Kursbeschreibung
Die CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung richtet den Blick auf die aktuelle Prüfung DY0-001 V1 und ihre fünf gewichteten Domänen. Statt Statistik, Modellierung und MLOps getrennt zu wiederholen, verknüpfst du diese Bereiche entlang des Lebenszyklus eines Data-Science-Systems. Du analysierst Szenariofragen, erkennst die entscheidenden Hinweise und begründest, welche Methode, Metrik oder Betriebsstrategie zur beschriebenen Situation passt.
Die Prüfung gewichtet Mathematics and Statistics mit 17 Prozent, Modeling, Analysis, and Outcomes sowie Machine Learning mit jeweils 24 Prozent, Operations and Processes mit 22 Prozent und Specialized Applications of Data Science mit 13 Prozent. Das Training nutzt diese Gewichtung für deine Wissenslückenanalyse und den persönlichen Lernplan. Prüfungsnahe Fallstudien zeigen, wie Datenqualität, Feature Engineering, Modellwahl, Deployment und Monitoring voneinander abhängen. Fehler wie Data Leakage, ungeeignete Metriken oder übersehene Drift lassen sich dadurch früher erkennen, bevor sie zu falschen Modellentscheidungen führen.
Nach vier Tagen kannst du komplexe Fälle nach Prüfungsdomäne, Fragestellung und relevanten Signalen zerlegen. Die Schulung ersetzt keine vollständige Data-Science-Ausbildung. Du bündelst das Wissen aus deiner Berufspraxis und bereitest dich darauf vor, es unter Prüfungsbedingungen anzuwenden. Weitere Schulungen findest du im Bereich Data Science und KI-Datenanalyse. Für eine technische Vertiefung nach der Prüfung bietet sich die Schulung zu Data Engineering und KI-Pipelines an.
Kläre bei der Buchung deinen Prüfungstermin und deine stärksten Wissenslücken, damit die Vorbereitung zu deinem geplanten Zertifizierungsversuch passt.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- DY0-001-Domänen gezielt priorisieren
- Szenariofragen fachlich lösen
- Modellmetriken passend auswählen
- Data Leakage und Drift erkennen
- Persönlichen Lernplan ableiten
- MLOps-Entscheidungen begründen
Zielgruppe
- Data Analysts mit Erfahrung in Statistik und Modellbewertung
- Data Scientists mit Zertifizierungsziel CompTIA DataAI
- Data Engineers mit Verantwortung für Datenpipelines
- MLOps-Fachkräfte aus Plattform- und Betriebsteams
- Data-Science-Fachkräfte mit mehrjähriger Praxis und konkretem Prüfungsziel
Voraussetzung für die Schulung
- Empfohlen: mindestens fünf Jahre praktische Data-Science-Erfahrung
- Erfahrung mit Datenanalyse und statistischen Verfahren
- Grundverständnis von Machine-Learning-Workflows und Datenpipelines
- Für Grundlagenlücken vorab: Einführung in Data Science und Machine Learning
- Für fehlende Programmierpraxis: Grundkurs Machine Learning mit Python
Kursinhalte
Prüfung DY0-001 V1 und Lernstrategie
- Prüfungsformat und Zeitplanung
- Fünf Domänen und Gewichtung
- Wissenslücken und persönlicher Lernplan
- Szenariofragen und Performance-based Questions
- Signalwörter und Ausschlussverfahren
Mathematik und Statistik
- Deskriptive Statistik und Verteilungen
- Hypothesentests und Konfidenzintervalle
- Korrelation und statistische Unsicherheit
- Lineare Algebra und Kalkül-Grundlagen
- Zeitreihen und kausale Inferenz
Modellierung, Analyse und Ergebnisse
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Missing Values und Ausreißer
- Sampling und unausgewogene Klassen
- Datenanreicherung und Transformation
- Modellauswahl anhand fachlicher Anforderungen
- Ergebnisdarstellung für Stakeholder
Machine Learning und Feature Engineering
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Train-Test-Split und Cross-Validation
- Feature Selection und Regularisierung
- Data Leakage und Overfitting
- Klassifikations- und Regressionsmetriken
- Deep-Learning-Konzepte und Frameworks
Datenarchitektur und Data-Science-Prozesse
- Batch- und Streaming-Verarbeitung
- Datenaufbereitung und Ingestion
- ETL-, ELT- und Lakehouse-Architekturen
- Data Lineage und Metadaten
- Versionierung und Reproduzierbarkeit
- Data Contracts und Schemaänderungen
MLOps, Deployment und Monitoring
- Experiment-Tracking und Model Registry
- CI/CD für Machine Learning
- Container und Deployment-Umgebungen
- Online- und Offline-Validierung
- Data Drift und Concept Drift
- Retraining und Incident-Handling
Spezialisierte Anwendungen und Governance
- Natural Language Processing
- Computer Vision und Datenaugmentation
- Reinforcement Learning und Anomalieerkennung
- Datenschutz und Zugriffskontrolle
- Modell-Governance und Auditierbarkeit
- Explainability und Bias-Kontrolle
