AI & Machine Learning mit CompTIA Data+ – Zertifizierung

Wer künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen will, braucht zuerst ein solides Fundament im Umgang mit Daten – genau hier setzt dieser Kurs an. Er verbindet die Kernbereiche der CompTIA-Data+-Zertifizierung, also Datenkonzepte, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Visualisierung, mit einer strukturierten Einführung in KI und maschinelles Lernen. Statt KI als isoliertes Buzzword zu behandeln, zeigt der Kurs, warum verlässliche, gut aufbereitete Daten die Voraussetzung für jedes funktionierende KI- oder ML-Modell sind. Teilnehmende lernen sowohl die Grundlagen der Datenarbeit nach dem CompTIA-Data+-Rahmenwerk als auch die zentralen Konzepte, die hinter modernen KI- und ML-Anwendungen stehen.

Modul 1 – Datenkonzepte und Datenumgebungen Der erste Block vermittelt die Grundbegriffe, auf denen die CompTIA-Data+-Zertifizierung aufbaut: Welche Arten von Daten gibt es, und in welchen Umgebungen werden sie verarbeitet?

• Strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten unterscheiden
• Zentrale Dateneigenschaften wie Qualität, Konsistenz und Vollständigkeit einordnen
• Unterschiedliche Datenumgebungen, etwa Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes
• Rollen und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Unternehmensdaten
• Datenlebenszyklus von der Erfassung bis zur Archivierung nachvollziehen
• Grundbegriffe der Datenmodellierung einordnen

Modul 2 – Datenaufbereitung, -analyse und Visualisierung Der zweite Block deckt die praktischen Kernbereiche der CompTIA-Data+-Zertifizierung ab: die Aufbereitung, Analyse und visuelle Darstellung von Daten.

• Daten bereinigen, transformieren und für die Analyse vorbereiten
• Statistische Grundbegriffe wie Mittelwert, Median und Streuung anwenden
• Deskriptive Analysetechniken zur Beschreibung von Datensätzen einsetzen
• Aussagekräftige Diagramme und Visualisierungen für unterschiedliche Datentypen auswählen
• Dashboards zur verständlichen Darstellung von Kennzahlen aufbauen
• Analyseergebnisse zielgruppengerecht für Entscheidungsträger aufbereiten

Modul 3 – Data Governance, Qualität und Sicherheit Der dritte Block widmet sich dem verantwortungsvollen Umgang mit Daten – ein Bereich, der sowohl für die CompTIA-Data+-Zertifizierung als auch für den späteren Einsatz von KI-Systemen zentral ist.

• Grundprinzipien der Data Governance in Unternehmen einordnen
• Datenqualität systematisch prüfen und sicherstellen
• Datenschutz- und Sicherheitsaspekte im Umgang mit sensiblen Daten berücksichtigen
• Datenrichtlinien und Kontrollen zur Einhaltung von Standards einordnen
• Auswirkungen mangelhafter Datenqualität auf nachgelagerte Analysen erkennen
• Verantwortlichkeiten für Datenqualität im Team klären

Modul 4 – Grundlagen künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens Der vierte Block baut auf den zuvor erarbeiteten Datengrundlagen auf und führt in die zentralen Konzepte von KI und maschinellem Lernen ein.

• Grundbegriffe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens einordnen
• Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen grob unterscheiden
• Bedeutung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten nachvollziehen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Modellqualität erklären
• Typische Einsatzfelder von KI und ML in unterschiedlichen Branchen kennenlernen
• Grenzen und Herausforderungen aktueller KI- und ML-Systeme einordnen

Praxisteil – Von den Rohdaten zur KI-tauglichen Datenbasis

• Bewertung eines Beispieldatensatzes hinsichtlich Qualität und Vollständigkeit
• Bereinigung und Aufbereitung eines fehlerhaften Beispieldatensatzes
• Berechnung grundlegender statistischer Kennzahlen zu einem Datensatz
• Erstellung eines Dashboards zur Darstellung zentraler Kennzahlen
• Einordnung eines Datensatzes in eine passende Datenumgebung
• Entwicklung eines einfachen Data-Governance-Konzepts für ein Beispielunternehmen
• Prüfung eines Datensatzes auf Eignung als Trainingsgrundlage für ein ML-Modell
• Einordnung eines fiktiven KI-Anwendungsfalls in überwachtes oder unüberwachtes Lernen
• Diskussion eines Beispiels für verzerrte oder unausgewogene Trainingsdaten
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für eine Präsentation vor Entscheidungsträgern
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise von der Datenprüfung bis zur Auswertung
• Rückschau, welche Rolle Datenqualität für den Erfolg eines KI-Projekts spielt

Die vier Module bauen aufeinander auf: von den Datenkonzepten über Aufbereitung, Analyse und Visualisierung sowie Data Governance bis zu den Grundlagen von KI und maschinellem Lernen. Im Praxisteil wenden Teilnehmende diese Bausteine auf einen durchgehenden Beispieldatensatz an, sodass am Ende eine geprüfte, aufbereitete Datenbasis steht, die die Anforderungen an ein KI-taugliches Fundament nachvollziehbar macht.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine international anerkannte Zertifizierung im Datenbereich mit einem fundierten Einstieg in KI und maschinelles Lernen verbinden möchten.

• Personen, die in Richtung Data Analyst oder Data Scientist wechseln möchten
• Fachkräfte, die KI- und ML-Projekte künftig aus einer daten-nahen Rolle begleiten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten, KI und maschinellem Lernen
• Mitarbeitende, die Datenqualität als Grundlage für KI-Initiativen im eigenen Unternehmen verantworten

Der Kurs findet als Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer statt und kombiniert Theorie-Einheiten mit Übungsphasen, Praxistrainings und Fallstudienarbeiten. Die Inhalte sind modular aufgebaut, sodass sich die CompTIA-Data+-Grundlagen und die KI-/ML-Einführung in einem durchgehenden Lernzusammenhang erarbeiten lassen.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – Datenkonzepte, Datenaufbereitung und Visualisierung, Data Governance sowie Grundlagen von KI und maschinellem Lernen – ergänzt um einen Praxisteil; die Module sind individuell kombinierbar, die Gesamtdauer richtet sich nach der gewählten Modulkombination.

Der Kurs bereitet auf die international anerkannte Zertifizierung CompTIA Data+ vor; ergänzend erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters, das die Inhalte zu KI und maschinellem Lernen dokumentiert.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er KI und maschinelles Lernen nicht isoliert behandelt, sondern konsequent auf einer soliden Datenbasis aufbaut. Viele KI-Einführungen überspringen die Frage, woher gute Daten überhaupt kommen – dieser Kurs macht sie zum Ausgangspunkt. Die Kombination mit der CompTIA-Data+-Zertifizierung ist besonders wertvoll, weil sie eine herstellerunabhängige, breit anerkannte Grundlage schafft, die sich nicht auf ein einzelnes KI-Werkzeug beschränkt, sondern branchenübergreifend einsetzbar ist. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Teilnehmende verstehen nicht nur, wie KI-Modelle grundsätzlich funktionieren, sondern auch, welche Datenqualität und -governance sie voraussetzen – ein Perspektivwechsel, der sie von rein technikfokussierten KI-Einführungen unterscheidet und für daten-nahe wie KI-nahe Rollen gleichermaßen relevant macht.