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AI-Automatisierung mit Red Hat Certified Engineer – Kurs

Automatisierung von Linux-Umgebungen mit Ansible und Python auf Red-Hat-Certified-Engineer-Niveau, eingeordnet in den Kontext KI-gestützter, intelligenter IT-Automatisierung.

Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:

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Kurzantworten zum Kurs

Einordnung: Zertifikatsqualifizierung

Wie lange dauert der Kurs?
Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – Red-Hat-Enterprise-Linux-Grundlagen, Ansible-Automatisierung, ergänzendes Python-Scripting sowie Einordnung in KI-gestützte IT-Betriebe – ergänzt um einen Praxisteil; die Module sind individuell kombinierbar, die Gesamtdauer richtet… Details
Welcher Abschluss ist vorgesehen?
Der Kurs bereitet auf die Zertifizierungsprüfung zum Red Hat Certified Engineer vor; ergänzend erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters, das die Inhalte zu KI-gestützter Automatisierung dokumentiert. Details
Welche Voraussetzungen gelten?
Grundkenntnisse der Linux-Systemadministration werden vorausgesetzt, vertiefte Ansible- oder Python-Erfahrung ist nicht erforderlich, da beide Werkzeuge im Kurs aufgebaut werden. Hilfreich ist Erfahrung im Umgang mit der Kommandozeile. Da Prüfungsunterlagen internationaler Zertifizierungen häufig… Details

Worum geht es in diesem Kurs?

Automatisierung ist längst mehr als das Ausführen einzelner Skripte – moderne IT-Umgebungen verlangen nach systematischer, wiederholbarer und zunehmend intelligenter Automatisierung. Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen dafür auf dem Niveau der Zertifizierung Red Hat Certified Engineer: den professionellen Umgang mit Red Hat Enterprise Linux, die Automatisierung mit Ansible sowie den Einsatz von Python als ergänzendes Skriptwerkzeug. Eingebettet wird dieses klassische Automatisierungs-Fundament in den Kontext KI-gestützter IT-Betriebe, in denen vorausschauende und intelligente Automatisierung zunehmend auf genau diesen Grundlagen aufbaut. Teilnehmende lernen damit nicht nur ein Werkzeug, sondern verstehen, wie sich strukturierte Automatisierung zur Basis für KI-unterstützte Betriebsprozesse weiterentwickelt.

Was lernst du in diesem Kurs?

Modul 1 – Red Hat Enterprise Linux für automatisierte Umgebungen Der erste Block schafft die Grundlage auf Systemebene: Wie ist Red Hat Enterprise Linux aufgebaut, und welche administrativen Aufgaben bilden die Basis für spätere Automatisierung?

  • Systemarchitektur und zentrale Verwaltungswerkzeuge von Red Hat Enterprise Linux
  • Benutzer-, Rechte- und Dienstverwaltung im administrativen Alltag
  • Netzwerkgrundlagen und Systemkonfiguration einordnen
  • Paketverwaltung und Systemaktualisierung strukturiert durchführen
  • Protokollierung und Systemüberwachung als Grundlage für Automatisierung nutzen
  • Typische administrative Aufgaben identifizieren, die sich für Automatisierung eignen

Modul 2 – Automatisierung mit Ansible: Playbooks, Rollen und Inventories Der zweite Block widmet sich Ansible als zentralem Automatisierungswerkzeug auf Red-Hat-Certified-Engineer-Niveau. Teilnehmende lernen, wiederkehrende Aufgaben strukturiert und wiederholbar zu automatisieren.

  • Aufbau und Syntax von Ansible-Playbooks
  • Inventories zur Verwaltung mehrerer Zielsysteme strukturieren
  • Rollen zur Wiederverwendung von Automatisierungslogik einsetzen
  • Variablen und Jinja2-Templates für flexible Konfigurationen nutzen
  • Ausführung und Überprüfung von Playbooks auf mehreren Systemen
  • Versionsverwaltung und Dokumentation von Automatisierungsprojekten

Modul 3 – Python als Werkzeug für automatisierte Abläufe Der dritte Block ergänzt Ansible um Python als flexibles Skriptwerkzeug für Automatisierungsaufgaben, die über Standard-Playbooks hinausgehen.

  • Grundlegende Python-Syntax für Automatisierungsskripte anwenden
  • Systeminformationen mit Python-Skripten auslesen und verarbeiten
  • Python-Skripte in bestehende Ansible-Automatisierung einbinden
  • Fehlerbehandlung in eigenen Automatisierungsskripten umsetzen
  • Wiederverwendbare Funktionen für wiederkehrende Automatisierungsaufgaben schreiben
  • Zusammenspiel von Ansible und Python in hybriden Automatisierungsprojekten koordinieren

Modul 4 – Automatisierung im Zeitalter KI-gestützter IT-Betriebe Der vierte Block ordnet die zuvor erarbeiteten Automatisierungsgrundlagen in den größeren Kontext KI-gestützter IT-Betriebe ein.

  • Grundprinzipien KI-gestützter IT-Betriebe (AIOps) einordnen
  • Rolle strukturierter Automatisierungsdaten als Grundlage intelligenter Analysen
  • Vorausschauende Automatisierung von reaktiver Fehlerbehebung abgrenzen
  • Grenzen und Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz von KI in der IT-Automatisierung
  • Zusammenspiel von Ansible-Automatisierung und KI-gestützten Analysewerkzeugen einordnen
  • Eigene Automatisierungsprojekte im Hinblick auf zukünftige KI-Integration gestalten
  • Metriken aus automatisierten Abläufen als Grundlage für spätere KI-gestützte Auswertungen strukturieren
  • Kommunikation zwischen klassischem IT-Betrieb und KI-nahen Teams im Automatisierungskontext gestalten

Praxisteil – Von der manuellen Aufgabe zur automatisierten Lösung

  • Analyse eines wiederkehrenden administrativen Vorgangs auf Automatisierungspotenzial
  • Schreiben eines ersten Ansible-Playbooks für eine einfache Konfigurationsaufgabe
  • Strukturierung eines Inventories für mehrere Beispielsysteme
  • Entwicklung einer wiederverwendbaren Ansible-Rolle
  • Einsatz von Variablen und Templates für eine flexible Playbook-Konfiguration
  • Ausführung und Fehlerbehebung eines Playbooks auf mehreren Zielsystemen
  • Schreiben eines ergänzenden Python-Skripts für eine individuelle Automatisierungsaufgabe
  • Integration eines Python-Skripts in einen bestehenden Ansible-Workflow
  • Dokumentation eines vollständigen Automatisierungsprojekts
  • Einordnung, welche Prozessdaten aus dem Projekt für KI-gestützte Analysen nutzbar wären
  • Diskussion eines Beispiels für vorausschauende, KI-gestützte Automatisierung
  • Präsentation der eigenen Automatisierungslösung inklusive Begründung der Designentscheidungen

Die vier Module bauen aufeinander auf: von den Red-Hat-Enterprise-Linux-Grundlagen über Ansible-Automatisierung und ergänzendes Python-Scripting bis zur Einordnung in den Kontext KI-gestützter IT-Betriebe. Im Praxisteil setzen Teilnehmende diese Bausteine an einem durchgehenden Automatisierungsprojekt um, sodass am Ende eine dokumentierte, funktionierende Automatisierungslösung mit Ausblick auf KI-gestützte Weiterentwicklung steht.

Lernziele:

  • Red Hat Enterprise Linux als Basis für automatisierte IT-Umgebungen einordnen
  • Systemadministrative Grundaufgaben in Red Hat Enterprise Linux sicher ausführen
  • Ansible-Playbooks zur Automatisierung wiederkehrender Konfigurationsaufgaben schreiben
  • Ansible-Rollen und Inventories zur Strukturierung größerer Automatisierungsprojekte nutzen
  • Variablen und Templates zur flexiblen Gestaltung von Playbooks einsetzen
  • Python als ergänzendes Werkzeug für individuelle Automatisierungsaufgaben verwenden
  • Automatisierte Konfigurationsänderungen kontrolliert ausrollen und überprüfen
  • Fehler in automatisierten Abläufen systematisch identifizieren und beheben
  • Grundprinzipien KI-gestützter IT-Betriebe (AIOps) einordnen
  • Zusammenspiel von klassischer Automatisierung und intelligenter Analyse in modernen IT-Umgebungen verstehen
  • Automatisierungsprojekte im Hinblick auf Skalierbarkeit und Wartbarkeit gestalten
  • Eigene Automatisierungslösungen dokumentieren und nachvollziehbar machen

Für wen ist der Kurs geeignet?

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine international anerkannte Zertifizierung im Automatisierungsbereich mit einem Verständnis für KI-gestützte IT-Betriebe verbinden möchten.

  • Systemadministrator:innen, die ihre Kenntnisse in Richtung Automatisierung erweitern möchten
  • Angehende DevOps Engineers mit Interesse an Ansible und Python
  • Fachkräfte, die sich auf die Zertifizierung Red Hat Certified Engineer vorbereiten
  • Personen, die IT-Automatisierung im Kontext moderner, KI-gestützter Betriebsprozesse verstehen möchten
Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Linux-Systemadministration werden vorausgesetzt, vertiefte Ansible- oder Python-Erfahrung ist nicht erforderlich, da beide Werkzeuge im Kurs aufgebaut werden. Hilfreich ist Erfahrung im Umgang mit der Kommandozeile. Da Prüfungsunterlagen internationaler Zertifizierungen häufig auf Englisch vorliegen, sind gute Englischkenntnisse von Vorteil.

Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?

Der Kurs findet als Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer statt und kombiniert Theorie-Einheiten mit intensiven Praxistrainings direkt an Beispielsystemen. Automatisierungskonzepte werden nicht nur erklärt, sondern unmittelbar in eigenen Playbooks und Skripten umgesetzt und getestet.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module – Red-Hat-Enterprise-Linux-Grundlagen, Ansible-Automatisierung, ergänzendes Python-Scripting sowie Einordnung in KI-gestützte IT-Betriebe – ergänzt um einen Praxisteil; die Module sind individuell kombinierbar, die Gesamtdauer richtet sich nach der gewählten Modulkombination.

Der Kurs bereitet auf die Zertifizierungsprüfung zum Red Hat Certified Engineer vor; ergänzend erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters, das die Inhalte zu KI-gestützter Automatisierung dokumentiert.

Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er solides, geprüftes Automatisierungswissen mit einem Ausblick auf die Zukunft der IT-Automatisierung verbindet. Statt Ansible und Python isoliert zu behandeln, zeigt der Kurs, wie strukturierte Automatisierung zur Grundlage für intelligentere, vorausschauende Betriebsprozesse wird. Die Zertifizierung Red Hat Certified Engineer ist dabei besonders wertvoll, weil sie praktische, prüfungsrelevante Fertigkeiten in Ansible-Automatisierung nachweist, die in vielen Unternehmen als Standard für professionelle Linux-Automatisierung gelten. Gerade der Praxisteil sorgt dafür, dass dieses Wissen nicht abstrakt bleibt: Wer ein eigenes Automatisierungsprojekt von der ersten Analyse eines wiederkehrenden Vorgangs bis zum dokumentierten, mehrfach getesteten Playbook durchlaufen hat, versteht die typischen Stolperfallen realer Automatisierungsarbeit deutlich besser als durch reine Theorie. Diese Erfahrung lässt sich unmittelbar auf andere Systeme und Aufgabenstellungen im eigenen Arbeitsumfeld übertragen. Für den beruflichen Alltag bedeutet das: Teilnehmende verlassen den Kurs nicht nur mit nachweisbarer Automatisierungskompetenz, sondern auch mit einem Verständnis dafür, wie sich diese Grundlagen in Richtung KI-gestützter, intelligenter IT-Betriebe weiterentwickeln lassen – ein Vorteil für alle, die ihre Rolle in modernen IT-Teams zukunftsfähig ausrichten möchten.

Welche Förderung passt zu dir?

Erhalte eine erste Orientierung, welche Förderwege zu deiner Situation passen. Über eine Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle. Kostenlos & ohne Anmeldung.

Berufswege prüfen

Zugeordnete Zielberufe

Diese Tätigkeitsbezeichnungen sind dem Kursprofil zugeordnet. Prüfe, ob Inhalt, Abschluss und Zugangsvoraussetzungen zu deinem Berufsziel passen; die Zuordnung bestätigt keine vollständige Berufsqualifikation.

  • AI Automation Engineer
  • Cloud Automation Specialist
  • DevOps Engineer
  • Red Hat Certified Engineer

Vor der Kurswahl klären

  • Welche Kenntnisse und Nachweise verlangen Stellenanzeigen für dein Berufsziel?
  • Welche praktischen Aufgaben und Prüfungen sind im Lehrgang vorgesehen?
  • Wer stellt den Abschluss aus und welche formalen Voraussetzungen gelten?

Im BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit kannst du Aufgaben und Bildungswege recherchieren.

Für Gehälter nutze den Entgeltatlas und prüfe Beruf, Region, Anforderungsniveau und Datenstand. Ein Kursabschluss allein belegt kein bestimmtes Einkommen.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was hat dieser Kurs mit künstlicher Intelligenz zu tun?

Der Kurs vermittelt klassisches Automatisierungswissen mit Ansible und Python und ordnet dieses in den Kontext KI-gestützter IT-Betriebe (AIOps) ein, in denen intelligente Automatisierung auf genau diesen Grundlagen aufbaut.

Brauche ich bereits Ansible-Kenntnisse?

Nein, Ansible und Python werden im Kurs von Grund auf vermittelt. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Linux-Systemadministration und Erfahrung mit der Kommandozeile.

Auf welche Zertifizierung bereitet der Kurs vor?

Der Kurs bereitet auf die Zertifizierungsprüfung zum Red Hat Certified Engineer vor und schließt zusätzlich mit einem Lehrgangszertifikat des Bildungsträgers ab.

Wird auch Python behandelt, oder nur Ansible?

Beides: Ansible bildet den Schwerpunkt für strukturierte Automatisierung, Python ergänzt dies als flexibles Werkzeug für individuelle Automatisierungsaufgaben.

Wie ist der Unterricht organisiert?

Der Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt und verbindet Theorie-Einheiten mit intensiven Praxistrainings an Beispielsystemen. Die Module sind individuell kombinierbar.