Einführung in Big Data und Künstliche Intelligenz
Grundlagen von Big Data, maschinellem Lernen und KI-gestützter Datenanalyse
Verständnis der Rolle von KI in der Verarbeitung großer Datenmengen
Überblick über aktuelle Trends, Anwendungsfälle und Technologien

Big Data-Technologien und Plattformen
Arbeiten mit Hadoop, Spark und modernen Datenverarbeitungssystemen
Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud im Big Data-Einsatz
Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten in großen Datenumgebungen

Datenanalyse und prädiktive Modellierung
Einsatz von KI zur Analyse großer Datenmengen und Generierung von Erkenntnissen
Entwicklung prädiktiver Modelle zur Entscheidungsunterstützung
Mustererkennung, Anomalieerkennung und automatisierte Auswertungen

KI-gestützte Datenvisualisierung
Erstellung interaktiver Dashboards und Analyseberichte
Visualisierung komplexer Datenmuster für strategische Entscheidungen
Nutzung von KI-Tools zur Datenaufbereitung und zielgerichteten Darstellung

Big Data und KI in der Anwendung
Praxisbeispiele aus Marketing, Logistik und Produktion
Automatisierung und Prozessoptimierung durch KI und Big Data
Echtzeit-Analysen für operative Intelligenz und Monitoring

Ethik, Datenschutz und Sicherheit
Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (z. B. DSGVO)
Ethische Fragestellungen bei der KI-gestützten Datenverarbeitung
Bias-Erkennung und Fairness in KI-Modellen

Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Entwicklung eines praxisnahen Big-Data-Projekts mit KI-Anbindung
Simulation realer Szenarien und branchenspezifischer Anwendungen
Vorbereitung auf die Abschlussprüfung mit Übungen und Testsimulationen