AI in Data Analytics + Azure AI Engineer AI-102 – Kurs

Dieser Kurs verbindet datengetriebene Analyseprozesse mit dem Einsatz von Azure-KI-Diensten und bereitet gleichzeitig auf die Azure AI Engineer Associate-Zertifizierung (AI-102) vor. Der Schwerpunkt liegt auf analytischen Workloads: Wie baut man KI-gestützte Datenpipelines auf Azure, wie integriert man Cognitive Services und Azure Machine Learning in bestehende BI- und Analytics-Architekturen, und welche Entwurfsentscheidungen sind bei der Implementierung von KI-Lösungen für Datenanalyse-Szenarien zu treffen? Für Data-Analysten, BI-Entwickler und Cloud-Engineers ist dieser Kurs der strukturierte Weg zur AI-102-Zertifizierung — eingebettet in einen analytischen Praxiskontext.

Modul 1 — KI-Grundlagen im Datenanalyse-Kontext Datenanalyse und maschinelles Lernen überschneiden sich in der Praxis zunehmend: Klassische BI-Kennzahlen werden durch prädiktive Modelle ergänzt, Textdaten werden automatisiert klassifiziert, und anomale Datenpunkte werden durch ML-Algorithmen hervorgehoben statt manuell gefiltert. Dieses Modul legt die konzeptionellen Grundlagen: Welche KI-Methoden sind für analytische Fragestellungen besonders geeignet, und wie unterscheiden sie sich von klassischen statistischen Ansätzen?

• Supervised Learning für Regression und Klassifikation in Business-Szenarien
• Unsupervised Learning: Clustering, Segmentierung und Dimensionsreduktion in Analysedaten
• Feature Engineering für tabellarische Geschäftsdaten
• Evaluierungsmetriken für Analyse-Modelle: Präzision, Recall, RMSE, AUC
• Zeitreihenanalyse und Prognosemodelle für Business-KPIs
• Verbindung von statistischer Datenanalyse und ML-Methodik: Stärken und Grenzen

Modul 2 — Azure AI Engineer Associate (AI-102): Analytische Implementierungsszenarien AI-102 prüft breite Azure-KI-Kompetenz — dieser Kurs erarbeitet die Prüfungsinhalte konsequent aus der Perspektive analytischer Anwendungsfälle. Welche Cognitive Services sind für Datenanalysten besonders relevant? Wie konfiguriert man Azure Machine Learning für wiederholbare Analyse-Workflows? Wie bindet man Azure OpenAI in Berichts- und Dashboard-Systeme ein?

• Azure Cognitive Services für Analytics: Language (Textanalyse, Named Entity Recognition, Sentiment), Form Recognizer für Dokumentenextraktion
• Azure Machine Learning Studio: Automated ML, Designer, Pipeline-Erstellung für Analyse-Workloads
• Azure OpenAI Service: GPT-Modelle für Datenzusammenfassungen, natürlichsprachliche Abfragen und Report-Generierung
• Responsible AI in AI-102: Fairness-Assessment, Interpretierbarkeit, Explainability-Tools in Azure
• Modell-Monitoring und Drift-Erkennung: Daten-Drift, Konzept-Drift, Alerting-Konfiguration
• Prüfungsvorbereitung AI-102: Themengewichtung, Service-Architektur-Fragen und analytische Fallstudien

Modul 3 — Daten-Pipelines und Analytics-Architekturen mit KI Analytische KI-Lösungen entstehen nicht im Einzelexperiment, sondern in reproduzierbaren Pipelines, die Daten kontinuierlich verarbeiten und Modell-Outputs in operative Systeme einspeisen. Dieses Modul behandelt die Architektur solcher Pipelines auf Azure, die Integration mit BI-Tools und das operative Management von Analyse-Workloads.

• Azure Synapse Analytics: Integration von SQL, Spark und ML in einer einheitlichen Analyseumgebung
• Azure Data Factory: KI-gestützte Datentransformationen in Ingestion-Pipelines
• MLOps auf Azure: Modellversionierung, automatisiertes Retraining, CI/CD für ML-Modelle
• Power BI und Azure ML: KI-Insights direkt in Berichte und Dashboards einbetten
• Datenqualitätssicherung mit ML: Erkennung von Ausreißern, fehlenden Werten und Datenfehler-Mustern
• Streaming-Analysen mit Azure Stream Analytics und KI-Erweiterungen

Modul 4 — Verantwortungsvolle KI in Analytics und Governance In analytischen Entscheidungsprozessen trägt KI Konsequenzen: Kreditbewertungen, Personalentscheidungen, Produktempfehlungen — all das basiert zunehmend auf ML-Modellen. Dieses Modul behandelt, wie man analytische KI-Systeme so gestaltet, dass sie fair, transparent und erklärbar sind — und wie Azure-Tools dabei helfen.

• Bias-Analyse in Analysedaten: strukturelle, historische und Mess-Bias erkennen
• Azure Responsible AI Dashboard: Fairness, Fehleranalyse und Interpretierbarkeit in der Praxis
• Dokumentation von ML-Modellen: Model Cards, Datenschema-Dokumentation für Audits
• DSGVO-Anforderungen bei KI-gestützter Datenanalyse: Profiling, automatisierte Entscheidungen, Widerspruchsrecht
• EU AI Act: Risikoklassifikation für analytische KI-Systeme und entsprechende Compliance-Handlungsschritte
• Data Lineage und Nachvollziehbarkeit in komplexen Analysepipelines
• Ethische Überlegungen bei prädiktiven Modellen für sensible Datenkategorien
• KI-Governance-Frameworks für Data-Analytics-Teams: Rollen, Prozesse, Review-Zyklen
• Stakeholder-Kommunikation: KI-Modellergebnisse für nicht-technische Entscheidungsträger verständlich machen
• Continuous Monitoring und regelmäßige Fairness-Reviews nach Modell-Deployment
• Auditierbarkeit von KI-Entscheidungen in Reporting-Systemen
• Incident-Management bei fehlerhaften oder verzerrten KI-Ausgaben

Die analytische Perspektive, aus der dieser Kurs das AI-102-Wissen aufbaut, unterscheidet ihn wesentlich von einer rein technischen Zertifizierungsvorbereitung. Data-Analysten und BI-Entwickler können die gelernten Azure-KI-Dienste direkt in ihrer täglichen Arbeit einsetzen — nicht nur für eine Prüfung. Der Kurs schafft ein Profil, das auf dem Stellenmarkt nachgefragt ist: Azure-Kompetenz mit Zertifizierungsnachweis, kombiniert mit analytischer Fachkenntnis, die über Cloud-Deployment hinausgeht.

Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte im Bereich Datenanalyse, Business Intelligence und Cloud-Entwicklung, die KI systematisch in ihre analytischen Workflows integrieren möchten. Typische Teilnehmerprofile sind —

• Data-Analysten mit Interesse an Machine-Learning-Methoden
• BI-Entwickler, die Azure-KI-Dienste in Power BI oder andere Reporting-Tools einbinden wollen
• Azure-Entwickler und Cloud Solution Architects mit Analytics-Fokus
• Data Engineers, die ML-Pipelines auf Azure aufbauen
• Analytics-Manager, die KI-Projekte technisch bewerten und steuern

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format mit Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer. Strukturierte Theoriephasen zu Azure-Diensten und analytischen Konzepten wechseln mit praktischen Demos in Azure-Umgebungen und fallstudienbasierten Übungen ab, die typische Analytics-Szenarien aus dem Unternehmensumfeld aufgreifen. Teilnehmer können sich vom Homeoffice einwählen oder einen Arbeitsplatz im Schulungscenter nutzen. Dozenten bringen praktische Erfahrung aus Analytics- und Cloud-Projekten mit.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und dauert je nach individuellem Lernplan mehr als einen Monat bis zu drei Monate. Individuelle Start- und Teilzeittermine können vereinbart werden.

Nach Abschluss aller Kursmodule erhalten Teilnehmer ein Lehrgangszertifikat. Die Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate-Zertifizierung (AI-102) ist eine separate externe Prüfung bei Microsoft. Nach bestandener Prüfung stellt Microsoft das Zertifikat aus; es muss nach einem Jahr durch eine Online-Renewal-Assessment erneuert werden. Die Prüfung kann bei Pearson VUE online oder im Testcenter abgelegt werden.

Data-Analysten stehen vor einer Zäsur: Die Werkzeuge werden leistungsfähiger, die Erwartungen steigen — und wer KI-Dienste auf Cloudplattformen nicht kennt, gerät in Rückstand. AI-102 ist dabei mehr als ein technisches Zertifikat; es ist ein Nachweis, dass jemand die Azure-KI-Landschaft überblickt, Architekturentscheidungen trifft und Verantwortungsaspekte berücksichtigt — das ist in analytischen Führungsrollen ein klarer Mehrwert. Die Kombination aus datenanalytischem Domänenwissen und Azure-KI-Zertifizierung adressiert ein Profil, das in Digitalunternehmen, Unternehmensberatungen und data-driven Konzernen gesucht wird: jemand, der nicht nur Daten auswertet, sondern KI-gestützte Analysesysteme planen und verantworten kann. Dieser Kurs liefert genau das methodisch fundierte Rüstzeug dafür. Für Fachkräfte, die den Schritt von der klassischen Datenanalyse hin zu KI-Engineering machen wollen, ohne den analytischen Fokus aufzugeben, ist dieser Kurs der strukturierte Einstieg — mit einem anerkannten Microsoft-Zertifikat als konkretem Nachweis.