Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning

Big Data und Machine Learning sind keine Parallelwelten mehr — sie bedingen sich gegenseitig. Dieser Kurs verbindet beide Felder auf praktische Weise: Teilnehmende lernen, wie moderne Datenspeicher- und Verarbeitungsarchitekturen in Azure aufgebaut werden, wie Datenpipelines für ML-Workloads ausgelegt sind und wie Modelle mit Python-Skripten automatisiert trainiert, evaluiert und deployed werden. Der abschließende Kursinhalt — DP-3007 zur skriptbasierten Modellbereitstellung in Azure Machine Learning — ist das spezifische Unterscheidungsmerkmal dieses Programms: er bringt Datenengineering und ML-Operationalisierung in einem einzigen Ablauf zusammen.

Das erste Modul führt in die Welt der Big-Data-Architekturen ein und erklärt, warum klassische relationale Datenbanken bei bestimmten Datenvolumina und -geschwindigkeiten an ihre Grenzen stoßen. Azure Data Factory als Orchestrierungswerkzeug für Datenpipelines steht im Mittelpunkt; das Praxisprojekt — der Aufbau einer Azure-Data-Lake-Umgebung — gibt ersten Einblick in die Infrastrukturebene moderner Datenprojekte.

• Big-Data-Konzepte: Volume, Velocity, Variety und ihre Auswirkungen auf Architekturen
• Datenquellen, Datenströme und Integrationsstrategien in der Cloud
• Azure Data Factory: Pipelines, Trigger und Datenflussüberwachung
• Datensicherheit, Governance und Zugriffssteuerung in Azure Storage
• Aufbau einer Azure Data Lake-Umgebung als Praxisprojekt

Das zweite Modul schafft das Datenbankgrundlagen-Fundament auf DP-900-Niveau. Relationale Datenbankmodelle, NoSQL-Alternativen und der Einstieg in Azure Synapse Analytics werden so vermittelt, dass Teilnehmende anschließend gezielt das richtige Speicher- und Abfragewerkzeug für unterschiedliche Anforderungsprofile auswählen können.

• Relationale Datenbanken, SQL-Grundkonzepte und normalisierte Schemata
• NoSQL-Datenbanken in Azure: Cosmos DB und ihre Anwendungsfelder
• Azure Synapse Analytics als Plattform für große Analyseworkloads
• Cloud Data Governance und Metadaten-Management
• Erstellung einer relationalen Datenbank mit ersten Abfragen als Praxisprojekt

Das dritte Modul ist das ML-Herzstück des Kurses und deckt den Microsoft DP-100-Stoff ab. Hier lernen Teilnehmende, wie Maschinelles Lernen in Azure eingebettet ist: von der Umgebungskonfiguration über das Modelltraining bis zum Deployment. Das Leitprojekt — Prognose von Verkaufszahlen mit einem Regressionsmodell — durchläuft den vollständigen ML-Lifecycle in Azure ML.

• Grundlagen des maschinellen Lernens und Algorithmusauswahl für Praxisaufgaben
• Azure Machine Learning Workspace einrichten und konfigurieren
• Feature Engineering, Datenaufbereitung und Trainingsdatenverwaltung
• Modelltraining, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Optimierung
• Deployment und Monitoring eines Regressionsmodells als Praxisprojekt

Das vierte Modul — DP-3007 — ist der spezifischste und anspruchsvollste Kursabschnitt. Es geht um die Automatisierung des Modelltrainings: Teilnehmende schreiben Python-Skripte, die in Azure ML automatisiert ausgeführt werden, nutzen Compute-Cluster für paralleles Training und verwalten Modellversionen systematisch. Das Praxisprojekt bildet einen vollständigen automatisierten Training-Deployment-Zyklus ab.

• Aufbau von ML-Skripten für automatisiertes Training in Azure ML
• Nutzung von Compute-Instanzen, Clustern und Pipeline-Steps
• Modellversionierung, Experiment-Tracking und Reproduzierbarkeit
• Monitoring von Modellqualität und Data Drift im laufenden Betrieb
• Automatisiertes Training und Deployment als Abschlussprojekt

Das fünfte Modul schließt den Kurs mit integrierten Praxisprojekten und der Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfungen DP-900 und DP-100 ab. Teilnehmende entwickeln ein eigenes Data-Engineer-Projekt und präsentieren es.

• Konzeption einer End-to-End-Pipeline für Big Data und Machine Learning
• Integration von Datenpipeline und ML-Workflow zu einem geschlossenen System
• Dokumentation und technische Präsentation der eigenen Projektergebnisse
• Berufliche Perspektiven im Big-Data- und ML-Engineering-Markt

Praxisprojekte und Labors

• Azure Data Lake-Umgebung aufsetzen und erste Datenpipeline konfigurieren
• Relationale Datenbank in Azure erstellen und mit SQL abfragen
• Regressionsmodell in Azure ML trainieren und deployen
• Python-Trainingsskript für Azure ML schreiben und automatisiert ausführen
• Compute-Cluster für paralleles Modelltraining konfigurieren
• Modellversionierung und Experiment-Tracking in Azure ML Workspace
• Data-Factory-Pipeline für automatisierten Datenimport aus mehreren Quellen
• Feature-Engineering-Skript für strukturierte Trainingsdaten
• End-to-End-Pipeline: von Rohdaten bis zum bereitgestellten ML-Endpunkt
• Monitoring-Dashboard für Modellqualität und Data Drift
• Abschluss-Präsentation des eigenen Big-Data-Engineering-Projekts

Die Projekte werden schrittweise komplexer und greifen ineinander: Was in Modul 1 als Datenpipeline aufgebaut wurde, fließt in Modul 3 als Trainingsdatenbasis ein und wird in Modul 4 als automatisierter Skript-Workflow vollendet. Diese Kontinuität sorgt dafür, dass Teilnehmende am Ende einen vollständig verbundenen System-Stack verstehen, nicht nur einzelne Komponenten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die in der Schnittmenge von Datentechnik und Machine Learning arbeiten wollen.

• IT-Fachkräfte mit Interesse an Cloud-Datenarchitekturen und ML-Workflows
• Angehende Data Engineers, die den Weg zur Azure-Zertifizierung einschlagen möchten
• Data Scientists, die ihre Modelle besser in cloud-basierte Infrastrukturen einbetten wollen
• Entwickler, die ML-Pipelines in produktiven Unternehmensumgebungen aufbauen sollen
• Fachkräfte mit Grundkenntnissen in Datenbanken oder Programmierung, die auf Azure-ML-Niveau aufsteigen möchten

Der Kurs folgt dem Combined-Learning-Ansatz mit einem Mix aus geführten Online-Lehreinheiten und eigenverantwortlich durchgeführten Laborprojekten. Jedes Modul schließt mit einem konkreten Azure-Laborprojekt ab, das in der eigenen Arbeitsumgebung oder in einer bereitgestellten Testumgebung durchgeführt wird. Besonders im vierten Modul (DP-3007) wird intensiv an eigenen Skripten gearbeitet, die anschließend gemeinsam besprochen werden. Der Kurs ist deutschlandweit online verfügbar und wird überwiegend als Vollzeitvariante durchgeführt.

Die Weiterbildung umfasst fünf aufeinander aufbauende Module, die zusammen einen substanziellen Zeitraum in Vollzeit beanspruchen. Eine Teilzeitvariante ist ebenfalls verfügbar. Genaue Termininformationen geben die Anbieter auf Anfrage bekannt.

Der Kurs bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfungen DP-900 (Azure Data Fundamentals) und DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) vor sowie auf DP-3007 als ergänzende Qualifizierung im Bereich des skriptbasierten Modelltrainings. Die Prüfungen werden extern bei akkreditierten Microsoft-Testcentern abgelegt. Zusätzlich erhalten Absolventen ein trägerinternes Teilnahmezertifikat.

Big-Data-Engineering und Machine-Learning-Operationalisierung in einem einzigen Lernpfad zu verbinden, ist der eigentliche Vorteil dieses Kurses. Viele Weiterbildungsangebote decken eines dieser Felder ab — dieses Programm adressiert gezielt die Schnittstelle: Datenpipelines, die wirklich für ML-Workloads gebaut sind, und ML-Modelle, die tatsächlich in cloud-native Infrastrukturen laufen. Die DP-3007-Zusatzqualifikation ist das Kernelement, das diesen Kurs von allgemeinen Azure-Data-Ausbildungen unterscheidet. Wer skriptbasiertes Modelltraining und automatisierte Deployment-Pipelines beherrscht, besetzt eine Funktion, die in vielen Unternehmen erst aufgebaut wird — und deshalb mit wachsendem Einfluss verbunden ist. Das abschließende Eigenprojekt ist kein Pflichtformat, sondern ein Portfoliostück: Wer zeigen kann, dass er eine End-to-End-Pipeline von Rohdaten bis zum bereitgestellten ML-Dienst aufgebaut hat, hat im Bewerbungsgespräch etwas Konkretes vorzuzeigen — und das ist in einem Markt, der oft nur Zertifikate sieht, ein echter Unterschied.