KI + IoT Grundlagen Kurs: AI-900, IoTBIZ, DP-900
Kombinierter Lernpfad aus fünf Modulen — AI-900, AIBIZ, IoTBIZ, DP-900 und ETBIZ-110 — der zeigt, wie IoT-Sensordaten mit KI-Methoden analysiert und in Unternehmensanwendungen überführt werden.
Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:
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Kurzantworten zum Kurs
Einordnung: Software- & Praxistraining
- Wie lange dauert der Kurs?
- Die fünf Module umfassen zusammen rund 61 Unterrichtstage in Vollzeit. In Teilzeit verteilen sich die Inhalte über mehrere Monate. Die Reihenfolge der Module ist inhaltlich sinnvoll aufgebaut — AI-900 und IoTBIZ bilden das Fundament, DP-900 das Datenfundament, ETBIZ-110 den strategischen… Details
- Welcher Abschluss ist vorgesehen?
- Nach bestandenen Prüfungen erwerben Absolventen fünf international anerkannte Herstellerzertifikate: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900), CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals), CertNexus IoTBIZ (Internet of Things for Business Professionals), Microsoft Certified: Azure… Details
- Welche Voraussetzungen gelten?
- Grundkenntnisse in IT oder Datenmanagement erleichtern den Einstieg, sind aber keine zwingende Bedingung. Für die DP-900-Module ist ein grundlegendes Verständnis von Datenbanken hilfreich. Englischkenntnisse sind für die Prüfungsunterlagen und Zertifizierungsprüfungen nützlich. Das Kursniveau… Details
Worum geht es in diesem Kurs?
Intelligente Gebäude, vernetzte Produktionsanlagen, Predictive-Maintenance-Systeme und automatisierte Lieferketten haben eines gemeinsam: Sie verbinden das Internet of Things mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Sensoren liefern kontinuierlich Rohdaten — KI-Verfahren machen diese Daten interpretierbar, prognostizierfähig und handlungsrelevant. Wer beide Disziplinen verknüpfen kann, ist in industriellen, logistischen und infrastrukturellen Anwendungsfeldern gefragt. Dieser Lernpfad führt systematisch durch fünf aufeinander aufbauende Module: das KI-Fundament mit Microsoft AI-900, die Business-Perspektive mit CertNexus AIBIZ, das IoT-Systemwissen mit CertNexus IoTBIZ, das Datenfundament mit Microsoft DP-900 sowie Zukunftstechnologien mit CertNexus ETBIZ-110. Alle Module schließen mit einer international anerkannten Zertifizierung ab.
Was lernst du in diesem Kurs?
Modul 1 — Microsoft AI-900: Azure AI Fundamentals: Das erste Modul legt das konzeptionelle Fundament für KI und zeigt, wie Azure Cognitive Services und Machine-Learning-Dienste in der Praxis eingesetzt werden. Im Kontext des Lernpfads wird besonders beleuchtet, wie KI-Dienste mit IoT-Datenquellen zusammenarbeiten.
- Grundlagen von Machine Learning und Deep Learning in der Anwendung
- Azure KI-Dienste: Bild- und Spracherkennung, anomaly detection, Textanalyse
- Responsible AI: Fairness, Erklärbarkeit und Transparenz in IoT-KI-Systemen
- Praxisbeispiel: Chatbot-Architektur für IoT-Support und Gerätefehler-Diagnose
- Azure Machine Learning Studio: Grundorientierung
- Vorbereitung auf die AI-900-Zertifizierungsprüfung
Modul 2 — CertNexus AIBIZ: KI für Business-Professionals: Technologieverständnis allein genügt nicht. Wer IoT-KI-Projekte vorantreiben will, muss Business Cases strukturieren, Risiken abwägen und Governance-Anforderungen kennen. Dieses Modul schärft den strategischen Blick.
- Entwicklung und Bewertung von Business Use Cases für KI und IoT
- Governance-Strukturen für KI-gestützte IoT-Systeme im Unternehmen
- Compliance-Anforderungen: Datenschutz, Audit-Trails, Zertifizierungspflichten
- Praxisbeispiel: Entscheidungsvorlage für ein Predictive-Maintenance-Projekt
- Make-or-Buy-Entscheidungen für IoT-KI-Infrastruktur
- Stakeholder-Kommunikation in technischen Transformationsvorhaben
Modul 3 — CertNexus IoTBIZ: Internet of Things für Business-Professionals: Das Kernmodul des IoT-Strangs. Hier werden Systemarchitektur, Verbindungsprotokolle, Datensicherheit und praktische Einsatzgebiete vernetzter Geräte behandelt — als Vorbereitung auf den Einsatz von KI auf diesen Datenquellen.
- IoT-Schichtenmodell: Sensoren, Gateways, Netzwerk, Plattform, Anwendung
- Kommunikationsprotokolle: MQTT, HTTP, CoAP und deren Einsatzgebiete
- Sicherheitsanforderungen für IoT-Systeme: Gerätesicherheit, Verschlüsselung, Zugriffssteuerung
- Industrielle IoT-Anwendungen: Predictive Maintenance, Asset Tracking, Smart Factory
- Praxisbeispiel: Aufbau einer IoT-gestützten Lieferkette mit Echtzeit-Tracking
- IoT-Pilotprojekte initiieren: Anforderungserhebung, Proof of Concept, Rollout
Modul 4 — Microsoft DP-900: Azure Data Fundamentals: IoT-Systeme produzieren Daten in hoher Frequenz und Vielfalt. Dieses Modul vermittelt das Datenfundament, das notwendig ist, um Sensordatenströme sinnvoll zu speichern, abzufragen und für KI-Analysen aufzubereiten.
- Relationale und nicht-relationale Datenbankkonzepte im Azure-Kontext
- Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Azure Blob Storage für IoT-Daten
- Grundlagen von Echtzeit-Datenverarbeitung: Azure Stream Analytics und Event Hubs
- Datenvisualisierung und Reporting mit Azure-Diensten
- Praxisbeispiel: Verarbeitung und Analyse von Temperatursensordaten mit Azure SQL
- Vorbereitung auf die DP-900-Zertifizierungsprüfung
Modul 5 — CertNexus ETBIZ-110: Emerging Technologies: Das abschließende Modul bettet IoT und KI in den breiteren technologischen Entwicklungskontext ein. Edge Computing, Blockchain und vernetzte Systeme werden nicht abstrakt behandelt, sondern anhand konkreter IoT-KI-Anwendungsfälle.
- Edge Computing: KI-Inferenz direkt auf dem Gerät ohne Cloud-Verbindung
- Vorteile und Grenzen von Edge-KI gegenüber Cloud-basierter Verarbeitung
- Blockchain für IoT-Datenprovenienz und manipulationssichere Audit-Trails
- Technologiekonvergenz: Wo treffen Edge, 5G, KI und IoT aufeinander?
- Praxisbeispiel: Smart-Home-Szenario mit Edge-Computing-Komponente
- Zukunftsszenarien und strategische Einordnung für Unternehmensplanung
Praxis-Block — IoT und KI in der Anwendung
- AI-900-Prüfungssimulation mit Fokus auf IoT-relevante KI-Dienste
- Business Case für ein Predictive-Maintenance-System strukturieren und präsentieren
- IoT-Systemarchitektur für eine Smart-Factory-Anwendung skizzieren und begründen
- MQTT-Datenstrom in einer Simulationsumgebung konfigurieren und analysieren
- Sicherheitskonzept für ein IoT-Gerätenetz entwickeln und kritisch prüfen
- Sensordaten mit Azure Stream Analytics verarbeiten und visualisieren
- Praxisaufgabe DP-900: Datenbankwahl für IoT-Zeitreihendaten begründen
- Edge-Computing-Szenario konzipieren: welche KI-Logik bleibt lokal, was geht in die Cloud?
- Blockchain-Anwendungsfall für Lieferketten-Tracking bewerten
- IoT-KI-Integrationskonzept für einen konkreten Unternehmenskontext erarbeiten
- Prüfungsvorbereitungssimulationen für AI-900, DP-900 und ETBIZ-110
- Abschlusspräsentation: Eigenes IoT-KI-Projektkonzept vorstellen und diskutieren
Lernende verlassen den Kurs nicht nur mit fünf Zertifizierungen, sondern mit einem klaren Bild davon, wie IoT und KI zusammenwirken — und wie man dieses Wissen in konkreten Projekten einsetzt.
Lernziele:
- KI-Grundkonzepte und Azure KI-Services sicher einordnen und erklären
- Business Use Cases für KI und IoT entwickeln und gegenüber Stakeholdern argumentieren
- IoT-Systemarchitekturen verstehen und deren Sicherheitsanforderungen einschätzen
- Datenbankkonzepte und Azure-Datendienste für IoT-Datenverarbeitung nutzen
- Sensordatenströme mit geeigneten Analyse- und Speichermethoden verarbeiten
- Predictive-Maintenance-Szenarien konzipieren und technisch einordnen
- Edge-Computing als Ergänzung zur Cloud-basierten KI-Verarbeitung einsetzen
- Blockchain-Konzepte im Kontext von IoT-Datenprovenienz einordnen
- Governance- und Sicherheitsanforderungen für IoT-KI-Systeme formulieren
- Emerging-Tech-Trends (Edge, Blockchain, Connected Systems) strategisch bewerten
- Interoperabilität zwischen IoT-Geräten und Azure-Datendiensten planen
- Anwendungsfälle für KI + IoT in Produktion, Logistik und Smart-Building dokumentieren
Für wen ist der Kurs geeignet?
Der Lernpfad richtet sich an IT-Fachkräfte, Datenanalysten und technisch interessierte Quereinsteiger, die verstehen möchten, wie vernetzte Geräte und KI-Methoden in modernen Unternehmensanwendungen zusammenspielen.
- IT-Fachkräfte mit Interesse an IoT-Infrastrukturen und KI-gestützter Datenanalyse
- Datenanalysten, die ihr Wissen auf IoT-Datenquellen ausweiten möchten
- Entwicklerinnen und Entwickler, die an vernetzten Systemen und Echtzeit-Daten arbeiten
- Technische Projektleiter, die IoT-KI-Projekte planen und steuern wollen
- Quereinsteiger mit IT-Grundkenntnissen und Interesse an vernetzten Systemen
Grundkenntnisse in IT oder Datenmanagement erleichtern den Einstieg, sind aber keine zwingende Bedingung. Für die DP-900-Module ist ein grundlegendes Verständnis von Datenbanken hilfreich. Englischkenntnisse sind für die Prüfungsunterlagen und Zertifizierungsprüfungen nützlich. Das Kursniveau reicht von Anfänger bis Fortgeschritten, wobei die Module aufeinander aufbauen und gezielt führen.
Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?
Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das strukturierte Präsenz- oder Online-Lernphasen mit praktischen Übungseinheiten verbindet. Theorie und Praxis wechseln sich bewusst ab: Konzepte werden anhand realer IoT-KI-Szenarien wie Predictive Maintenance, Smart Cities und Lieferketten-Tracking illustriert. Teilnehmende erhalten Zugang zu Azure-Sandbox-Umgebungen und können Sensor-Datenströme direkt verarbeiten.
Die fünf Module umfassen zusammen rund 61 Unterrichtstage in Vollzeit. In Teilzeit verteilen sich die Inhalte über mehrere Monate. Die Reihenfolge der Module ist inhaltlich sinnvoll aufgebaut — AI-900 und IoTBIZ bilden das Fundament, DP-900 das Datenfundament, ETBIZ-110 den strategischen Abschluss. Der individuelle Zeitplan wird auf Basis von Vorkenntnissen und Lernformat festgelegt.
Nach bestandenen Prüfungen erwerben Absolventen fünf international anerkannte Herstellerzertifikate: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900), CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals), CertNexus IoTBIZ (Internet of Things for Business Professionals), Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900) sowie CertNexus ETBIZ-110 (Emerging Technology for the Business Professional). Ergänzend wird ein Lehrgangszertifikat ausgestellt.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?
Die Verbindung von KI und IoT ist eines der am stärksten wachsenden Technologiefelder in der Industrie. Unternehmen in Produktion, Logistik, Energie und Gebäudemanagement suchen aktiv nach Fachkräften, die nicht entweder KI oder IoT kennen, sondern beides zusammendenken können. Dieser Lernpfad adressiert genau diese Lücke. Fünf Zertifizierungen aus zwei führenden Anbieterlinien — Microsoft und CertNexus — dokumentieren ein breit aufgestelltes Kompetenzprofil. Wer AI-900, IoTBIZ, DP-900, AIBIZ und ETBIZ-110 vorweisen kann, hat sowohl das technische als auch das geschäftliche Fundament für IoT-KI-Projekte und ist in der Lage, diese von der Anforderungserhebung bis zur Umsetzung zu begleiten. Besonders wertvoll ist das Modul IoTBIZ in Kombination mit DP-900: Wer versteht, wie IoT-Systeme aufgebaut sind, und wer gleichzeitig weiß, wie Echtzeit-Sensordaten in Azure gespeichert und abgefragt werden, kann die technische Brücke zwischen Gerätewelt und KI-Analyse schlagen — eine Fähigkeit, die viele Kandidaten auf dem Arbeitsmarkt nicht mitbringen.
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.
- IoT-Entwickler/in
- KI-Spezialist/in
- Data Analyst (IoT)
- IoT Solutions Architect
- Data Engineer
- Technische/r Projektmanager/in (IoT)
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 ist der Unterschied zwischen diesem Kurs und einem reinen KI-Kurs?
Dieser Lernpfad verbindet KI explizit mit dem Internet of Things. Neben KI-Grundlagen (AI-900) und Business-Perspektiven (AIBIZ) werden IoT-Systemarchitekturen (IoTBIZ), Azure-Datendienste für Sensordaten (DP-900) und Zukunftstechnologien wie Edge Computing behandelt. Der Fokus liegt auf der Verbindung beider Technologien in industriellen und logistischen Anwendungen.
Welche Zertifizierungen sind im Lernpfad enthalten?
Der Kurs bereitet auf fünf international anerkannte Herstellerprüfungen vor: Microsoft AI-900, CertNexus AIBIZ, CertNexus IoTBIZ, Microsoft DP-900 und CertNexus ETBIZ-110. Nach bestandenen Prüfungen werden die entsprechenden Herstellerzertifikate ausgestellt.
Was ist Predictive Maintenance und warum spielt es in diesem Kurs eine Rolle?
Predictive Maintenance ist die vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen auf Basis von Sensordaten und KI-Analysen. Anstatt Wartungen nach festen Intervallen durchzuführen, erkennen KI-Modelle drohende Ausfälle frühzeitig. Das ist eines der wirtschaftlich bedeutsamsten Anwendungsfelder von KI + IoT und zieht sich als konkretes Beispiel durch mehrere Module.
Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?
Tiefe Programmierkenntnisse sind keine Voraussetzung. Das Kursniveau reicht von Anfänger bis Fortgeschritten. Für die Praxisblöcke mit Azure-Diensten ist Grundverständnis von Datenbanken und Dateioperationen hilfreich, aber der Kurs führt systematisch an alle Themen heran.
In welchen Branchen sind diese Kenntnisse besonders gefragt?
Produktion und Fertigung (Predictive Maintenance, Smart Factory), Logistik und Lieferketten (Asset Tracking, Echtzeit-Monitoring), Gebäudemanagement (Smart Building, Energieeffizienz) und Energie (Smart Grid, Verbrauchsanalyse) sind die Hauptbranchen. Aber auch Gesundheitswesen und Landwirtschaft setzen zunehmend auf IoT-KI-Kombinationen.