichkeit ihrer Ergebnisse zu verbessern.
Du lernst:
Was du erstellst: Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für Aufgaben, die du regelmäßig erledigst.
Nutze KI, um visuelle und multimediale Inhalte zu entwickeln – und verstehe dabei ihre praktischen und ethischen Grenzen.
Du lernst:
Was du übst: KI-gestützte Bilder, Präsentationen und Multimedia-Inhalte erstellen und verfeinern und dabei ihre Grenzen und Risiken einschätzen.
Setze KI für Meetings, Recherche, Schreiben und Datenarbeit ein.
Du lernst:
Was du übst: Mit KI Meeting-Notizen aufbereiten, die schriftliche Kommunikation verbessern, Tabellendaten bereinigen und Informationen überprüfen.
Verbinde Business-Tools und automatisiere wiederkehrende Prozesse – ohne klassischen Programmierhintergrund.
Du lernst:
Was du erstellst: Eine prototypische Automatisierung, die Business-Tools verbindet und Informationen selbstständig verarbeitet.
Nutze KI-Coding-Assistenten, um einfache Python-Skripte zu schreiben, zu verstehen und anzupassen.
Du lernst:
Was du erstellst: Ein einfaches Python-Skript für Datenbereinigung, Dateiverarbeitung, Automatisierung oder einfache Analysen.
Datensätze in Tabellen oder per SQL untersuchen und bereinigen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
A/B-Tests durchführen, um das Nutzerverhalten zu vergleichen und wichtige KPIs zu messen.
No-Code-Umgebungen wie Zapier erkunden, um Workflows zu automatisieren.
Mithilfe effektiver Formeln und KI-Tipps Daten in Google Sheets oder Excel bereinigen.
Ergebnisse als Tabelle oder Diagramm darstellen und weitere Analysen vorschlagen.
Python für Automatisierungsprozesse nutzen lernen.
Diese Projekte zeigen, wie Lernende KI, Automatisierung und Datentools auf Aufgaben aus ihrem eigenen Arbeitsalltag und ihrer Branche angewendet haben
Erstellt von Rasim Baybars
Ein Mobile-First-System, das Informationen zu Verkehrsunfällen und die zugehörigen Unterlagen erfasst, bevor die juristische Arbeit beginnt.
Das Projekt ersetzt verstreute Telefonate, E-Mails und unvollständige Formulare durch einen strukturierten digitalen Prozess. Es soll fehlende Angaben, Verwaltungsaufwand und Verzögerungen reduzieren und das Onboarding von Mandant:innen einheitlicher machen.
Rasim hat es sowohl als Abschlussprojekt als auch als mögliche Geschäftslösung entwickelt.
Erstellt von Aivaras Juškevičius
Ein automatisierter Workflow, der rohe Tabellen mit Wettmustern in einen formatierten Bericht verwandelt und ihn über Slack zustellt.
Das System nutzt Google Drive, n8n, ChatGPT und PDF-Konvertierung, um einen wiederkehrenden manuellen Reporting-Prozess zu ersetzen. Es erkennt neue Dateien, extrahiert die relevanten Informationen, erstellt den Bericht und sendet ihn an das zuständige Team.
Erstellt von Aelita
Ein System aus Google Sheets und Apps Script, das wiederkehrendes LinkedIn- und Instagram-Reporting automatisiert.
Das Projekt überführt Performance-Daten in einen strukturierten Reporting-Workflow, analysiert die Ergebnisse auf Beitragsebene und sammelt mögliche Content-Ideen aus Newslettern und Nachrichtenquellen. Es sollte einen zeitaufwendigen manuellen Prozess ersetzen und zugleich die inhaltlichen Entscheidungen beim Menschen belassen.
Vergleiche AI for Business, Building with AI Agents und AI Engineering nach Programmiererfahrung, Zeitaufwand und dem, was du baust.
AI for Business
Building with AI Agents
AI Engineering
Erforderliche Programmiererfahrung
Keine
Keine (du steuerst KI-Coding-Agenten wie Claude Code, statt selbst Code zu schreiben)
Mindestens 1 Jahr in Python oder JavaScript
Ideal für
Berufstätige aus Marketing, Finanzen, Operations und anderen Bereichen, die KI souverän nutzen wollen, ohne zu technisch zu werden
Berufstätige, die einen strukturierten Weg suchen, um mit KI-Coding-Agenten Software zu bauen und auszuliefern
Entwickler:innen, die sich auf LLM-Anwendungen und KI-Agenten spezialisieren wollen
Dauer
2-4 Monate
3,5-4,5 Monate
3-4 Monate
Wöchentlicher Zeitaufwand
9 Stunden pro Woche
12 Stunden pro Woche
10 Stunden pro Woche
Beispiele für Projekte, die du baust
KI-gestützte Berichte und Präsentationen, Tabellen-Workflows, No-Code-Automatisierungen und einfache Python-Skripte für Datenbereinigung oder wiederkehrende Aufgaben
Eine ausgelieferte Full-Stack-Web- oder Mobile-App mit Authentifizierung, Datenbank und Zahlungen sowie ein Abschlussprojekt nach eigenem Entwurf
LLM-Anwendungen, RAG-Systeme und KI-Agenten; Abschlussprojekt: eine ausgelieferte End-to-End-LLM-Anwendung
Wichtigste Tools
ChatGPT, Gemini, Claude, n8n, Zapier, Python mit KI
Claude Code, Next.js, Supabase, Vercel, MCP
LangChain, LangGraph, RAG, ChromaDB, MCP
Online-Lernen ist schwierig, wenn man auf sich allein gestellt ist. Deshalb haben wir Intra entwickelt – unsere Lernplattform, die das Beste aus beiden Welten vereint: menschliche Unterstützung und eine durchdachte Struktur. Außerdem haben wir adaptive KI-Funktionen entwickelt, die dein Lernen noch stärker personalisieren – so passt sich dein Lernweg eng an dein Tempo, deine Bedürfnisse und deinen Fortschritt an.
Lerne von Menschen, die KI, Daten und Automatisierung in ihrer Arbeit einsetzen
Unsere Mentor:innen bringen Erfahrung aus Data Science, Analytics, Automatisierung, Produktentwicklung und unternehmerischer Entscheidungsfindung mit. Sie bewerten die Arbeiten der Lernenden, erklären, wie vergleichbare Probleme in der Praxis angegangen werden, und halten das Gelernte an der aktuellen Praxis ausgerichtet.
Vytautas hat über acht Jahre Erfahrung in Data Science und Analytics. Seine Arbeit umfasst generative KI, Multi-Agenten-Systeme, Statistik und Automatisierung für internationale Kunden.
Er hat einen PhD in Urban Engineering und wissenschaftliche Forschung sowie ein US-Patent im Bereich Machine Learning veröffentlicht. Bei Turing College hilft er Lernenden, komplexe KI-Konzepte in praktisch nutzbare Ansätze zu übersetzen.
Gedmantas hat über fünf Jahre Erfahrung in der Arbeit mit Daten in Logistik, Ölindustrie und Fertigung.
Bei Continental entwickelt er Prognosemodelle und Automatisierungen, die Abläufe verschlanken. Sein Hintergrund in angewandter Mathematik und Industrieprojekten hilft Lernenden, analytische Konzepte mit realen operativen Problemen zu verknüpfen.
Irina hat über 12 Jahre Erfahrung in Technologie, Beratung und Investmentbanking. Sie ist darauf spezialisiert, komplexe Daten in Erkenntnisse zu übersetzen, die Wachstum und bessere Entscheidungen unterstützen.
Sie ist außerdem zertifizierter Coach bei Healthy Gamer. Bei Turing College verbindet sie analytische Erfahrung mit einem aufmerksamen, menschenzentrierten Ansatz beim Projekt-Feedback.
Unser Bewerbungsprozess besteht aus zwei einfachen Schritten. Er hilft dir und unserem Team zu verstehen, ob das Programm der richtige nächste Schritt für dich ist.
Fokussierte Stunden bedeuten:
Du bist wohnhaft in:
Best for
In Deutschland wohnhafte Personen, die für einen Bildungsgutschein berechtigt sind
Course duration
Fest, 3 Monate
Time commitment
30 Std. pro Woche
Price
Mit einem Bildungsgutschein
Claude Max (5x) + 25 %Best for
In Deutschland ansässige Personen mit arbeitgebergeförderter Förderung nach dem QCG (Qualifizierungschancengesetz)
Course duration
Fest, 3 Monate
Time commitment
30 Std. pro Woche
Price
Mit QCG-Förderung
Best for
Lernende, die durch Vorauszahlung den niedrigsten Gesamtpreis erzielen möchten
Course duration
Flexibel, 2-4 Monate
Time commitment
9+ Std. pro Woche
Price
Best for
Lernende, die ihre Eigenzahlung lieber in monatliche Raten aufteilen möchten
Course duration
Flexibel, 2-4 Monate
Time commitment
9+ Std. pro Woche
Price
0 % Zinsen
14 Tage Geld-zurück-GarantieBest for
Lernende, die durch Vorauszahlung den niedrigsten Gesamtpreis erzielen möchten
Course duration
Flexibel, 2-4 Monate
Time commitment
9+ Std. pro Woche
Price
Best for
Lernende, die ihre Eigenzahlung lieber in monatliche Raten aufteilen möchten
Course duration
Flexibel, 2-4 Monate
Time commitment
9+ Std. pro Woche
Price
0 % Zinsen
14 Tage Geld-zurück-GarantieStarting dates
24. August
Bewerbungsschluss: 2026-08-17
21. September
Bewerbungsschluss: 2026-09-14
Deine Chancen auf das Stipendium hängen von mehreren Faktoren ab:
Wohnsitz. Du musst in der Europäischen Union leben.
Leistung im Interview. Du musst einen starken Lern- und Entwicklungswillen zeigen – sowohl während des Programms als auch in deiner zukünftigen Karriere.
Engagement. Du solltest die klare Absicht haben, nach Abschluss des Programms Vollzeit in einer verwandten Branche zu arbeiten. Außerdem musst du mindestens 20 Stunden pro Woche für dein Studium aufbringen können.
Wettbewerb. Das Stipendium wird an die besten 5 % der Bewerber:innen vergeben. Deine Chancen hängen davon ab, wie die anderen Bewerber:innen im Interviewprozess abschneiden.
Wenn du die Wohnsitzvoraussetzung erfüllst, im Interview dein Potenzial und Engagement zeigst und zu den besten 5 % gehörst, hast du gute Chancen auf das Stipendium. Bitte bedenke jedoch, dass der Wettbewerb sehr hoch ist.
Wenn seit dem Absenden deiner Bewerbung mehr als 24 Stunden vergangen sind und du keine Antwort erhalten hast, kannst du Folgendes tun:
Prüfe deinen Spam-/Werbeordner. Manchmal gehen unsere E-Mails verloren – schau also nach, ob unsere Nachricht versehentlich dort gelandet ist.
Kontaktiere uns per Live-Chat. Du bist bereits auf unserer Website – klicke einfach auf den Chat-Button unten rechts auf deinem Bildschirm. Unser freundliches Team hilft dir gerne weiter und sorgt dafür, dass deine Bewerbung die Aufmerksamkeit bekommt, die sie verdient.
Unsere Stipendienbedingungen sollen engagierte Lernende ansprechen, die eine Karriere im Datenbereich anstreben. Um dein Stipendium zu behalten, solltest du Folgendes beachten:
1. Jobsuche und Einstellungsbedingungen:
a. Während deines Studiums und einen Monat nach deinem Abschluss musst du Turing College informieren, bevor du dich bei einem Unternehmen (einschließlich unserer Hiring-Partner) bewirbst. So können wir dir individuelle Beratung und Unterstützung geben, um die perfekte Gelegenheit zu finden. Einen Monat nach dem Abschluss kannst du dich überall bewerben, ohne dich mit uns abzustimmen.
b. Wenn dir einer unserer Hiring-Partner einen Job anbietet, der deinen Erwartungen entspricht (die Gehaltsspanne teilen wir dir vorab mit), erwarten wir, dass du ihn annimmst, sofern du keinen guten Grund dagegen hast. Ein guter Grund wäre z. B., dass du ein anderes Angebot eines Hiring-Partners annimmst oder unerwartete Anforderungen wie ein Umzug zum Angebot hinzukommen.
2. Einhaltung deines Lerntempos:
Damit du Turing College in einem angemessenen Zeitrahmen abschließt, definieren wir ein Mindestlerntempo. Wir haben festgestellt, dass nur ein konstantes Tempo zu einem erfolgreichen Abschluss führt. Das Mindesttempo für Lernende mit einem 100%-Stipendium ist wie folgt:
Für unser Data-Science-Programm sollte dein durchschnittliches Lerntempo nicht langsamer sein als das Abschließen eines Sprints in durchschnittlich 3–4 Wochen. Das entspricht dem Abschluss von 3 Modulen in 9–11 Monaten.
Für unser Data-Analytics-Programm solltest du 4 Module in 8–10 Monaten abschließen.
Für unser Programm Digital Marketing & Analytics wird der Abschluss innerhalb von 6–10 Monaten erwartet.
Ein Verstoß gegen eine dieser Bedingungen führt zur Beendigung deines Stipendiums. Wird ein Stipendium beendet, musst du den vollen erhaltenen Betrag zurückzahlen. Wir setzen diese Bedingungen ein, um sicherzustellen, dass wir Lernende gewinnen, die es mit einer Karriere in einem zu ihrem Programm passenden Bereich ernst meinen.
Deine Chancen auf ein Vollstipendium hängen von mehreren Faktoren ab:
Motivation: Du musst eine starke Motivation zeigen, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln – sei es in deinem Unternehmen oder im Rahmen deines eigenen Startups.
Engagement: Du musst die klare Absicht haben, nach Abschluss des Programms Vollzeit im Tech-Bereich zu arbeiten oder dein eigenes Startup zu gründen. Außerdem musst du mindestens 15 Stunden pro Woche für dein Studium aufbringen.
Wettbewerb: Stipendien werden an die besten 20 Kandidat:innen vergeben. Deine Chancen hängen davon ab, wie viele Bewerbungen wir erhalten und wie deine Interview-Leistung im Vergleich zu anderen abschneidet.
