Coverage-Analyse
ML Engineer (Tech-Konzern, Remote)
60%
Coverage gesamt
5
Skills im Demand-Profil
3
davon abgedeckt
30
Modul-Treffer insgesamt
Skill-für-Skill
Pro geforderten Skill die Module aus dem Säule-B-Bestand, die diesen Skill über einen Lernoutcome lehren. Sortiert nach Confidence des Outcome-Mappings, dann nach ECTS.
Must
Cloud-Technologien
1 Modul
51400
WP Lizenzrecht in der Praxis
Hochschule Darmstadt
5,0 ECTS
67%
keine Coverage
Kein Modul in der Säule-B-Echtdaten-Sammlung lehrt diesen Skill.
Diese Lücke wäre ein Kandidat für Curation oder für
Erweiterung des HEI-Modul-Angebots.
Must
DevOps
keine Coverage
Kein Modul in der Säule-B-Echtdaten-Sammlung lehrt diesen Skill.
Diese Lücke wäre ein Kandidat für Curation oder für
Erweiterung des HEI-Modul-Angebots.
Must
maschinelles Lernen
27 Module
212
Advanced Market Research
Hochschule Darmstadt
6,0 ECTS
96%
212
Advanced Market Research
Hochschule Darmstadt
6,0 ECTS
96%
212
Advanced Market Research
Hochschule Darmstadt
6,0 ECTS
96%
212
Advanced Market Research
Hochschule Darmstadt
6,0 ECTS
96%
IML
Introduction to Machine Learning
Hochschule Darmstadt
5,0 ECTS
96%
IML
Introduction to Machine Learning
Hochschule Darmstadt
5,0 ECTS
96%
IML
Introduction to Machine Learning
Hochschule Darmstadt
5,0 ECTS
96%
IML
Introduction to Machine Learning
Hochschule Darmstadt
5,0 ECTS
96%
64416
Projektpraktikum Web Science
FernUniversität in Hagen
10,0 ECTS
89%
I20
Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
Hochschule Darmstadt
6,0 ECTS
89%
… und 17 weitere Treffer.
2 Module
Berechnungs-Transparenz Cypher
Diese Cypher-Query macht das semantische Matching sichtbar: Demand-Profil (Demo-Job) → Anforderung → ESCO-Skill → LearningOutcome → Säule-B-Modul. Die Pfad-Konstruktion operiert über das gemeinsame ESCO-Vokabular als semantischen Anker — Demo- und Echtdaten-Seite müssen sich gegenseitig nicht kennen.
MATCH (j:Resource {uri: "http://hr-qde.org/demo/job/J02"})-[:hrqde__hasRequirement]->(req:Resource)
-[:hrqde__refersToCompetence]->(skill:Resource)
OPTIONAL MATCH (skill)-[:skosxl__prefLabel]->(skillLabel:Resource)
OPTIONAL MATCH (skill)<-[:hrqde__targetsCompetence]-(o:hrqde__LearningOutcome)
<-[:hrqde__hasOutcome]-(m:hrqde__EducationalModule)
WHERE m.uri STARTS WITH "http://hr-qde.org/data/koeppe/"
OPTIONAL MATCH (m)-[:hrqde__offeredBy]->(hei:hrqde__HigherEducationInstitution)
WITH req, skill,
collect(DISTINCT skillLabel.skosxl__literalForm) AS skillLabels,
collect(DISTINCT {
moduleUri: m.uri,
moduleLabel: m.rdfs__label,
moduleCode: m.hrqde__moduleCode,
ects: m.hrqde__ects,
heiLabel: hei.rdfs__label,
confidence: o.hrqde__provenanceConfidence
}) AS modules
RETURN req.uri AS reqUri,
req.hrqde__requirementKind AS kind,
skill.uri AS skillUri,
skillLabels,
modules
ORDER BY
CASE WHEN req.hrqde__requirementKind = 'must' THEN 0 ELSE 1 END,
req.uri