AI Developer Professional mit CompTIA Data+ – Zertifizierung

Dieser Kurs kombiniert eine professionelle KI-Entwickler-Ausbildung mit dem CompTIA Data+ Zertifikat (DA0-001). Die Verbindung ist für Entwicklerrollen unmittelbar relevant: KI-Systeme entstehen nicht im Vakuum – sie werden auf Datensätzen trainiert, über Cloud-Infrastruktur betrieben und durch kontinuierliche Datenpipelines versorgt. Ein KI-Entwickler, der die Datengrundlage seiner Modelle analytisch beherrscht, trifft bessere Architekturentscheidungen und erkennt Qualitätsprobleme früher. Das AI-Developer-Modul deckt KI-Entwicklung in Cloud-Umgebungen, ML-Modelltraining und die Integration von KI in datengetriebene Prozesse ab. CompTIA Data+ liefert dazu das strukturierte Datenverständnis: von der Dateninfrastruktur über Qualitätssicherung bis zur statistischen Bewertung von Modelloutputs. Die Weiterbildung findet als Combined Learning im Vollzeitformat über ein bis drei Monate statt.

Modul 1 – KI-Entwicklung: Grundlagen und Architektur Dieses Modul legt die technische Grundlage für KI-Entwickler: Welche Systemarchitekturen liegen KI-Anwendungen zugrunde, wie werden Modelle in Cloud-Umgebungen eingebettet, und welche Entwickler-Werkzeuge dominieren das Feld? Teilnehmende lernen nicht nur Konzepte, sondern verstehen, wie ein KI-System vom Trainingsdatensatz bis zum produktiven API-Endpunkt entsteht.

• KI-Systemarchitektur: Datenschicht, Modellschicht, Inferenzschicht, Anwendungsschicht
• ML-Algorithmen im Überblick: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden, neuronale Netze
• Deep Learning Grundlagen: Architekturen (CNN, RNN, Transformer) und typische Anwendungsfelder
• Transfer Learning und Pre-trained Models: Wie vortrainierte Modelle adaptiert werden
• Cloud-KI-Plattformen: Managed ML Services, Notebooks, GPU-Computing in der Cloud
• Entwicklungsumgebungen und Bibliotheken: Python-Ökosystem, Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch

Modul 2 – KI in Cloud-Umgebungen entwickeln und deployen Cloud ist heute die dominierende Infrastruktur für KI-Anwendungen. Dieses Modul behandelt den Entwicklungslebenszyklus speziell in Cloud-Umgebungen: von der Datenanbindung über das Modelltraining bis zum produktiven Deployment und der kontinuierlichen Überwachung.

• Cloud-Dienste für ML: SageMaker, Azure Machine Learning, Google Vertex AI – Gemeinsamkeiten und Unterschiede
• Containerisierung von ML-Modellen: Docker, Kubernetes und ML-Serving-Frameworks
• API-Design für KI-Dienste: RESTful APIs, Authentifizierung, Rate Limiting, Fehlerbehandlung
• MLOps: CI/CD für ML-Pipelines, Modell-Versionierung mit MLflow oder DVC
• Modell-Monitoring in der Cloud: Drift Detection, Performance-Dashboards, Alerting
• Skalierung von KI-Diensten: Load Balancing, Auto-Scaling, Batch- vs. Real-time-Inferenz

Modul 3 – CompTIA Data+ (DA0-001): Datenkompetenz für KI-Entwickler In diesem Kurs wird CompTIA Data+ konsequent aus Entwicklerperspektive unterrichtet. Datenqualität ist keine Aufgabe für Data Stewards – sie ist eine Kernverantwortung von KI-Entwicklern, die Trainingsdaten auswählen, Pipelines bauen und Modellergebnisse interpretieren. Das Data+-Curriculum liefert das strukturierte Grundwissen, das für diese Aufgaben nötig ist.

• Dateninfrastruktur: relationale und nicht-relationale Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes als ML-Datenquellen
• ETL-Prozesse und Datenpipelines für ML: Extraktion, Transformation, Feature Engineering, Datensplit
• Datenqualitätsdimensionen für Trainingsdaten: Vollständigkeit, Korrektheit, Repräsentativität, Bias-Freiheit
• Datenverträge (Data Contracts) und Schema-Validierung als Teil von ML-Pipelines
• Metadaten-Management und Datenlineage: Nachvollziehbarkeit von Trainingsdaten
• Datenschutz in Entwicklungsdaten: Anonymisierung, Pseudonymisierung, synthetische Daten

Modul 4 – CompTIA Data+ (DA0-001): Statistik, Visualisierung und Modellbewertung Statistische Grundkenntnisse sind für KI-Entwickler unverzichtbar: Wer nicht versteht, was AUC-ROC misst oder wann ein Modell über- oder unterangepasst ist, kann keine fundierten Architekturentscheidungen treffen. Dieser Block deckt die statistischen Inhalte der DA0-001-Prüfung ab und verbindet sie mit ML-Evaluierungsaufgaben.

• Deskriptive Statistik: Verteilungen, Lage- und Streuungsmaße, Ausreißer-Erkennung in Datensätzen
• Evaluierungsmetriken für Klassifikation: Konfusionsmatrix, Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC
• Evaluierungsmetriken für Regression: MAE, MSE, RMSE, R² – Bedeutung und Grenzen
• Visualisierung für Modell-Performance: Lernkurven, ROC-Kurven, Feature Importance Plots
• Overfitting und Underfitting erkennen und adressieren: Regularisierung, Cross-Validation, Early Stopping
• Datenvisualisierung für Entwickler-Kommunikation: Technische und nicht-technische Zielgruppen

Über alle Module hinweg werden praktische Entwicklungsaufgaben eingesetzt.

• Training eines einfachen ML-Klassifikators auf einem öffentlichen Datensatz: Preprocessing, Modellauswahl, Evaluierung
• Aufbau einer ETL-Datenpipeline für ML-Trainingsdaten
• Deployment eines Modells als Cloud-API: Containerisierung und Endpunkt-Testing
• Qualitätsaudit eines Trainingsdatensatzes: Bias-Analyse, Vollständigkeitsprüfung
• MLOps-Workflow: Modellversionierung und einfache CI/CD-Pipeline
• Prüfungssimulation DA0-001: Übungsaufgaben zu allen Domänen aus Entwicklerperspektive
• Visualisierung von Modellergebnissen für eine technische und eine nicht-technische Präsentation
• Design einer sicheren API für einen KI-Dienst mit Authentifizierung und Fehlerbehandlung
• Analyse eines Modelldrift-Szenarios und Entwicklung einer Reaktionsstrategie
• Feature-Engineering-Übung: Transformation roher Daten in ML-geeignete Merkmale
• Erstellung eines Modell-Dokumentations-Templates nach guter ML-Praxis
• Fallstudie: Systemarchitektur für eine Cloud-basierte KI-Anwendung – Entscheidungen begründen

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die KI-Systeme aktiv entwickeln oder diese Fähigkeit aufbauen wollen. Geeignet ist er für folgende Profile.

• Entwickler mit Programmierkenntnissen, die in KI-Entwicklung einsteigen wollen
• Data Analysts, die ihre Tätigkeit um ML-Entwicklungskompetenzen erweitern möchten
• Cloud-Entwickler, die KI-Dienste in ihre Architektur integrieren wollen
• Berufseinsteiger mit IT-Ausbildung oder -Studium, die auf KI-Rollen spezialisieren wollen
• IT-Fachkräfte, die CompTIA Data+ als Einstiegszertifizierung und gleichzeitig KI-Entwicklungskompetenzen erwerben wollen

Der Unterricht findet als Combined Learning statt: live moderierte Einheiten im virtuellen Klassenzimmer kombiniert mit eigenverantwortlichen Übungs- und Entwicklungsphasen. Dozierende mit Entwicklungspraxis führen durch Architekturkonzepte, Code-Demonstrations und Fallstudien. Praktische Übungen – von Datenqualitäts-Audits bis zu API-Deployment-Aufgaben – stehen im Mittelpunkt des Lernens. Teilnehmende können von zu Hause oder aus einem New Horizons Center teilnehmen, wo vollständige Entwicklungsumgebungen bereitstehen.

Die Weiterbildung dauert im Vollzeitformat mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Die exakte Dauer richtet sich nach den gewählten Modulen und Ihren Vorkenntnissen. Eine individuelle Kursplanung ist auf Anfrage möglich.

Teilnehmende erhalten das Lehrgangszertifikat des Anbieters. Die CompTIA Data+ Zertifizierung (Exam DA0-001) legen Sie separat als externe Prüfung bei CompTIA ab. Als herstellerneutrale, international anerkannte Zertifizierung dokumentiert Data+ eine fundierte Datenkompetenz, die für KI-Entwicklerrollen eine nachweisbare analytische Grundlage schafft.

KI-Entwicklung und Datenkompetenz sind zwei Seiten derselben Münze. Modelle, die auf schlechten Daten trainiert werden, liefern schlechte Ergebnisse – unabhängig von der Eleganz der Architektur. Wer als KI-Entwickler nicht nur Code schreiben, sondern auch Trainingsdaten bewerten, Qualitätsprobleme diagnostizieren und Evaluierungsmetriken korrekt interpretieren kann, ist in der Lage, Systeme zu bauen, die in der Produktion zuverlässig funktionieren. CompTIA Data+ ist dabei keine akademische Ergänzung, sondern eine praxisbezogene Zertifizierung, die konkrete Fähigkeiten testet: Dateninfrastruktur verstehen, Qualitätsprobleme erkennen, Analyse durchführen, Ergebnisse kommunizieren. Als herstellerneutrale Qualifikation funktioniert sie unabhängig davon, ob jemand mit AWS-Diensten, Azure ML oder GCP Vertex AI arbeitet – ein Vorteil in einer Branche, in der Plattformen schnell wechseln. Für Berufseinsteigende im KI-Bereich ist die Kombination besonders hilfreich: Das Data+-Zertifikat signalisiert analytische Grundkompetenz, das AI-Developer-Modul schärft das Profil in Richtung Entwicklung und Deployment. Beide zusammen ergeben ein Qualifikationsprofil, das sowohl für KI-fokussierte Entwicklerrollen als auch für datenintensive Cloud-Projekte relevant ist.