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Kompetenz-ClusterKompetenz-Cluster Daten & KI
Daten sind der Rohstoff, mit dem heute die meisten Entscheide begründet werden. Dieser Cluster misst, ob du damit umgehen kannst – von der Modellierung bis zur Auswertung.
Was zu diesem Cluster gehört
Daten strukturieren: Modelle entwerfen, in denen Auswertungen überhaupt möglich sind.
Abfragen und Aufbereitung – der grösste Zeitanteil jeder Datenarbeit.
Statistik und maschinelles Lernen so weit, dass man Ergebnisse beurteilen kann, statt ihnen zu vertrauen.
Datenqualität beurteilen: erkennen, wann ein Datensatz lückenhaft, verzerrt oder schlicht ungeeignet ist.
Ergebnisse kommunizieren: aus Zahlen eine Aussage machen, die eine Entscheidung tatsächlich stützt.
Rollen, für die das eine Kernkompetenz ist
Bei diesen ICT-Rollen ist Daten & KI im Rollenmodell als kritische Kompetenz hinterlegt – ohne sie funktioniert die Rolle nicht. Die Zahl zeigt das Soll-Niveau (Skala 1–4).
Rollen, die ihn zusätzlich brauchen
Hier ist der Cluster nicht die Kernkompetenz, aber auf hohem Niveau gefordert:
Wo stehst du in diesem Cluster? Das Assessment misst es – und vergleicht es mit dem Soll deiner Zielrolle.
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Wie du diesen Cluster aufbaust
- Mit einem echten, unordentlichen Datensatz arbeiten – saubere Übungsdaten lehren das Falsche.
- SQL beherrschen, bevor man zu Machine Learning weitergeht.
- Ergebnisse jemandem erklären müssen, der nicht vom Fach ist: der beste Test für echtes Verständnis.
Zertifikate, die auf diesen Cluster einzahlen
Aus dem Katalog anerkannter ICT-Zertifizierungen – sortiert nach Abdeckung dieses Clusters:
Ein Zertifikat ersetzt keine Praxis – aber es gibt dem Lernen eine Struktur und dem Lebenslauf einen Beleg.
Häufige Fragen
Muss ich für Daten & KI studieren?
Für forschungsnahe Rollen ja, für die meisten datennahen Aufgaben in Firmen nein. Der Unterschied liegt in der Tiefe der Statistik, nicht im Titel.
Reicht ein KI-Kurs?
Für die Einordnung ja, für eine Rolle nein. Ohne Datenmodellierung und Abfragekompetenz bleibt KI-Wissen ohne Fundament.
Was unterscheidet Data Analyst, Data Scientist und Data Engineer?
Analyst:innen werten bestehende Daten aus und berichten, Engineers bauen die Pipelines, Data Scientists entwickeln Modelle und Prognosen. Alle drei stützen sich auf diesen Cluster – in unterschiedlicher Tiefe.
Wie wichtig ist Kommunikation in diesem Cluster?
Sehr. Eine Auswertung, die niemand versteht oder der niemand traut, verändert nichts. Deshalb gehört das Erklären fest zur Datenkompetenz.