Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Climate Data

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Klima- und Wetterdatenanalyse

   Grundlagen KI-gestützter Analysen in Meteorologie und Klimatologie sowie der Übersetzung atmosphärischer Physik in datengetriebene Signale
   Verständnis validierbarer Vorhersagemodelle, Ensemble-Prognosen, Unsicherheitsquantifizierung und Skill-Scores
   Definition des Scopes hinsichtlich zeitlicher und räumlicher Auflösung sowie unterschiedlicher Vorhersagehorizonte wie Nowcasting, saisonale Prognosen und Klimaprojektionen
   Einführung in numerische Wettervorhersage, Klimamodellierung und statistische Nachverarbeitung
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Ergebnisse für operative und strategische Entscheidungen in wetter- und klimasensitiven Bereichen

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie numerische Wettermodelle, Reanalyse-Daten, Satellitendaten und Wetterstationen
   Grundlagen von Datenmodellen für 4D-spatio-temporale Datensätze sowie Techniken der Datenassimilation
   Einführung in moderne Schnittstellen und cloud-native Formate wie Zarr und NetCDF für den Umgang mit großen Klimadatensätzen
   KI-basierte Bias-Korrektur und statistisches Downscaling zur Erzeugung hochaufgelöster und analysefähiger Wetter- und Klimadaten
   Überblick über Climate-AI-Toolchains, Deep-Learning-Methoden, Visualisierung hochdimensionaler Daten und skalierbare Cloud-Workflows

3. 3

   Automatisierung von Wetter- und Klimavorhersageprozessen

   Einführung in automatisierte Vorhersage-Workflows nach dem Prinzip "Observe - Assimilate - Forecast - Verify - Retrain"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Validierung von Vorhersagen, Erkennung von Anomalien und Identifikation von Modelldrift
   Automatisierte Erstellung maßgeschneiderter Wetterberichte und Klima-Reports für unterschiedliche Stakeholder
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Überwachung der Modell-Performance und zur Interpretation extremer oder unerwarteter Vorhersagen
   Entwicklung eines MLOps-Frameworks für den robusten und skalierbaren Betrieb von Wetter- und Klimavorhersagemodellen

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung in Energiewirtschaft, Landwirtschaft, Logistik, Handel, Versicherungswesen sowie im öffentlichen Sektor und Gesundheitsbereich
   Vorhersage von Stromnachfrage und erneuerbarer Erzeugung, Ernteerträgen, Wetterrisiken, Luftqualität und Extremwetterereignissen
   Governance für Vorhersagemodelle mit Fokus auf kontinuierliche Validierung, Benchmarking und Überwachung der Modellgüte
   Transparente Kommunikation von Unsicherheiten, probabilistischen Informationen und Nachvollziehbarkeit von Datenquellen und Modellarchitekturen
   Einhaltung von Standards und Best Practices sowie ethische Aspekte bei der Nutzung von Wetter- und Klimaprojektionen

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen