AI and Machine Learning Specialist with Cisco Certified Network Professional (CCNP)

Dieser Kurs verbindet zwei eigenständige, anspruchsvolle Qualifikationspfade: die Spezialisierung auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit der Cisco-CCNP-Zertifizierung (Cisco Certified Network Professional). Im KI/ML-Teil erarbeiten Teilnehmende fundierte Kenntnisse in Algorithmen des maschinellen Lernens, tiefen neuronalen Netzen und deren Anwendung in Cloud-Computing-Umgebungen und datengetriebenen Systemen. Der CCNP-Teil bereitet auf Enterprise-Networking auf professionellem Level vor, einschließlich fortgeschrittener Routing- und Switching-Technologien, Netzwerksicherheit und Automatisierung. Zusammen ergibt dieses Programm ein gefragtes Profil für Fachkräfte, die KI-Systeme in netzwerkkritischen Umgebungen betreiben und absichern.

Modul 1 – KI und Machine Learning Der erste Schwerpunkt vermittelt alle zentralen Konzepte des modernen maschinellen Lernens und tiefen Lernens. Teilnehmende lernen nicht nur Algorithmen kennen, sondern auch, wie man vollständige ML-Pipelines von der Datenvorbereitung bis zum Produktionseinsatz aufbaut.

• Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning: Grundlagen und Anwendungsgebiete
• Klassische ML-Algorithmen: Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, SVM
• Deep Learning: Aufbau und Training von CNNs, RNNs und Transformer-Architekturen
• ML-Frameworks: TensorFlow, PyTorch und scikit-learn im praktischen Einsatz
• MLOps: CI/CD für ML-Modelle, Modellversionierung und Monitoring in der Produktion
• Einsatz von KI in Cloud-Umgebungen: Azure ML, AWS SageMaker und Google Vertex AI

Modul 2 – Cisco Certified Network Professional (CCNP) Der CCNP-Teil des Kurses bildet die vollständige Vorbereitung auf die Cisco-Professional-Level-Zertifizierung. CCNP liegt oberhalb des CCNA und setzt voraus, dass Teilnehmende komplexe Enterprise-Netzwerke selbständig planen, implementieren und warten können. Die Prüfungsstruktur umfasst einen Core Exam (350-401 ENCOR) und einen Concentration Track.

• Advanced Routing: OSPF (v2/v3), EIGRP, BGP-Konfiguration und Fehlerbehebung in Enterprise-Netzen
• Switching und Layer-2-Technologien: STP, RSTP, VLANs, EtherChannel und HSRP/VRRP
• SD-WAN mit Cisco Viptela: Architektur, Policies, Fabric-Management und Migration
• Network Automation: Python-Scripts, Ansible-Playbooks und REST-APIs für Cisco-Geräte
• Cisco DNA Center: Intent-Based Networking, Assurance und automatisiertes Netzwerkmanagement
• CCNP-Prüfungsstruktur: Core Exam (350-401 ENCOR) und Concentration Exams im Überblick

Modul 3 – Sicherheit und KI im Netzwerkbetrieb Ein eigenständiger Modul widmet sich der Schnittmenge beider Disziplinen: wie KI eingesetzt wird, um Netzwerkbedrohungen zu erkennen, und wie Netzwerkarchitekturen so gestaltet werden müssen, dass KI-Anwendungen sicher betrieben werden können.

• KI-gestützte Anomalie-Erkennung in Netzwerkdaten (Cisco Stealthwatch, Darktrace-Konzepte)
• Zero-Trust-Netzwerkarchitekturen für KI-Workloads und Cloud-Dienste
• Cisco Firepower NGFW: Konfiguration und Verwaltung in Enterprise-Umgebungen
• VPN-Technologien: FlexVPN, DMVPN und Site-to-Site-IPSec in skalierbaren Netzen
• Sicherheitsarchitektur für ML-Pipelines in hybriden Cloud/On-Premises-Umgebungen
• Incident Response bei Netzwerkangriffen mit KI-unterstützter Analyse

Modul 4 – Praxisprojekte und CCNP-Prüfungsvorbereitung Die Abschlussphase verbindet praktische Lab-Konfigurationen mit gezielter Prüfungsvorbereitung auf den CCNP-Core-Exam (350-401 ENCOR) und einen ausgewählten Concentration Track. Realitätsnahe Netzwerkszenarien werden mit ML-Analyse kombiniert.

• Konfiguration eines vollständigen Enterprise-Netzwerks mit OSPF, BGP und SD-WAN in Cisco-Lab-Umgebung
• Entwurf und Implementierung einer Netzwerkautomatisierungslösung mit Python und Ansible
• Aufbau einer ML-Monitoring-Pipeline für Netzwerk-Telemetriedaten
• Simulation typischer CCNP-Prüfungsszenarien mit Konfigurationsaufgaben und Fehleranalysen
• Lab-Übung: KI-gestützte Anomalie-Erkennung auf realen Netzwerkdatensätzen
• End-to-end-Szenario: ML-Modell in Cloud deployen, abgesichert durch CCNP-konforme Netzwerkarchitektur
• CCNP-Prüfungssimulation mit typischen Multiple-Choice- und Drag-and-Drop-Aufgaben
• Konfigurationsaufgaben zu fortgeschrittenen Routing-Protokollen unter Zeitdruck
• Review-Session zu häufigen Fehlerquellen in CCNP-Prüfungen
• Individuelle Schwachstellenanalyse und Trainer-Feedback zu Prüfungsbereitschaft
• Karriereperspektiven als AI-Network-Engineer: Rollen auf dem deutschen Markt
• Abschlussgespräch zu Prüfungsanmeldung, Zertifizierungsprozess bei Cisco und empfohlenen Folgeschritten

Der Unterricht findet täglich im virtuellen Klassenzimmer statt. New Horizons stellt in seinen Centern moderne PC-Arbeitsplätze mit zwei Bildschirmen zur Verfügung; HomeOffice-Teilnahme mit Mikrofon, Kamera und Chat ist genehmigt.

Der Kurs richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die sowohl in der Netzwerktechnik als auch im KI-Bereich weiterqualifiziert werden wollen.

• Netzwerkingenieure und Cisco-CCNA-Inhaber, die auf CCNP-Niveau aufsteigen möchten
• IT-Sicherheitsspezialisten, die KI-gestützte Überwachungsmethoden erlernen wollen
• Machine-Learning-Ingenieure, die verstehen möchten, wie Netzwerkarchitektur ihre KI-Systeme beeinflusst
• System-Administratoren in Unternehmen mit Cisco-Infrastruktur, die KI-Anwendungen betreiben
• Infrastrukturverantwortliche, die KI-Workloads in sicheren Netzwerkumgebungen hosten wollen

Der Kurs kombiniert Live-Vorlesungen mit Cisco-Lab-Simulationen (Packet Tracer, EVE-NG oder physische Labs) und ML-Entwicklungsumgebungen. Die Balance aus Networking-Konfigurationsübungen und ML-Coding-Tasks sorgt für Abwechslung und baut beide Kompetenzen parallel auf. Praxiserfahrene Trainerinnen und Trainer aus dem Netzwerk- und KI-Bereich gestalten die Inhalte abwechslungsreich und prüfungsrelevant.

Das Programm läuft in Vollzeit über einen bis drei Monate. Die Moduldauer richtet sich nach dem gewählten Lernpfad und vorhandenen Vorkenntnissen. Teilzeitalternativen und individuelle Starttermine können nach Absprache vereinbart werden.

Teilnehmende erhalten das Lehrgangszertifikat von New Horizons sowie ein Herstellerzertifikat. Die CCNP-Zertifizierung ist eine anerkannte Cisco-Professional-Level-Zertifizierung, die aus einem Core Exam (350-401 ENCOR) und einem Concentration Exam besteht. Die Prüfungen werden separat bei Cisco/Pearson VUE abgelegt; der Kurs bereitet gezielt darauf vor.

Die Kombination aus KI/ML-Spezialisierung und Cisco CCNP ist auf dem Arbeitsmarkt für Netzwerk- und Infrastrukturfachkräfte besonders wertvoll, weil beide Felder zunehmend konvergieren. Moderne Netzwerke werden durch KI überwacht, optimiert und abgesichert; gleichzeitig sind ML-Workloads auf stabile, gut abgesicherte Netzwerkinfrastrukturen angewiesen. Wer beides beherrscht, kann Brücken zwischen den Teams schlagen. CCNP ist eine der renommiertesten Netzwerkzertifizierungen weltweit und öffnet Türen zu Enterprise-Netzwerkrollen mit deutlich höheren Vergütungsstufen als auf CCNA-Niveau. Die Kombination mit KI-Kenntnissen positioniert Absolventen für neuartige Rollen wie AI-Network-Engineer, Cloud-Infrastructure-Architect oder Netzwerksicherheitsspezialist mit KI-Tools. In Deutschland suchen Unternehmen zunehmend nach Fachkräften, die Netzwerke nicht nur klassisch verwalten, sondern auch automatisieren, mit KI optimieren und gegen moderne Bedrohungen absichern können. Dieses Programm vermittelt genau diese Kombination und schließt damit eine Qualifikationslücke, die auf dem Stellenmarkt real und wachsend ist.