Azure Data Scientist Associate (DP-100) + MS-900 Microsoft 365 Fundamentals

Die Weiterbildung Azure Data Scientist Associate (DP-100) + MS-900 Microsoft 365 Fundamentals ist eine strukturierte Qualifizierungsmaßnahme im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen auf der Microsoft Azure-Plattform. Ausgangspunkt ist der Grundlagenkurs DP-900 Azure Data Fundamentals, der ein solides Verständnis von Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Analysediensten in der Azure-Cloud vermittelt. Darauf aufbauend führt das Kernstück der Maßnahme — die DP-100-Zertifizierung Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure — in die professionelle Gestaltung und Umsetzung von Machine-Learning-Lösungen ein. Abgerundet wird die Maßnahme durch MS-900 Microsoft 365 Fundamentals, das den Teilnehmenden einen soliden Überblick über die Microsoft-Produktlandschaft gibt. Alle drei Module schließen mit offiziellen Herstellerprüfungen ab.

Das erste Modul DP-900 Azure Data Fundamentals legt das Fundament für alle weiteren Lerninhalte. Teilnehmende erwerben hier ein verlässliches Verständnis dafür, wie Daten in der Azure-Cloud strukturiert, gespeichert und verarbeitet werden. Das Modul ist für Einsteiger konzipiert und setzt keine Vorerfahrung mit Azure voraus.

• Relationale und nicht-relationale Datenspeicherlösungen in Azure
• Grundlegende Konzepte von Datenbanken, Datenpipelines und Datawarehouses
• Azure SQL Database, Azure Cosmos DB und Azure Blob Storage im Überblick
• Einführung in Azure Synapse Analytics und Power BI
• Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung mit Microsoft-Tools
• Vorbereitung auf die offizielle DP-900-Prüfung mit Praxisaufgaben und Übungsexamina

Das zweite und umfangreichste Modul DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure bildet das Kernstück der gesamten Maßnahme. Hier arbeiten die Teilnehmenden intensiv mit dem Azure Machine Learning Service und lernen, vollständige ML-Projekte von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung zu gestalten. Besonderes Gewicht liegt auf der praxisorientierten Umsetzung realer Data-Science-Szenarien.

• Einrichtung und Verwaltung eines Azure Machine Learning Workspace
• Datenaufnahme, Bereinigung und Feature Engineering mit Azure ML-Datasets
• Training von ML-Modellen mit Azure Compute Clusters und Compute Instances
• Einsatz von Designer (No-Code), AutoML und SDK-basierten Ansätzen in Azure ML
• Erstellung und Verwaltung von ML-Pipelines zur Automatisierung des Trainingsablaufs
• Hyperparameter-Tuning mit Azure ML HyperDrive
• Modell-Deployment als Echtzeitendpunkt (AKS) oder Batch-Endpoint
• Interpretierbarkeit von Modellen und Responsible-AI-Konzepte in Azure
• Monitoring und Neutraining von Modellen in der Produktion

Das dritte Modul MS-900 Microsoft 365 Fundamentals erweitert das Profil der Teilnehmenden um betriebswirtschaftlich relevantes Cloud-Wissen. Es richtet sich an alle, die ein fundiertes Verständnis der Microsoft 365-Dienste im Unternehmenskontext benötigen.

• Microsoft 365-Produktfamilie: Teams, SharePoint, Exchange, OneDrive und mehr
• Cloud-Grundkonzepte: SaaS, PaaS, IaaS und deren Abgrenzung
• Sicherheit, Compliance und Datenschutz in Microsoft 365
• Microsoft 365-Abonnementmodelle und Lizenzverwaltung
• Grundlagen der Identitäts- und Zugriffsverwaltung (Azure AD)

Im Praxisteil werden die Inhalte aller drei Module an konkreten Übungsszenarien vertieft. Teilnehmende bearbeiten end-to-end Machine-Learning-Aufgaben und festigen ihr Wissen durch prüfungsnahe Szenarien.

• Analyse eines strukturierten Datensatzes und Vorbereitung für das Modelltraining
• Aufbau einer Machine-Learning-Pipeline mit Azure ML Designer
• Vergleich verschiedener Algorithmen zur Klassifikation und Regression
• Deployment eines trainierten Modells als REST-Webdienst in Azure Container Instances
• Einrichtung von Monitoring-Metriken und Datenverschiebungsalarmen in Azure ML
• Dokumentation eines ML-Projekts nach dem Azure Well-Architected Framework
• Bearbeitung von Übungsexamina zu DP-900, DP-100 und MS-900
• Auswertung von AutoML-Ergebnissen und Auswahl des besten Modells
• Reflexion von Modellentscheidungen mit Explainability-Tools
• Erstellung einer einfachen Datenpipeline zur Datenaufbereitung in Azure Synapse
• Konfiguration von Azure Active Directory-Berechtigungen im M365-Kontext
• Simulation eines Prüfungsumfelds unter realistischen Zeitbedingungen

Die Prüfungsvorbereitung ist in alle Module integriert. Jeder Kursbaustein schließt mit Übungsklausuren, Praxisaufgaben und abschließendem Examen ab. Nach bestandener Prüfung erhalten Teilnehmende das offizielle Microsoft-Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte und Quereinsteiger, die eine fundierte Karriere im Bereich Cloud-Datenwissenschaft und maschinelles Lernen auf Microsoft Azure anstreben. Sie ist besonders geeignet für Personen, die systematisch und zertifiziert in das Azure-Ökosystem einsteigen möchten.

• Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler, die ihre Azure-Kenntnisse ausbauen oder zertifizieren lassen möchten
• IT-Fachkräfte und Softwareentwickler mit Interesse an maschinellem Lernen und Cloud-Plattformen
• Business-Intelligence- und Analytics-Experten, die in die ML-Welt wechseln wollen
• Berufseinsteiger mit Grundkenntnissen in Programmierung und Statistik
• Arbeitssuchende, die sich mit Hilfe eines Bildungsgutscheins für den Arbeitsmarkt qualifizieren möchten

Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt, das Präsenzunterricht, virtuelle Kursanteile und selbstgesteuertes Lernen miteinander verbindet. Instruktorengeführte Live-Sessions werden durch Selbstlernphasen mit offiziellen Microsoft-Lernmaterialien, Praxisaufgaben und Übungsklausuren ergänzt. Dieses Format ermöglicht eine hohe Flexibilität bei gleichzeitiger direkter Unterstützung durch erfahrene Trainerinnen und Trainer. Laborübungen werden in cloud-basierter Umgebung durchgeführt, sodass keine lokale Installation von Azure-Diensten erforderlich ist.

Die Maßnahme dauert in der Regel zwischen einem und drei Monaten, je nach gewähltem Lerntemplan (Vollzeit oder Teilzeit). Die genaue Kursdauer wird im individuellen Beratungsgespräch festgelegt und richtet sich nach den Vorkenntnissen und zeitlichen Möglichkeiten der Teilnehmenden. Vollzeitteilnehmende können die Maßnahme in der Regel in vier bis sechs Wochen absolvieren, während Teilzeitvarianten auf bis zu drei Monate ausgelegt sind.

Nach erfolgreichem Abschluss aller Prüfungen erhalten Teilnehmende drei international anerkannte Microsoft-Herstellerzertifikate: Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900), Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) sowie Microsoft Certified: Microsoft 365 Fundamentals (MS-900). Diese Zertifikate sind weltweit anerkannt und gelten als Nachweis für fundierte Cloud-Kompetenzen gegenüber Arbeitgebern. Zusätzlich wird ein Lehrgangszertifikat ausgestellt.

Der Erwerb des Azure Data Scientist Associate-Zertifikats (DP-100) gehört zu den gefragtesten IT-Qualifikationen auf dem europäischen Arbeitsmarkt. Unternehmen aller Branchen suchen Fachkräfte, die maschinelles Lernen auf professioneller Cloud-Infrastruktur umsetzen können. Mit dieser Zertifizierung steigen Teilnehmende direkt in relevante Rollen wie Azure Data Scientist, ML Engineer oder Data Engineer ein — Positionen mit überdurchschnittlichem Gehaltsrahmen und stabiler Nachfrageentwicklung. Die Kombination mit MS-900 macht die Qualifikation besonders vielseitig einsetzbar: Teilnehmende verstehen nicht nur die technische Datenwissenschaft, sondern auch die Unternehmensinfrastruktur und Cloud-Governance-Anforderungen, die in vielen Unternehmen eng mit Azure-Projekten verknüpft sind. Das eröffnet auch Positionen an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Maßnahme über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar, was die finanzielle Einstiegshürde erheblich senkt. Abhängig von der persönlichen Situation kommen auch das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Interessierte sollten frühzeitig Kontakt zu ihrer zuständigen Stelle aufnehmen, um Fördermöglichkeiten individuell zu klären.