CompTIA DataAI
CompTIA DataAI bereitet erfahrene Datenspezialisten auf die herstellerneutrale DY0-001-Zertifizierung vor, indem es fortgeschrittene Data Science, Machine Learning und AI Governance behandelt. Das Training kombiniert in der Regel trainergeleiteten Unterricht, praktische Labs und eine szenariobasierte Wiederholung von Mathematik und Statistik, Modellierung und Analyse, Machine-Learning-Methoden, Abläufen und Prozessen sowie spezialisierten Data-Science-Anwendungen.
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Beschreibung
CompTIA DataAI bereitet erfahrene Datenspezialisten auf die herstellerneutrale DY0-001-Zertifizierung vor, indem es fortgeschrittene Data Science, Machine Learning und AI Governance behandelt.
Das Training kombiniert in der Regel trainergeleiteten Unterricht, praktische Labs und eine szenariobasierte Wiederholung von Mathematik und Statistik, Modellierung und Analyse, Machine-Learning-Methoden, Abläufen und Prozessen sowie spezialisierten Data-Science-Anwendungen.
Du übst das Auswählen statistischer Methoden, das Bewerten von Modellergebnissen, die Arbeit mit Datenpipelines sowie die Berücksichtigung von Anforderungen an Deployment, Monitoring, Datenschutz und Compliance.
Nach dem Abschluss kannst du dich besser auf die Prüfung vorbereiten und mit einem fundierteren technischen Urteilsvermögen zu Data-Science- und KI-Projekten beitragen.
Was du lernen wirst
Mathematik, Statistik und Datenaufbereitung
Statistische Methoden, einschließlich Hypothesentests, Konfidenzintervalle, t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, ANOVA, Regressionsmetriken, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Bayes-Regel, Erwartungswert, Bootstrapping und Monte-Carlo-Analysen.
Data Ingestion, Wrangling, Qualitätsprüfungen, Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißeranalyse, Normalisierung, Standardisierung, Encoding, Binning, Pivoting, Geocodierung und Erstellung synthetischer Daten.
Exploratorische Analyse und Machine Learning
Exploratorische Datenanalyse unter Verwendung von Histogrammen, Streudiagrammen (Scatter Plots), Heatmaps, Q-Q-Plots, Korrelationsanalysen sowie univariaten und multivariaten Methoden.
Modellierungskonzepte wie Verlustfunktionen, Bias-Variance-Tradeoff, Overfitting, Underfitting, Feature Selection, Baseline-Vergleich, Hyperparameter-Tuning und Modellbewertung.
Modellansätze für Klassifikation, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung und Überlebensanalyse.
KI-Anwendungen und spezialisierte Methoden
Angewandte KI-Themen wie Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement Learning, kausale Inferenz, A/B-Tests und die verantwortungsvolle Nutzung von KI-Systemen.
Szenariobasierter Vergleich von Methoden, einschließlich der Frage, wann überwachte, unüberwachte und Reinforcement-Learning-Techniken eingesetzt werden sollten.
DevOps, MLOps, Bereitstellung und Kommunikation
DevOps- und MLOps-Prinzipien für Experiment-Tracking, Versionskontrolle, Pipeline-Management, Monitoring, Dokumentation und Modellberichterstellung.
Bereitstellungsplanung für Cloud-, Hybrid-, Edge- und On-Premises-Umgebungen, einschließlich betrieblicher Einschränkungen, Datenschutz, Leistung und Wartungsaspekten.
Der Kurs kombiniert Vorträge, angeleitete Beispiele, praktische Übungen und szenariobasierte Aufgaben, die auf die Prüfungsbereiche des CompTIA DataAI DY0-001 abgestimmt sind. Nach Abschluss solltest du in der Lage sein, Daten vorzubereiten, Modelle zu bewerten, analytische Entscheidungen zu erklären, Bereitstellungsansätze zu planen, Ergebnisse zu dokumentieren und dich strukturiert auf die CompTIA DataAI-Prüfung vorzubereiten.
Zertifizierung & Prüfung
Dieser Kurs bereitet dich auf die Zertifizierungsprüfung CompTIA DataAI (DY0-001) vor, das fortgeschrittene Data-Science-Zertifikat von CompTIA. Um die Zertifizierung zu erhalten, musst du dich für die offizielle Prüfung DY0-001 anmelden und diese bestehen.
Die Prüfung umfasst maximal 90 Fragen und hat ein Zeitlimit von 165 Minuten. Zu den Fragetypen gehören Multiple-Choice-Fragen und leistungsbasierte Aufgaben, daher sollte die Vorbereitung sowohl Wissensabfragen als auch praktische Data-Science-Aufgaben abdecken. CompTIA nutzt ausschließlich eine Bestehen/Nicht-Bestehen-Bewertung; es wird keine numerische Punktzahl ausgewiesen.
Die empfohlene Erfahrung beträgt mehr als 5 Jahre im Bereich Data Science oder in einer ähnlichen Rolle. Die Prüfungsinhalte umfassen Mathematik und Statistik, Modellierung und Analyse, maschinelles Lernen, Abläufe und Prozesse sowie spezialisierte Data-Science-Anwendungen.
Offizielle Quelle: CompTIA DataAI.
Was du erreichen wirst
Nach dem Abschluss des CompTIA-DataAI-Trainings solltest du in der Lage sein, Folgendes zu tun:
Wende statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitskonzepte, lineare Algebra und Analysis an, um geeignete Analysen auszuwählen, Annahmen zu prüfen und Modellmetriken für Data-Science-Probleme zu interpretieren.
Analysiere Datensätze durch explorative Datenanalyse, Datenbereinigung, die Bewertung fehlender Werte, Feature Engineering und Visualisierung, um Modellierungsanforderungen zu definieren.
Entwirf Workflows zur Modellentwicklung, die Baselines vergleichen, Hyperparameter optimieren, Experimente nachverfolgen, Anforderungen validieren und Modelle basierend auf Leistung, Kosten und Einschränkungen auswählen.
Implementiere überwachte, unüberwachte und Deep-Learning-Ansätze, einschließlich Regression, Klassifizierung, Clustering, Ensemble-Methoden, neuronalen Netzen, CNNs, RNNs, LSTMs, GANs, Autoencodern und Transformern.
Bewerte Machine-Learning-Ergebnisse mithilfe von Kreuzvalidierung, Verlustfunktionen, Bias-Variance-Analyse, dem Umgang mit Klassenungleichgewicht, Feature-Auswahl, Erklärbarkeitsmethoden und Drift-Indikatoren.
Kommuniziere Experimentergebnisse durch geeignete Berichte, Diagramme, auf Stakeholder ausgerichtete Zusammenfassungen, Dokumentationen, Data Dictionaries, Metadaten und barrierefreie Visualisierungen.
Implementiere Data-Science-Operations-Praktiken, einschließlich der Erfassung von Anforderungen, KPIs, Datenschutzkontrollen, Data Governance, Containerisierung und der Bereitstellungsplanung für Cloud, Hybrid, Edge oder On-Premises.
Bewerte spezialisierte Data-Science-Anwendungen, einschließlich NLP, Computer Vision, Optimierung, Graphanalyse, Betrugserkennung, Anomalieerkennung, Reinforcement Learning, multimodalem Lernen und Signalverarbeitung.
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Zertifizierung und Prüfung
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