Der CompTIA DataAI Professional: Prüfungsfit Kurs ist für Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers und MLOps-Verantwortliche konzipiert, die bereits Datenprojekte kennen und nun eine strukturierte, herstellerneutrale Zertifizierungsvorbereitung benötigen. Du arbeitest mit den Themen, die in fortgeschrittenen Daten- und KI-Rollen regelmäßig zusammenkommen: Statistik, Datenaufbereitung, Machine Learning, Feature Engineering, Data Lineage, Deployment, Monitoring und Governance. Die Schulung beginnt mit einer Standortbestimmung: Welche Wissensbereiche sitzen bereits, wo entstehen typische Prüfungsfehler und wie lassen sich Fallfragen systematisch zerlegen? Anschließend werden statistische Konzepte und ML-Grundlagen wiederholt, aber immer mit Blick auf praktische Entscheidungen wie Metrik-Auswahl, Fehlinterpretation, Daten-Leakage oder den Umgang mit unausgewogenen Datenbeständen. In den Pipeline- und Architekturmodulen geht es um Datenflüsse, Qualitätskontrollen, Versionierung, Data Contracts und nachvollziehbare Herkunft von Daten. Der MLOps-Abschnitt verbindet Modellbereitstellung, CI/CD, Registries, Monitoring, Drift und Retraining mit betrieblichen Anforderungen. Governance und verantwortungsvolle KI werden anhand realistischer Entscheidungsfragen behandelt. So entsteht eine Prüfungsvorbereitung, die technische Tiefe mit prüfungsnaher Denkweise verbindet und Lücken sichtbar macht, bevor sie in der Prüfung teuer werden.
CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung
Prüfungsfälle sicher lösen: Statistik, ML, Datenpipelines, MLOps und Governance gezielt verbinden
Kursdetails ansehenab 2.690,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Du strukturierst einen praxistauglichen Workflow für CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung.
- Du bearbeitest Aufgaben zu Rollenprofil DataAI Professional zielgerichtet und methodisch.
- Du kombinierst die im Kurs behandelten Werkzeuge und Methoden zu zusammenhängenden Arbeitsschritten.
- Du prüfst Arbeitsergebnisse zu Deskriptive Statistik und Verteilungen und erkennst typische Fehlerquellen frühzeitig.
- Du bereitest Arbeitsergebnisse nachvollziehbar und adressatengerecht für die weitere Nutzung auf.
- Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und wiederkehrende Aufgaben.
Überblick
Kursinhalte
DataAI Professional und Prüfungsstrategie
- Rollenprofil DataAI Professional
- Prüfungsdomänen und Gewichtung
- Lernplan und Wissenslückenanalyse
- Szenariofragen und Signalwörter
- Priorisierung und Ausschlussverfahren
Statistik, Datenverständnis und Datenqualität
- Deskriptive Statistik und Verteilungen
- Korrelation und Unsicherheit
- Hypothesentests und Konfidenzintervalle
- Missing Values und Ausreißer
- Bias- und Sampling-Risiken
- Explorative Datenanalyse
Machine Learning und Feature Engineering
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Reinforcement Learning im Prüfungskontext
- Train-Test-Split und Cross-Validation
- Feature-Leakage und Overfitting
- Encoding, Skalierung und Feature Selection
- Klassifikations- und Regressionsmetriken
Datenpipelines, Data Lineage und Architektur
- Batch- und Streaming-Konzepte
- Datenaufbereitung und Ingestion
- ETL-, ELT- und Lakehouse-Architekturen
- Data Lineage und Metadaten
- Versionierung und Reproduzierbarkeit
- Data Contracts und Schemaänderungen
MLOps, Deployment und Monitoring
- MLOps-Lifecycle im Produktivbetrieb
- Experiment-Tracking und Model Registry
- CI/CD und Container-Grundlagen
- Deployment-Muster für ML-Modelle
- Daten-Drift und Concept-Drift
- Retraining und Incident-Handling
Governance, Security und verantwortungsvolle KI
- Datenschutz und Zugriffskontrolle
- Sichere Verarbeitung sensibler Daten
- Modell-Governance und Auditierbarkeit
- Risikoklassifizierung von KI-Systemen
- Explainability, Fairness und Bias-Kontrolle
- Model Cards und Dokumentation
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Data Analysts mit belastbarer Reporting- und Kennzahlenpraxis
- Data Scientists mit ML-Erfahrung und Prüfungsziel DataAI Professional
- Data Engineers mit Verantwortung für Pipeline-Qualität
- MLOps-Verantwortliche aus Plattform- und Betriebs-Teams
- KI-Governance-Verantwortliche mit datengetriebenen Entscheidungsprozessen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung“?
Du lernst, zentrale Methoden im Themenfeld CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung praxisnah anzuwenden, Arbeitsschritte klar zu strukturieren und Ergebnisse für berufliche Aufgaben nachvollziehbar aufzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören DataAI Professional und Prüfungsstrategie, Statistik, Datenverständnis und Datenqualität, Machine Learning und Feature Engineering, Datenpipelines, Data Lineage und Architektur, MLOps, Deployment und Monitoring und Governance, Security und verantwortungsvolle KI.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Data Analysts mit belastbarer Reporting- und Kennzahlenpraxis, Data Scientists mit ML-Erfahrung und Prüfungsziel DataAI Professional, Data Engineers mit Verantwortung für Pipeline-Qualität, MLOps-Verantwortliche aus Plattform- und Betriebs-Teams und KI-Governance-Verantwortliche mit datengetriebenen Entscheidungsprozessen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Erfahrung mit Datenanalyse und Statistik-Grundlagen Grundverständnis typischer Data-Science-Workflows Kenntnisse in Machine Learning, Datenpipelines oder produktiven KI-Systemen Solide Datenkompetenz, zum Beispiel auf Niveau Data Literacy Zertifikat
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören DataAI Professional und Prüfungsstrategie, Statistik, Datenverständnis und Datenqualität, Machine Learning und Feature Engineering, Datenpipelines, Data Lineage und Architektur, MLOps, Deployment und Monitoring und Governance, Security und verantwortungsvolle KI.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Datenpipelines, Data Lineage und Architektur, MLOps, Deployment und Monitoring und Governance, Security und verantwortungsvolle KI auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du setzt die zentralen Methoden des Kurses in einem strukturierten Praxisworkflow ein; Du planst Arbeitsschritte nachvollziehbar und wählst geeignete Verfahren für die jeweilige Aufgabe aus; Du erkennst typische Qualitäts- und Fehlerquellen und kannst Ergebnisse systematisch prüfen; Du bereitest Resultate so auf, dass sie im Team verständlich weiterverwendet werden können; Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene berufliche Projekte.
Wird im Seminar auch das Thema „Datenpipelines, Data Lineage und Architektur“ behandelt?
Ja. „Datenpipelines, Data Lineage und Architektur“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Batch- und Streaming-Konzepte, Datenaufbereitung und Ingestion, ETL-, ELT- und Lakehouse-Architekturen, Data Lineage und Metadaten, Versionierung und Reproduzierbarkeit und Data Contracts und Schemaänderungen.
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- Rechnung erst nach Kursende
- Zertifikat und Unterlagen inklusive
- Umbuchung möglich
