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Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Cyber Economics Risk Analyst

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Code S Academy Ramona Sander.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
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01 · Der Kurs

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

Das lernst du

  • Modul 1: Grundlagen der KI-gestützten Cyber-Risikoökonomie
  • Einführung in die Cyber-Risikoökonomie: Verständnis der finanziellen Auswirkungen von Cyberangriffen und die Notwendigkeit quantitativer Risikobewertungen, vermittelt über interaktive Online-Dashboards.
  • KI in der Risikomodellierung: Einsatz von Machine Learning zur Vorhersage von Schadenshöhen und Eintrittswahrscheinlichkeiten, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.
  • Datenquellen für ökonomische Analysen: Erfassung und Normalisierung von historischen Vorfallsdaten und Threat-Intelligence-Feeds unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Kollektoren.
  • Feature Engineering für Risikodaten: Transformation von rohen Finanz- und Sicherheitsdaten in maschinenlesbare Vektoren direkt im Browser mittels Python-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Aufbau einer kostenfreien Open-Source-Datenpipeline. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren Datensätzen zur Datenaufbereitung und Visualisierung ökonomischer Risikofaktoren mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
  • Modul 2: Quantitative Risikoanalyse mit Machine Learning
  • Statistische vs. ML-basierte Risikoanalyse: Baseline-Erstellung und die Herausforderung der Modellierung von Extremereignissen (Black Swans), analysiert anhand von Open-Source-Finanzdaten.
  • Supervised Learning für Schadensprognosen: Funktionsweise von Regressionsmodellen zur Vorhersage finanzieller Verluste durch Cybervorfälle, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.
  • Monte-Carlo-Simulationen und KI: Integration von Machine Learning in stochastische Modelle zur präziseren Risikobewertung mithilfe frei zugänglicher Analyse-Tools.
  • Szenariobasierte Risikomodellierung: Identifikation von kritischen Geschäftsrisiken durch KI-gestützte Graphenanalyse in browserbasierten Jupyter-Notebooks.
  • Online Hands-on Lab: Implementierung eines Random-Forest-Regressionsmodells in Python (Scikit-learn) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien historischen Schadensdaten zur Prognose potenzieller finanzieller Verluste.
  • Modul 3: KI-gestützte Bewertung von Cyber-Versicherungen
  • Analyse von Cyber-Versicherungspolicen: KI-gestützte Auswertung von Deckungsumfängen und Ausschlüssen unter Nutzung von Open-Source-NLP-Modellen.
  • Pricing-Modelle für Cyber-Versicherungen: Identifikation von Risikofaktoren und deren Einfluss auf Prämien durch Verhaltensmodellierung in kostenfreien Online-Umgebungen.
  • Integration von ML in Underwriting-Prozesse: Architektur moderner Risikobewertungssysteme, demonstriert an quelloffenen Frameworks zur Entscheidungsunterstützung.
  • Automatisierte Deckungsprüfung: KI-gesteuerte Abgleichung von Vorfallsdaten mit Policenbedingungen, simuliert in sicheren, browserbasierten Umgebungen.
  • Online Hands-on Lab: Konfiguration eines NLP-Modells mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung von fiktiven Versicherungspolicen und Abgleich mit simulierten Schadensfällen zur Deckungsprüfung.
  • Modul 4: Ökonomische Bewertung von Sicherheitsinvestitionen (ROSI)
  • Modellierung des Return on Security Investment (ROSI): Erstellung dynamischer Baselines zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit von Sicherheitsmaßnahmen mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.
  • Kosten-Nutzen-Analyse mit KI: Erkennung von ineffizienten Sicherheitsinvestitionen durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.
  • Optimierung von Sicherheitsbudgets: Entwicklung von dynamischen Allokationsmodellen zur Maximierung der Risikoreduktion, programmiert in kostenfreien Jupyter-Umgebungen.
  • Bewertung von Opportunitätskosten: Identifikation von indirekten Kosten durch Sicherheitsvorfälle anhand anonymisierter Open-Source-Finanzdaten.
  • Online Hands-on Lab: Analyse von Sicherheitsbudgets mit Python-basierten Optimierungsalgorithmen. Konfiguration von ML-Jobs in einer Google Colab-Umgebung zur Berechnung des optimalen ROSI für verschiedene Investitionsszenarien.
  • Modul 5: Automatisierte Analyse von Cyber-Schäden mit Deep Learning
  • Grenzen der klassischen Schadensbewertung: Komplexität von Betriebsunterbrechungen und Reputationsschäden und die Notwendigkeit KI-gestützter Ansätze, analysiert an frei zugänglichen Fallstudien.
  • Repräsentation von Schadensdaten: Extraktion von relevanten Finanzkennzahlen und Umwandlung in strukturierte Formate mittels quelloffener Python-Skripte.
  • Deep Learning für komplexe Schadensmuster: Einsatz von neuronalen Netzen zur Klassifizierung und Quantifizierung von indirekten Schäden, trainiert auf kostenfreien GPU-Instanzen (z.B. Colab).
  • Dynamische Analyse von Reputationsschäden: KI-gestützte Auswertung von Social-Media- und News-Daten zur Bewertung von Imageverlusten.
  • Online Hands-on Lab: Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien Jupyter-Umgebung. Training eines PyTorch-basierten neuronalen Netzes im Browser zur Quantifizierung von Betriebsunterbrechungsschäden anhand von simulierten Finanzdaten.
  • Modul 6: Natural Language Processing (NLP) für regulatorische Compliance
  • Automatisierte Compliance-Prüfung: Herausforderungen bei der Auswertung unstrukturierter Gesetzestexte und Richtlinien aus frei zugänglichen Quellen.
  • Named Entity Recognition (NER) für Compliance: Training von NLP-Modellen zur Extraktion regulatorischer Anforderungen unter Nutzung quelloffener Sprachmodelle.
  • Sentiment-Analyse von Regulierungsbehörden: Überwachung von Open-Source-Intelligence (OSINT) Quellen zur proaktiven Anpassung an neue Vorschriften.
  • Automatisierte Gap-Analyse: Generierung von Compliance-Berichten aus Fließtexten zur Einspeisung in kostenfreie GRC-Plattformen (Governance, Risk, Compliance).
  • Online Hands-on Lab: Entwicklung eines NLP-Skripts mit kostenfreien Hugging Face Transformers im Browser. Automatisierte Auswertung von DSGVO-Texten und Abgleich mit simulierten Unternehmensrichtlinien zur Identifikation von Compliance-Lücken.
  • Modul 7: Adversarial Machine Learning in der Risikomodellierung
  • Schwachstellen von KI-Risikomodellen: Verständnis der Angriffsvektoren auf ökonomische ML-Systeme (Manipulation von Finanzdaten), simuliert in sicheren Online-Umgebungen.
  • Evasion Attacks auf Risikoscoring: Techniken zur Umgehung von ML-basierten Risikobewertungen, demonstriert an Open-Source-Modellen.
  • Data Poisoning in der Schadensprognose: Manipulation von historischen Daten zur Verfälschung von Risikoprognosen, analysiert in isolierten, browserbasierten Containern.
  • Härtung von ökonomischen Modellen: Strategien zur Erhöhung der Robustheit durch Adversarial Training mit quelloffenen Frameworks.
  • Online Hands-on Lab: Durchführung eines Data-Poisoning-Angriffs auf ein Risikoscoring-Modell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells.
  • Modul 8: Integration von KI-Risikomodellen in das Enterprise Risk Management (ERM)
  • Orchestrierung von KI-Risikomodellen: Integration von trainierten ML-Modellen in Open-Source Enterprise Risk Management (ERM) Architekturen.
  • KI-gestütztes Risikoreporting: Automatisierte Generierung von Risikoberichten für das Management, umgesetzt mit kostenfreien Visualisierungs-Tools.
  • Automatisierte Risikoeskalation: Entwicklung von Workflows, die basierend auf KI-Risikoscores autonome Benachrichtigungen auslösen, konfiguriert in Open-Source-Plattformen.
  • Continuous Learning im ERM: Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung der ökonomischen KI-Modelle, simuliert in einer cloudbasierten Übungsumgebung.
  • Online Hands-on Lab: Integration der entwickelten ML-Risikomodelle in eine kostenfreie Open-Source-Dashboard-Lösung (z.B. Apache Superset). Erstellung eines automatisierten Workflows im Browser zur Visualisierung und Eskalation von KI-generierten Risikowarnungen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

Code S Academy Ramona Sander: 203 Kurse mit aktuellem Termin

203Kurse mit aktuellem Termin

203 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSupply Chain ManagementNetzwerktechnikNachhaltigkeitsmanagement & CSRMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir