CompTIA DataAI Certification

Preis
Netto: €
MwSt.: €

Preis
Preis auf Anfrage

Dauer
5 Tage

Für Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderfähig!
 

Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösungen
Online Live

Jetzt Beratung vereinbaren Als Favorit speichern Als PDF drucken/speichern

Jede KI ist nur so gut wie die Daten dahinter. Zwischen Datenqualität, Analyse und intelligenten Technologien entsteht ein Kompetenzbereich, der Unternehmen bei Automatisierung und Innovation entscheidend unterstützt.

Zentrale Themen:

  • Moderne Datenökosysteme und Analyseverfahren
  • Einsatzbereiche künstlicher Intelligenz
  • Training, Bewertung und Nutzung von KI-Modellen
  • Datenbasierte Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Governance, Risiken und ethische Anforderungen

Voraussetzung
Kenntnisse im Umgang mit digitalen Anwendungen, IT-Grundlagen oder Datenprozessen bilden eine hilfreiche Basis.

Zielgruppe
Angesprochen werden Fachkräfte, die an der Schnittstelle von Technologie, Analyse und digitaler Transformation arbeiten.

Aus Daten entstehen erst durch Verständnis echte Erkenntnisse. Kompetenzen rund um Analyse und künstliche Intelligenz unterstützen dabei, Technologien sinnvoll und verantwortungsvoll einzusetzen.

Als PDF drucken/speichern
Kursinhalte
  • Statistische Methoden und datengestützte Analysetechniken.
  • Wahrscheinlichkeitsmodelle und synthetische Modellierung.
  • Grundlagen der linearen Algebra und der Analysis.
  • Zeitreihenmodelle und ihre Anwendungen.
  • Methoden und Verfahren der explorativen Datenanalyse (EDA).
  • Analyse und Bewertung typischer Datenprobleme.
  • Techniken zur Datenanreicherung und -erweiterung.
  • Iterative Entwicklung und Optimierung von Modellen.
  • Auswertung von Tests und Experimenten zur Modellauswahl.
  • Präsentation der Ergebnisse und klare Kommunikation der Erkenntnisse.
  • Die Grundlagen des maschinellen Lernens anwenden.
  • Methoden des überwachten Lernens und statistische Modelle verstehen.
  • Baumbasierte Methoden des maschinellen Lernens anwenden.
  • Konzepte des Deep Learning erläutern.
  • Das unüberwachte Lernen und wichtige Methoden verstehen.
  • Die Rolle der Datenwissenschaft in verschiedenen Geschäftsbereichen verstehen.
  • Datentypen, Datenerfassung und deren mögliche Anwendungsbereiche klassifizieren.
  • Die Grundlagen der Datenerfassung und -speicherung erlernen.
  • Methoden zur Datenaufbereitung und -bereinigung anwenden.
  • Best Practices im Datenwissenschafts-Lebenszyklus umsetzen.
  • Die Bedeutung von DevOps und MLOps für Datenwissenschaftsprojekte verstehen.
  • Verschiedene Bereitstellungsumgebungen vergleichen und bewerten.
  • Weiterführende Themen im Bereich der KI, darunter NLP und Computer Vision.

Häufig gestellte Fragen

  • KI funktioniert nur mit starken Daten. Die Zertifizierung verbindet Datenanalyse und künstliche Intelligenz, um Informationen besser auszuwerten und intelligente Lösungen umzusetzen.
  • Gefragte Kompetenzen rund um Daten, KI-Modelle und Analytics unterstützen den Einstieg in moderne Rollen zwischen IT, Business Intelligence und künstlicher Intelligenz.
  • Im Mittelpunkt stehen moderne Analyse-Tools, KI-Anwendungen, Datenplattformen und Methoden zur Verarbeitung, Bewertung und Nutzung großer Datenmengen.
  • Neben Datenverständnis geht es um intelligente Systeme: Muster erkennen, Prozesse optimieren und KI-Technologien sinnvoll in datenbasierte Entscheidungen einbinden.
  • Datenqualität bewerten, KI-Ergebnisse verstehen, Automatisierungen unterstützen und aus komplexen Informationen verwertbare Erkenntnisse gewinnen.
  • Verantwortungsvolle KI benötigt nachvollziehbare Daten. Themen wie Datenmanagement, Qualität und Bewertung helfen, KI-Ergebnisse besser einzuschätzen.
  • Ideal für Schnittstellen zwischen IT, Analyse und Business – überall dort, wo Daten genutzt werden, um Prozesse, Strategien und Innovationen voranzubringen.
  • Flexibles Wissen statt Plattformbindung: Die Inhalte lassen sich auf verschiedene Technologien, Systeme und digitale Projekte übertragen.
Berlin
Bremen
Dortmund
Düsseldorf
Frankfurt
Hamburg
Hannover
Köln
Leipzig
München
Nürnberg
Stuttgart

Hast du weitere Fragen? Bitte kontaktiere uns.