CertNexus AI, IoT & Data Science – Vollzeit 3 – 6 Monate

Dieser Kurs legt denselben CertNexus-Zertifizierungsrahmen wie sein Pendant zugrunde, unterscheidet sich jedoch in einem entscheidenden Merkmal: Er ist als Vollzeit-Intensivprogramm mit einer Gesamtdauer von drei bis sechs Monaten konzipiert und richtet sich an Personen, die eine zusammenhängende, zeitlich klar begrenzte Qualifizierung anstreben. Wer seinen Beruf gewechselt hat, gerade arbeitslos ist oder sich in Elternzeit befindet, kann innerhalb dieses Zeitrahmens alle sechs CertNexus-Prüfungen in Künstlicher Intelligenz, Data Science und IoT ablegen und mit einem vollständigen Zertifizierungspaket abschließen. Die Weiterbildung deckt jeweils Grundlagen- und Practitioner-Ebene in allen drei Feldern ab und integriert MS Office 365 als ergänzenden Baustein.

Modul 1: Grundlagen Künstliche Intelligenz – CertNexus AIBIZ Der Startpunkt des Programms ist das AIBIZ-Modul, das einen strukturierten Überblick über KI als Technologiefeld bietet. Im Vordergrund steht das konzeptionelle Verständnis: Was sind Large Language Models, wie arbeitet Computer Vision, und warum brauchen KI-Systeme große Mengen an gelabelten Trainingsdaten? Dieser Baustein bereitet auf die AIBIZ-Prüfung vor und legt das Fundament für alle nachfolgenden Module.

• Definition und Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz
• Maschinelles Lernen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Daten als Grundvoraussetzung für KI-Systeme
• KI-Anwendungsfelder in Branchen wie Gesundheit, Logistik und Finanzwesen
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz und Bias-Problematik

Modul 2: Data Science Grundlagen – CertNexus DSBIZ Parallel oder anschließend erarbeiten Teilnehmende die Grundlagen der Data Science. DSBIZ erklärt den Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts von der Fragestellung bis zur Entscheidungsunterstützung. Besonderer Wert liegt auf dem Verständnis, wie Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen werden und welche Methoden dabei eingesetzt werden.

• Datentypen, Datenquellen und Datenbeschaffungsstrategien
• Explorative Datenanalyse und statistische Kennzahlen
• Grundlagen von Klassifikations- und Regressionsmodellen
• Visualisierungsprinzipien und Storytelling mit Daten
• Typische Fehlerquellen in Data-Science-Projekten

Das Vollzeitformat richtet sich vor allem an Personen, die einen kompakten Qualifizierungsblock bevorzugen und ihre Zertifizierungen möglichst rasch abschließen möchten. Typische Zielgruppen sind

• Arbeitssuchende, die eine unterstützte Vollzeit-Weiterbildung anstreben
• Berufswechsler, die eine klar abgegrenzte Qualifizierungsphase planen
• Fachkräfte in Kurzarbeit oder Elternzeit mit einem definierten Zeitfenster
• Personen mit IT-Affinität, die ein breites CertNexus-Portfolio aufbauen möchten
• Berufseinsteiger, die ihren Abschluss mit international anerkannten Zertifikaten ergänzen wollen

Das Programm findet im Combined-Learning-Format statt, das Präsenz- oder Online-Live-Unterrichtsphasen mit begeleiteten eigenständige Übungsphasen verbindet. Der Vollzeitcharakter ermöglicht täglich strukturierte Lernblöcke, in denen Dozenten Inhalte vermitteln, Fragen klären und Prüfungssimulationen durchführen. eigenständige Übungsphasen dienen der Vertiefung und Wiederholung. Die sechs CertNexus-Module folgen einer didaktisch sinnvollen Reihenfolge: Grundlagen vor Practitioner, KI und Data Science vor IoT, da IoT-Anwendungen oft auf KI und Datenanalyse aufbauen.

Die Gesamtdauer beträgt mehr als drei Monate bis zu sechs Monaten bei Vollzeitdurchführung. Die exakte Länge hängt davon ab, welche Module belegt werden und ob die MS-365-Erweiterung eingeschlossen ist. Teilzeitstarts sind auf Anfrage möglich. Das Vollzeitformat ist darauf ausgelegt, alle sechs Prüfungen innerhalb des Programmzeitraums abzulegen.

Bei Abschluss aller sechs CertNexus-Module erhält man sechs international anerkannte Herstellerzertifikate: AIBIZ, DSBIZ, AI Practitioner, Data Science Practitioner, IoT Practitioner und IoT Security Practitioner. Hinzu kommt ein Lehrgangszertifikat des durchführenden Kursanbieters. Die CertNexus-Zertifikate werden nach erfolgreicher Prüfungsabnahme ausgestellt und sind herstellerneutrale, branchen-anerkannte Nachweise ohne staatliche Regulierung.

Wer in drei bis sechs Monaten sechs international anerkannte Zertifikate in drei Technologiefeldern erwirbt, legt eine ungewöhnlich verdichtete Qualifikationsgrundlage. Gerade für Berufswechsler, die bisher in nicht-technischen Feldern tätig waren, schafft dieses Portfolio einen klaren Nachweis für den neuen Schwerpunkt – glaubwürdiger als eine Aufzählung von eigenständiges Lernen-Kursen ohne formale Prüfung. Das Vollzeitformat hat gegenüber einem langen Teilzeit-Parallellauf einen konkreten Vorteil: Der Lernstoff aus den frühen Modulen ist noch frisch, wenn die Practitioner-Prüfungen kommen. Bei langen Teilzeitverläufen hingegen verblasst Wissen aus den Grundlagenkursen oft, bevor die Vertiefung beginnt. Im Intensivformat greift das Lernen tiefer. Drei bis sechs Monate sind für einen Vollzeitkurs eine substanzielle Investition, die sich mit den richtigen Rahmenbedingungen auszahlt. Wer diesen Block gezielt nutzt und alle Prüfungen ablegt, verlässt das Programm mit einem Zertifizierungsportfolio, das Arbeitgeber in KI-, Daten- und IoT-orientierten Bereichen als ernstes Signal wahrnehmen.

Aufbauend auf den Grundlagenkursen vertiefen die Practitioner-Module sowohl KI als auch Data Science auf einem Niveau, das eigenständige Projektarbeit ermöglicht. Die Inhalte orientieren sich an den CertNexus-Prüfungszielen und werden durch intensive Übungsphasen gefestigt.

• Vertiefung von ML-Algorithmen: Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Clustering
• Modellbewertung: Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-Score
• Feature Engineering und Datentransformation
• Aufbau und Qualitätssicherung von Data-Science-Projekten
• Vorbereitung auf AI Practitioner- und DS Practitioner-Prüfungen

IoT-Kompetenz ergänzt die KI- und Data-Science-Kenntnisse um das Verständnis vernetzter Systeme. In diesem Block lernen Teilnehmende, wie IoT-Architekturen aufgebaut sind und welche spezifischen Sicherheitsherausforderungen mit der Vernetzung von Hardware entstehen.

• IoT-Architekturmuster und Schichtenmodelle
• Kommunikationsprotokolle: MQTT, Zigbee, LoRaWAN
• Edge Computing versus Cloud-Verarbeitung von Sensordaten
• Angriffsvektoren auf IoT-Geräte und Netzwerke
• Sicherheitsrichtlinien und Härtungsschritte für IoT-Infrastrukturen
• Vorbereitung auf IoT Practitioner- und IoT Security Practitioner-Prüfungen

Modul 5 (integriert): MS Office 365 Word 365, Excel 365 und Teams 365 werden in den Kursablauf integriert, um den Übergang in technologische Arbeitsrollen zu erleichtern. Viele Positionen in Digitalisierungs- und Datenteams verlangen nicht nur Fachkompetenz, sondern auch Routine im Umgang mit Office-Werkzeugen für Dokumentation, Reporting und Projektkommunikation.

• Word 365 für technische Dokumentation und Berichte
• Excel 365 für Datentabellen, Formeln und erste Auswertungen
• Teams 365 für digitale Zusammenarbeit und Besprechungsmanagement

Praxis-Block: Prüfungsvorbereitung und Querverbindungen

• Prüfungssimulationen für alle sechs CertNexus-Module
• Fallbeispiele, die KI, Data Science und IoT in einem System verknüpfen
• Auswertung von Übungsklausurergebnissen und Nacharbeitung von Schwächen
• Querverbindungen: IoT-Sensordaten als Eingang für Data-Science-Pipelines
• KI-Prognosemodelle auf IoT-basierten Datensätzen trainieren
• Einordnung der sechs Zertifikate in typische Stellenprofile
• Umgang mit Prüfungsstress und Zeitplanung in Zertifizierungsphasen
• Diskussion von Berufsbildern: Wer braucht welches Zertifikat?
• Übungsaufgaben zu allen Domänen mit direktem Prüfungsbezug
• Erfahrungsaustausch über Prüfungsformate und Aufgabentypen
• Abschlussbesprechung: Einordnung der erworbenen Kompetenzen

Das Vollzeitformat ermöglicht ein konzentriertes Durchlaufen aller sechs Prüfungsblöcke ohne lange Unterbrechungen. Wer alle Module abschließt, hat am Ende ein vollständiges Zertifizierungsportfolio, das auf dem internationalen Fachkräftemarkt für datennahe und technologieorientierte Positionen sichtbaren Wert besitzt.