CompTIA DataAI Professional Prüfungsvorbereitung

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

• 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

• 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