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Karriere-Lernkarten

AI-Roadmaps für IT-Berufe

Was man für eine konkrete Rolle über AI lernen sollte: vom gemeinsamen AI Core bis zu rollenspezifischen Workflows, Risiken, Praxisaufgaben und Meilensteinen.

Aktuell sind 8 interaktive Karten mit vollständigen Evidence-Routen verfügbar.

Kernberuf6–12 Monate

AI Engineer

Von Programmiergrundlagen zu produktiven AI-Systemen

6 PhasenBackend- und Python-EntwicklerEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung10–16 Wochen

Backend Developer + AI

AI-Funktionen in zuverlässigen Backend-Systemen

3 PhasenBackend-EntwicklerEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung10–16 Wochen

DevOps / SRE + AI

Zuverlässiger Betrieb von AI-Workloads

3 PhasenDevOps EngineersEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung8–14 Wochen

Data Analyst + AI

Verifizierte Analysen mit AI, SQL und Tabellen

3 PhasenData AnalystsEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung8–14 Wochen

Frontend Developer + AI

AI-Interfaces, Streaming UX, Freigaben und generative UI

3 PhasenFrontend-EntwicklerEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung7–12 Wochen

Business Analyst + AI

Requirements, Prozessanalyse und AI-Use-Case-Discovery

3 PhasenBusiness AnalystsEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung8–14 Wochen

Product Manager + AI

AI Product Discovery, Metriken, Economics und Lifecycle

3 PhasenProduct ManagerEvidence mapped
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AI-Weiterqualifizierung10–16 Wochen

Cybersecurity Specialist + AI

Threat Modeling, Red Teaming und Schutz von AI-Systemen

3 PhasenSecurity EngineersEvidence mapped
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Ein Modell ohne Duplikate

Jede professionelle Karte verwendet gemeinsame Artikel, Glossarbegriffe, Themen und Evaluationsmaterialien wieder. Rollenspezifische Zweige ergänzen nur die jeweiligen Workflows, Risiken, Tools, Praxisaufgaben und Reifegradkriterien. Der Kursmodus projiziert dieselben Daten in sequenzielle Module und speichert den Fortschritt.