CompTIA DataAI E-Learning with Exam

Algemene omschrijving

The CompTIA DataAI E-Learning is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the CompTIA DataAI E-Learning package itself are described in English.

Na aanschaf van de CompTIA DataAI E-Learning with Exam, zijn het CompTIA DataAI cursusmateriaal en de CompTIA DataAI een jaar geldig.

De CompTIA DataAI E-Learning is bedoeld voor zeer ervaren dataprofessionals die hun expertise in data science (datawetenschap) willen verdiepen en aantonen met de toonaangevende CompTIA DataAI certificering. Met de CompTIA DataAI E-Learning leer je over het analyseren en interpreteren van complexe datasets, het toepassen van wiskundige en statistische methoden en het ontwikkelen van datagestuurde oplossingen die organisaties helpen groeien.

Daarnaast zul je met de CompTIA DataAI E-Learning leren hoe jij goed onderbouwde keuzes voor analyse- en modelleertechnieken kunt maken en hoe jij machine learning (ML) en deep learning effectief in kunt zetten binnen professionele datawetenschapstrajecten. De CompTIA DataAI E-Learning biedt daarmee een uitstekende mogelijkheid om jouw kennis te actualiseren, jouw vakmanschap te versterken en je te onderscheiden als senior-data science professional.

Doelgroep

De CompTIA DataAI E-Learning is bedoeld voor professionals die met data en technologie werken en hun kennis willen verdiepen om beter onderbouwde beslissingen te nemen en meer waarde uit data te halen binnen hun organisatie. Verder sluit de inhoud van de CompTIA DataAI E-Learning goed aan bij functies waarin analyse, interpretatie en strategisch gebruik van data centraal staan, zowel op uitvoerend als op tactisch niveau.

De CompTIA DataAI E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen:

• Data-analisten die dagelijks met datasets werken en inzichten willen vertalen naar concrete adviezen ter ondersteuning van zakelijke besluitvorming.
• E-commerce-analisten die online verkoopdata, websiteprestaties en klantgedrag analyseren om conversie, gebruikerservaring en omzet te optimaliseren binnen digitale platformen.
• Data scientists (datawetenschappers) met ervaring in statistiek en machine learning (ML) die complexe data willen benutten voor het bouwen van voorspellende modellen en diepgaande analyses.
• ICT-managers en ICT-verantwoordelijken die betrokken zijn bij datagestuurde besluitvorming en behoefte hebben aan beter inzicht in hoe data-analyse en data science (datawetenschap) bijdragen aan bedrijfsdoelstellingen.
• Ervaren dataprofessionals en ICT-professionals die werkzaam zijn binnen sectoren en organisaties als:
  • ICT.
  • E-commerce.
  • Zakelijke dienstverlening.
  • Data-intensieve organisaties.

Wat is inbegrepen?

De uitgebreide CompTIA DataAI E-Learning bestaat uit een combinatie van theorie, praktijk en examenvoorbereiding, zodat je gericht aan het verdiepen van jouw datawetenschapsvaardigheden kunt werken en je goed voorbereid toewerkt naar het CompTIA DataAI certificeringsexamen.

Hier is een overzicht van de inhoud van de CompTIA DataAI E-Learning E-Learning:

• DataAI CertMaster Perform
  • Het CompTIA DataAI cursusmateriaal (DataAI CertMaster Perform) bestaat uit een compleet leertraject met instructielessen, video’s, praktijkoefeningen en scenariogebaseerde opdrachten die afgestemd zijn op de CompTIA DataAI examendoelstellingen. Je werkt bijvoorbeeld aan vaardigheden als dataverwerking, modelleren en voorspellen met hulpmiddelen als Jupyter Notebooks, SQL, R en Python. De leeromgeving bevat interactieve labopdrachten, voortgangstoetsen, quizzen en gerichte feedback. Eerst begin je met een diagnostische toets om jouw leerpunten te bepalen.
• DataAI CertMaster Labs
  • DataAI CertMaster Labs bestaat uit browsergebaseerde labomgevingen waarin oefent met praktische oefeningen binnen realistische ICT-omgevingen. Je werkt bijvoorbeeld aan praktijkgerichte taken die op echte functies aansluiten binnen data science (datawetenschap), met directe feedback en hints om jou verder te helpen. De labopdrachten zijn gekoppeld aan de CompTIA DataAI examendoelstellingen en bieden uitgebreide oefentijd.
• CompTIA DataAI examenvoucher
  • Met de inbegrepen CompTIA DataAI examenvoucher kun je het CompTIA DataAI examen plannen op een moment dat jou uitkomt. De CompTIA DataAI examenvoucher is 12 maanden geldig en biedt jou de mogelijkheid om jouw kennis en vaardigheden officieel te laten certificeren na het doorlopen van de CompTIA DataAI E-Learning.

Na aanschaf van de CompTIA DataAI E-Learning with Exam, zijn het CompTIA DataAI cursusmateriaal en de CompTIA DataAI een jaar geldig.

Voorkennis

Voordat je begint met de CompTIA DataAI E-Learning, raden wij aan dat jij beschikt over ten minste vijf jaar werkervaring binnen datawetenschap of een vergelijkbare functie.

Onderwerpen

CompTIA DataAI | Mathematics and statistics

• Statistical methods: applying t-tests, chi-squared tests, analysis of variance (ANOVA), hypothesis testing, regression metrics, gini index, entropy, p-value, receiver operating characteristic/area under the curve (ROC/AUC), akaike information criterion/bayesian information criterion (AIC/BIC), and confusion matrix.
• Probability and modeling: explaining distributions, skewness, kurtosis, heteroskedasticity, probability density function (PDF), probability mass function (PMF), cumulative distribution function (CDF), missingness, oversampling, and stratification.
• Linear algebra and calculus: understanding rank, eigenvalues, matrix operations, distance metrics, partial derivatives, chain rule, and logarithms.
• Temporal models: comparing time series, survival analysis, and causal inference.

CompTIA DataAI | Modeling, analysis, and outcomes

• EDA methods: using exploratory data analysis (EDA) techniques like univariate and multivariate analysis, charts, graphs, and feature identification.
• Data issues: analyzing sparse data, non-linearity, seasonality, granularity, and outliers.
• Data enrichment: applying feature engineering, scaling, geocoding, and data transformation.
• Model iteration: conducting design, evaluation, selection, and validation.
• Results communication: creating visualizations, selecting data, avoiding deceptive charts, and ensuring accessibility.

CompTIA DataAI | Machine learning

• Foundational concepts: applying loss functions, bias-variance tradeoff, regularization, cross-validation, ensemble models, hyperparameter tuning, and data leakage.
• Supervised learning: applying linear regression, logistic regression, k-nearest neighbors (KNN), naive bayes, and association rules.
• Tree-based learning: applying decision trees, random forest, boosting, and bootstrap aggregation (bagging).
• Deep learning: explaining artificial neural networks (ANN), dropout, batch normalization, backpropagation, and deep-learning frameworks.
• Unsupervised learning: explaining clustering, dimensionality reduction, and singular value decomposition (SVD).

CompTIA DataAI | Operations and processes

• Business functions: explaining compliance, key performance indicators (KPIs), and requirements gathering.
• Data types: explaining generated, synthetic, and public data.
• Data ingestion: understanding pipelines, streaming, batching, and data lineage.
• Data wrangling: implementing cleaning, merging, imputation, and ground truth labeling.
• Data science life cycle: applying workflow models, version control, clean code, and unit tests.
• DevOps and MLOps: explaining continuous integration/continuous deployment (CI/CD), model deployment, container orchestration, and performance monitoring.
• Deployment environments: comparing containerization, cloud, hybrid, edge, and on-premises deployment.

CompTIA DataAI | Specialized applications of data science

• Optimization: comparing constrained and unconstrained optimization.
• NLP concepts: explaining natural language processing (NLP) techniques like tokenization, embeddings, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), topic modeling, and NLP applications.
• Computer vision: explaining optical character recognition (OCR), object detection, tracking, and data augmentation.
• Other applications: explaining graph analysis, reinforcement learning, fraud detection, anomaly detection, signal processing, and others.

English Summary

The CompTIA DataAI E-Learning with Exam is an advanced CompTIA self-study package designed for highly experienced data professionals who want to deepen their data science expertise and validate their skills with the CompTIA DataAI certification. The CompTIA DataAI E-Learning focuses on analyzing complex datasets, applying mathematical and statistical methods, and building data-driven solutions using techniques such as machine learning (ML) and deep learning.

The CompTIA DataAI E-Learning package includes 12 months of access to DataAI CertMaster Perform with instructional lessons, videos, scenario-based exercises, diagnostic assessments, and hands-on practice using tools such as Python, R, SQL, and Jupyter Notebooks. In addition, DataAI CertMaster Labs provide 12 months of browser-based, real-world lab environments aligned with the exam objectives. An official CompTIA DataAI exam voucher is included and is valid for 12 months, allowing you to schedule the CompTIA DataAI exam at your convenience.