Berufe der Zukunft

Entdecken Sie die Berufe, die die digitale Welt verändern.

Einen Beruf entdecken. Kompetenzen verstehen. Den eigenen Weg aufbauen.

Entdeckungspfade mit 8 Lektionen, um jeden Beruf zu verstehen, Schlüsselkompetenzen zu identifizieren und passende Weiterbildungen für die Vertiefung auszuwählen.

Wählen Sie Ihren Beruf

15 Berufe zu entdecken · 120 Orientierungslektionen

Orientierungs- und Entdeckungspfad — keine berufliche Zertifizierung.

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Entdeckungspfade

Entdecken Sie die Berufe der Zukunft

15 Pfade mit jeweils 8 Lektionen, um die Berufe, ihre Aufgaben und die Schlüsselkompetenzen zu verstehen.

Alle Berufe KI & Agenten Produkt & Human-AI Data & Cybersecurity Vertrauen & Governance Digitalisierung & Transformation

KI & Agenten

AI Engineer / KI-Ingenieur

die Rolle, Aufgaben und Kompetenzen eines AI Engineers verstehen

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KI & Agenten

Machine Learning Engineer

verstehen, wie ein Machine Learning Engineer Modelle industrialisiert und in Produktion betreibt

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KI & Agenten

AI Agent Developer

entdecken, wie ein AI Agent Developer Agenten entwickelt, die Werkzeuge, Daten und Aktionen nutzen können

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Produkt & Human-AI

AI Product Manager

verstehen, wie ein AI Product Manager einen fachlichen Bedarf in ein nützliches und messbares KI-Produkt überführt

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Produkt & Human-AI

Human-AI Interaction Designer

entdecken, wie nützliche, verständliche und kontrollierbare Interaktionen zwischen Menschen und KI gestaltet werden

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Produkt & Human-AI

AI Trainer / AI Data Specialist

verstehen, wie Daten und Verhaltensweisen für KI-Systeme vorbereitet, qualifiziert und bewertet werden

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Data & Cybersecurity

Data Analyst

entdecken, wie ein Data Analyst Daten in entscheidungsrelevante Informationen überführt

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Data & Cybersecurity

Data Scientist

verstehen, wie ein Data Scientist Daten untersucht und analytische oder prädiktive Modelle entwickelt

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Data & Cybersecurity

Cybersecurity Analyst

entdecken, wie ein Cybersecurity Analyst Cybervorfälle überwacht, qualifiziert und zu ihrer Bearbeitung beiträgt

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Vertrauen & Governance

AI Security Specialist

verstehen, wie ein AI Security Specialist Anwendungen, Agenten und Datenflüsse mit KI absichert

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Vertrauen & Governance

AI Governance & Ethics Specialist

entdecken, wie ein KI-Governance-Spezialist Risiken, Compliance, Verantwortung und Nutzung steuert

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Vertrauen & Governance

Digital Trust Officer

verstehen, wie ein Digital Trust Officer Sicherheit, Daten, Compliance und digitales Vertrauen koordiniert

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Digitalisierung & Transformation

AI Automation Specialist

entdecken, wie ein AI Automation Specialist Prozesse durch Kombination von KI, Skripten und Integrationen automatisiert

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Digitalisierung & Transformation

Analytics Engineer

verstehen, wie ein Analytics Engineer Rohdaten in verlässliche Modelle für BI und Analyse überführt

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Digitalisierung & Transformation

Digital & AI Transformation Specialist

entdecken, wie ein Digital & AI Transformation Specialist eine digitale und KI-Transformation von Ende zu Ende steuert

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Professionelle Lernpfade

Bauen Sie berufliche Kompetenzen für die Berufe der Zukunft auf

Vollständige, nach Niveaus strukturierte Lernpfade, mit denen Sie praxisnahe berufliche Kompetenzen für den direkten Einsatz im Arbeitsalltag entwickeln.

Professionelle Lernpfade

Data Analyst

Data Analyst Professional — Von Rohdaten zur Entscheidung

Vollständiger professioneller Lernpfad, um Rohdaten in verlässliche Analysen, nützliche Kennzahlen und direkt nutzbare Empfehlungen für Fachbereiche zu überführen.

15 Kurse · 150 Lektionen
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Professionelle Lernpfade

Data Scientist

Data Scientist Professional — Vom Geschäftsproblem zum Produktionsmodell

Vollständiger professioneller Lernpfad für einen Data-Science-Ansatz vom Geschäftsproblem bis zum evaluierten, bereitgestellten und überwachten Modell.

15 Kurse · 150 Lektionen
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Professionelle Lernpfade

Cybersecurity Analyst

Cybersecurity Analyst Professional — Erkennung, Untersuchung und Incident Response

Vollständiger professioneller Lernpfad, um Cybersecurity-Incidents zu erkennen, zu qualifizieren, zu untersuchen und zu ihrer Bearbeitung beizutragen.

15 Kurse · 150 Lektionen
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Vorschau auf den Lernpfad

Data Analyst

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01 Stufe 1 — Grundlagen

Den Beruf Data Analyst verstehen und eine Entscheidung eingrenzen

Die professionelle Rolle eines Data Analysts einnehmen und eine fachliche Anfrage in eine messbare Analysefrage überführen.

Die Rolle des Data Analysts in der Organisation und seine Zusammenarbeit mit den Fachbereichen verstehen Die jeweiligen Verantwortlichkeiten von Fachbereich, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist und Governance identifizieren Ein fachliches Scoping-Gespräch führen: zu unterstützende Entscheidung, Nutzer, Kennzahlen, Umfang, Einschränkungen und messbare Analysefrage Geäußerten Bedarf, tatsächliches Problem und zu unterstützende Entscheidung unterscheiden +6 weitere Lektionen

02 Stufe 1 — Grundlagen

Daten verstehen, strukturieren und qualifizieren

Die Struktur eines Datensatzes lesen, seine Herkunft verstehen und seine Qualität vor jeder Analyse messen.

Den Lebenszyklus von Daten verstehen: Erfassung, Speicherung, Transformation, Nutzung und Archivierung Dimensionen, Measures, Identifikatoren, Datumsfelder und Granularität eines Datensatzes identifizieren Fachliche Kennung, technischen Schlüssel und zusammengesetzten Schlüssel unterscheiden Die Granularität einer Tabelle bestimmen und Änderungen der Granularität erkennen +6 weitere Lektionen

03 Stufe 1 — Grundlagen

Mit Excel, deskriptiver Statistik und Visualisierung analysieren

Eine Datei untersuchen, Berechnungen kontrollieren und mit Excel und geeigneten Visualisierungen eine erste Schlussfolgerung präsentieren.

Einen Excel-Bereich in eine nutzbare Tabelle strukturieren und Datentypen kontrollieren Wesentliche Excel-Berechnungen zur Kontrolle und Exploration von Daten beherrschen Logische, bedingte und Fehlerbehandlungsfunktionen verwenden Suchfunktionen zum Abgleich und zur Abstimmung von Daten einsetzen +6 weitere Lektionen

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Data Scientist

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01 Stufe 1 — Grundlagen

Problemdefinition und Arbeitsumgebung

Die Rolle des Data Scientists verstehen, eine Geschäftsfrage in ein Modellierungsproblem überführen und eine reproduzierbare Arbeitsumgebung einrichten.

Die Rolle des Data Scientists verstehen und Analyse, Vorhersage, Kausalität und Optimierung unterscheiden Eine Geschäftsfrage in Zielvariable, Analyseeinheit und Erfolgskriterium überführen Eine reproduzierbare Python-Umgebung mit Notebooks, Environments und Abhängigkeiten konfigurieren Arrays und Datenstrukturen mit NumPy und pandas verarbeiten +6 weitere Lektionen

02 Stufe 1 — Grundlagen

Datenqualität und statistisches Denken

Datenqualitätsprobleme identifizieren und die statistischen und probabilistischen Grundlagen eines Data-Science-Projekts anwenden.

Fehlende Daten, Ausreißer, Messfehler und Erhebungsbias identifizieren Stichprobe, Grundgesamtheit, Varianz, Unsicherheit und Konfidenzintervall verstehen Bedingte Wahrscheinlichkeiten, Unabhängigkeit und Bayes-Theorem anhand fachlicher Fälle wiederholen Kovarianz, Korrelation und Interpretationsgrenzen verstehen +6 weitere Lektionen

03 Stufe 1 — Grundlagen

Experimentprotokoll und Baseline

Ein belastbares Experimentprotokoll aufsetzen und eine erste Referenz-Baseline etablieren.

Trainings-, Validierungs- und Testdaten korrekt trennen Overfitting, Underfitting und den Bias-Variance-Trade-off verstehen Eine Baseline erstellen, bevor komplexe Modelle trainiert werden Eine Bewertungsmetrik wählen, die zu den fachlichen Fehlerkosten passt +6 weitere Lektionen

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Cybersecurity Analyst

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01 Stufe 1 — Grundlagen

Grundlagen zu Netzwerk, System und Identität

Die technische, Netzwerk- und Identitätsumgebung verstehen, die für die Analyse von Sicherheitsereignissen erforderlich ist.

Die Rolle des Cybersecurity Analyst, des SOC und der Incident-Response-Teams verstehen Assets, Nutzer, Daten, Datenflüsse und kritische Abhängigkeiten eines Informationssystems kartieren TCP/IP-Modell, Ports, Protokolle und für Untersuchungen relevante Netzwerkflüsse verstehen Eine DNS-Auflösung lesen und die Spuren einer Netzwerkkommunikation identifizieren +6 weitere Lektionen

02 Stufe 1 — Grundlagen

Angriffsmechanismen, Schwachstellen und Logquellen

Häufige Angriffsmechanismen erkennen und verfügbare Logging-Quellen für die Analyse identifizieren.

Die wichtigsten Sicherheitskomponenten von Windows und Linux identifizieren Schwachstelle, Exposition, Bedrohung, Risiko, Exploit und Sicherheitskontrolle verstehen Phishing, Credential Theft, Malware, Ransomware und Lateral Movement erkennen Angriffsphasen mithilfe eines Frameworks aus Taktiken und Techniken verstehen +6 weitere Lektionen

03 Stufe 1 — Grundlagen

Ereignisinterpretation und Beweissicherung

Ein Sicherheitsereignis methodisch interpretieren und Grundsätze der Erhebung und Integrität digitaler Beweise anwenden.

Ein Sicherheitsereignis lesen und Fakt, Kontext, Hypothese und Schlussfolgerung unterscheiden Indicators of Compromise und ihre Grenzen verstehen Grundsätze der Beweiserhebung und Integritätssicherung anwenden Eine erste Kritikalitätsmatrix zur Priorisierung von Alerts und Incidents erstellen +6 weitere Lektionen

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