AI and Machine Learning Specialist with Microsoft Project Expert

Maschinelles Lernen entfaltet seinen vollen Wert nur dann, wenn es professionell geplant, koordiniert und umgesetzt wird. Dieser Kurs verbindet zwei komplementäre Kompetenzfelder: Der erste Bestandteil, AI and Machine Learning Specialist, vermittelt fundiertes ML-Fachwissen — von Datenaufbereitung und Modellauswahl über Training und Validierung bis hin zur Integration in Cloud-Umgebungen und datengetriebene Geschäftsprozesse. Der zweite Bestandteil fokussiert Microsoft Project als Projektplanungs- und -steuerungswerkzeug auf Expert-Niveau: Teilnehmende lernen, Projekte strukturiert aufzusetzen, Ressourcen zu planen, kritische Pfade zu analysieren und Berichte für unterschiedliche Stakeholder-Gruppen zu erstellen. Die Verbindung beider Bereiche ist praxisnah: ML-Projekte haben eigene Planungsanforderungen — iterative Entwicklung, Datenmeilensteine, Modell-Validierungszyklen — die mit einem professionellen Projektplanungswerkzeug wesentlich strukturierter umzusetzen sind.

Der erste Modulblock AI and Machine Learning Specialist legt das inhaltliche Fundament und deckt den Kern-ML-Lernstoff ab. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis von Algorithmen und deren Anwendung — nicht auf abstrakter Mathematik, sondern auf der Praxis der Modellentwicklung.

• Grundlegende ML-Konzepte: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Klassifikationsalgorithmen: Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM, k-NN
• Regressionsmodelle: Lineare Regression, Polynomiale Regression, Ridge/Lasso
• Clustering: k-Means, DBSCAN, hierarchische Clusteringverfahren
• Modellbewertung: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, RMSE

Der zweite Modulblock vertieft die Datenvorbereitung und den vollständigen ML-Workflow. In der Praxis verbringen Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler den Großteil ihrer Zeit nicht mit Algorithmen, sondern mit Datenqualität und Featurekonstruktion.

• Explorative Datenanalyse (EDA): Visualisierung, Ausreißer-Erkennung, Verteilungsanalyse
• Feature Engineering: Encoding, Skalierung, Imputation fehlender Werte
• Dimensionsreduktion: PCA und Feature-Selection-Methoden
• Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning (Grid Search, Random Search)
• ML-Pipelines: Reproduzierbarkeit und Deployment-Vorbereitung

Der dritte Modulblock behandelt Deep Learning und Cloud-Deployment — die beiden Bereiche, die ML-Specialisten von einfachen ML-Anwenderinnen und -Anwendern unterscheiden.

• Grundlagen neuronaler Netze: Perceptron, Schichten, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildklassifikation im Überblick
• Rekurrente Netze (RNN/LSTM) für Zeitreihendaten im Überblick
• Cloud-ML-Dienste: Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Google Vertex AI im Vergleich
• Modell-Monitoring: Drift-Erkennung, Performance-Überwachung in der Produktion

Der vierte Modulblock Microsoft Project Expert vermittelt die Projektplanungskompetenz für komplexe Vorhaben. Microsoft Project ist eines der meistgenutzten Projektmanagement-Werkzeuge in deutschen Unternehmen und erlaubt eine strukturierte Planung, die in Excel oder einfachen Tools nicht möglich ist.

• Microsoft Project Einstieg: Oberfläche, Projektdatei anlegen, Ansichten konfigurieren
• Vorgangsliste erstellen, Abhängigkeiten definieren, Dauern schätzen
• Ressourcenverwaltung: Arbeitsmittel, Kosten, Ressourcenkalender anlegen
• Kritischer Pfad: Berechnung, Visualisierung und Optimierungsmöglichkeiten
• Projektverfolgung: Basisplan festlegen, Ist-Daten eingeben, Abweichungen analysieren
• Berichte und Dashboards: integrierte Berichte, benutzerdefinierte Ansichten
• Integration mit Microsoft Teams und SharePoint für kollaborative Projektkommunikation

Praxisblock: ML-Projekt von Daten bis Deployment — geplant mit Microsoft Project

• Datensatz laden, bereinigen und visualisieren (Python/sklearn-basierte Übung)
• Klassifikationsmodell trainieren, evaluieren und mit Hyperparameter-Tuning optimieren
• Einfaches Deep-Learning-Modell konfigurieren und trainieren
• ML-Modell in Azure Machine Learning deployen und endpoint testen
• Microsoft Project: Projektplan für ML-Vorhaben mit Iterationszyklen erstellen
• Ressourcenplan für ein ML-Team mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren aufstellen
• Kritischen Pfad im ML-Projekt identifizieren und Engpässe visualisieren
• Stakeholder-Report in Microsoft Project erstellen und exportieren
• Drift-Monitoring-Konzept für ein deployed ML-Modell entwickeln
• ML-Pipeline für Datenvorbereitung und Modelltraining aufbauen und dokumentieren
• Probeprüfungen und Lernstandstest zur Kurswissensvertiefung absolvieren
• Abschlussprojekt: ML-Lösung konzipieren, planen (Microsoft Project) und präsentieren

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte mit technischem oder analytischem Hintergrund, die sowohl in ML-Entwicklung als auch in der strukturierten Projektplanung kompetent werden möchten.

• Data Scientists und ML-Ingenieure, die ihre Fähigkeiten in Cloud-Deployment und Projektplanung ausbauen
• IT-Projektleiterinnen und -leiter, die ML-Projekte verantworten und die technischen Grundlagen verstehen müssen
• Datenanalysten, die den Schritt in Richtung maschinelles Lernen und Modellentwicklung gehen
• Softwareentwickler, die ML-Komponenten in Anwendungen integrieren und dafür strukturiert planen
• Business-Intelligence-Profis, die von Reporting zu prädiktiver Analytik wechseln möchten

Der Kurs wird im Combined Learning-Format mit Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer und strukturierten Praxisphasen durchgeführt. Die ML-Module sind stark laborbasiert: Teilnehmende arbeiten in Cloud-Umgebungen mit echten Datensätzen und entwickeln eigene Modelle. Der Microsoft-Project-Teil ist ebenfalls hands-on — jedes Konzept wird sofort in eigenen Projektdateien angewendet. Trainer mit Praxiserfahrung in ML und Projektmanagement begleiten beide Themenbereiche.

Der Kurs erstreckt sich in Vollzeit über mehr als einen Monat bis zu drei Monate, abhängig von Modulumfang und individuellem Lernplan. Teilzeit ist auf Anfrage möglich. Die Cloud-Laborumgebung (Azure oder AWS) ist während des Kurses zugänglich.

Nach Kursabschluss erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat von New Horizons sowie ein Herstellerzertifikat, das die Qualifikation als AI and Machine Learning Specialist und als Microsoft Project Expert bestätigt. Es handelt sich um trägerintern anerkannte Zertifikate — kein Staatsexamen. Je nach Modulkombination und Prüfungsstand können ergänzende Zertifizierungen (z. B. Azure AI Fundamentals) separat angestrebt werden.

Maschinelles Lernen ist aus modernen Unternehmen nicht mehr wegzudenken — aber viele ML-Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an schlechter Planung, unklaren Verantwortlichkeiten oder nicht nachverfolgbaren Meilensteinen. Wer sowohl die technische Seite von ML versteht als auch in der Lage ist, Projekte strukturiert mit einem professionellen Werkzeug zu planen, hat einen klaren Vorteil: Das Profil ist breit und selten genug, um in ML-Teams genauso gefragt zu sein wie in Projektmanagement-Positionen. Microsoft Project ist trotz des Aufkommens moderner PM-Tools weiterhin das meistgenutzte Projektplanungswerkzeug in größeren deutschen Unternehmen. Wer es auf Expert-Niveau beherrscht, kann komplexe Projekte mit mehreren Ressourcen, Abhängigkeiten und Budget-Tracking strukturiert abwickeln — eine Kompetenz, die in der Praxis oft fehlt und entsprechend wertgeschätzt wird. Die Verbindung von ML-Spezialisierung und Projektplanungskompetenz schafft ein Karriereprofil, das in Richtung technischer Projektleitung, ML-Engineering-Management oder als spezialisierter Berater für datengetriebene Digitalisierungsprojekte weist. Wer nach dem Kurs in ML-Projekte zurückkehrt, kann sowohl die technische als auch die koordinative Rolle übernehmen — und damit in Teams mit größerer Eigenverantwortung wirken.