Data Engineer - Fortgeschrittene ML

Dieser Kurs richtet sich an Data Engineers und verwandte IT-Fachkräfte, die bereits erste Erfahrungen mit Datenverarbeitung und Machine Learning mitbringen und diese auf ein produktionsreifes Niveau heben wollen. Im Mittelpunkt stehen komplexe Datenpipelines in Azure, die Integration von ML-Modellen in Unternehmensprozesse sowie der Einsatz moderner Python-Frameworks. Die Inhalte sind auf die Anforderungen der Zertifizierungsprüfungen DP-203, AI-900, AI-102 und CertNexus CAIP abgestimmt.

Fortgeschrittene Datenpipelines und ML-Workflows Der erste Themenblock legt die technische Grundlage für den gesamten Kurs. Im Fokus stehen komplexe Pipelines, die nicht nur Daten transferieren, sondern gezielt für den Einsatz von ML-Modellen optimiert werden. Anhand eines durchgängigen Praxisbeispiels — dem Aufbau einer Echtzeitpipeline zur Analyse von Sensordaten — werden Konzepte wie Stream Processing, Batch-Verarbeitung und Pipeline-Monitoring praktisch erfahrbar.

• Architekturmuster für ML-optimierte Datenpipelines
• Stream- und Batch-Verarbeitung im Vergleich: Einsatzbereiche und Werkzeuge
• Skalierung von Datenpipelines bei wachsenden Datenvolumina
• Monitoring und Fehlerdiagnose in produktiven Pipeline-Umgebungen
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Echtzeit-Analyse-Pipeline für industrielle Sensordaten
• Qualitätssicherung und Datenvalidierung innerhalb automatisierter Workflows

Big Data und Cloud-Verarbeitung — Microsoft DP-203 Dieser Block vermittelt die Kompetenzen, die für die Zertifizierungsprüfung DP-203 „Data Engineering on Microsoft Azure" erforderlich sind. Die Teilnehmenden lernen, wie große, heterogene Datenmengen in Azure strukturiert, verarbeitet und für nachgelagerte Analysen bereitgestellt werden. Das Predictive-Maintenance-Szenario aus dem ersten Block wird hier auf Azure-Infrastruktur übertragen.

• Azure Data Lake Storage Gen2: Aufbau und Partitionierungsstrategien
• Azure Data Factory: Orchestrierung komplexer Datenpipelines
• Azure Synapse Analytics: Integration von Data Warehouse und Big-Data-Verarbeitung
• Datenintegration aus heterogenen Quellen (On-Premises, IoT, SaaS)
• Praxisbeispiel: Verarbeitung von Maschinendaten für Predictive-Maintenance-Analysen
• Vorbereitung auf die DP-203-Prüfung: Prüfungsstruktur und Themenschwerpunkte

KI-Grundlagen und Umsetzung — Microsoft AI-900 und AI-102 Der dritte Block führt von den konzeptionellen Grundlagen künstlicher Intelligenz (AI-900) direkt zur Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Lösungen (AI-102). Die Teilnehmenden lernen, Azure Cognitive Services und Azure Machine Learning in konkrete Anwendungen zu überführen, wie etwa ein Sprachverständnismodell auf Basis von Azure Language Service.

• Grundkonzepte von KI, Machine Learning und Deep Learning (AI-900)
• Azure Cognitive Services: Vision, Sprache, Entscheidung, Suche
• Azure Machine Learning: Modelltraining, -evaluierung und -deployment
• Gestaltung verantwortungsvoller KI-Lösungen gemäß Microsoft-Prinzipien
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines textbasierten Sprachmodells mit Cognitive Services
• Vorbereitung auf AI-900 und AI-102: Fokusthemen und Prüfungsformat

Fortgeschrittene KI-Anwendungen — CertNexus CAIP Das CertNexus-Modul vertieft die angewandten KI-Kompetenzen über die Azure-Welt hinaus. Der Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) fokussiert auf die methodisch saubere Umsetzung von KI-Projekten, einschließlich Governance, Risikoabschätzung und Integration in bestehende Unternehmensprozesse. Ein Finanzprognose-Szenario illustriert den Einsatz fortgeschrittener ML-Modelle in der Praxis.

• Methoden der Feature-Selektion und Feature-Engineerings für komplexe Datensätze
• Überwachte und unüberwachte Lernverfahren im Praxisvergleich
• KI-Governance: Erklärbarkeit, Fairness und Dokumentationspflichten
• Compliance-Anforderungen bei KI-Einsatz in regulierten Branchen
• Praxisbeispiel: Finanzprognosen mit Ensemble-Methoden und Zeitreihenmodellen
• Vorbereitung auf die CAIP-Zertifizierungsprüfung von CertNexus

Python und moderne ML-Frameworks Der abschließende technische Block baut auf vorhandenen Python-Grundkenntnissen auf und führt in die praktische Anwendung von Pandas, NumPy und PyTorch ein. Statt isolierter Syntaxübungen stehen Datenverarbeitungs- und Modellierungs-Workflows im Vordergrund, die dem Arbeitsalltag eines Data Engineers entsprechen.

• Pandas: Datenbereinigung, Aggregation und Zeitreihenverarbeitung
• NumPy: Matrizenoperationen und numerische Berechnungen für ML-Pipelines
• PyTorch: Aufbau, Training und Evaluation von neuronalen Netzen
• Datenvorverarbeitung und Normalisierung für Klassifikationsaufgaben
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells auf einem industriellen Datensatz
• Integration von Python-Modellen in Azure ML-Pipelines

Der Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, die bereits Berufserfahrung im Umgang mit Daten oder Cloud-Infrastrukturen haben und ihre Kenntnisse systematisch in Richtung Machine Learning und fortgeschrittenes Data Engineering vertiefen wollen.

• Data Engineers mit Interesse an ML-Integration
• Data Scientists, die Cloud-Engineering-Kompetenzen ausbauen wollen
• Entwicklerinnen und Entwickler mit Azure-Vorerfahrung, die in datenintensive Rollen wechseln
• IT-Spezialistinnen und -Spezialisten mit Grundkenntnissen in Python und SQL
• Cloud-Architects, die ML-Workloads in Azure-Architekturen einbetten

Der Kurs verbindet angeleitete Online-Lernphasen mit eigenständigen Übungsphasen, in denen Konzepte direkt am konkreten Datensatz erprobt werden. Kurzsessions mit Trainer-Feedback wechseln sich mit längeren Arbeitsphasen ab, in denen Pipeline-Architekturen und ML-Modelle eigenständig umgesetzt werden. Jedes der fünf Module schließt mit einem praxisbezogenen Szenario, das verschiedene Lerninhalte verknüpft. Die Unterrichtssprache ist Deutsch, Unterlagen liegen teils auf Englisch vor, da die Zertifizierungsprüfungen international ausgerichtet sind. Der Kurs ist als Combined Learning konzipiert und kann deutschlandweit online absolviert werden, wahlweise in Vollzeit oder Teilzeit.

Der Kurs ist auf mehrere Wochen ausgelegt und kann je nach persönlicher Verfügbarkeit in Vollzeit oder Teilzeit absolviert werden. Das konkrete Kursdatum und die genaue Stundenplanung werden individuell über den jeweiligen Anbieter vereinbart. Der zeitliche Aufwand für eigenständige Übungsphasen ist dabei substanziell — pro Woche sollten mehrere Stunden für Praxisaufgaben eingeplant werden.

Der Kurs bereitet auf die folgenden internationalen Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), Microsoft AI-102 (Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution) sowie CertNexus CAIP (Certified Artificial Intelligence Practitioner). Die Prüfungen werden jeweils bei akkreditierten Testzentren abgelegt. Zusätzlich stellt der Anbieter eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung aus. Die Zertifizierungen sind international anerkannt und verbessern die Positionierung auf dem Arbeitsmarkt erheblich.

Data Engineering und Machine Learning wachsen in modernen Unternehmen immer enger zusammen. Wer beide Welten beherrscht — also produktionsreife Datenpipelines bauen und gleichzeitig ML-Modelle in diese Pipelines integrieren kann — ist auf dem Arbeitsmarkt gesucht wie kaum eine andere Profilkombination. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke: Er vermittelt nicht punktuell einzelne Technologien, sondern ein kohärentes Kompetenzprofil, das vom Rohdatum bis zum deployten Modell reicht. Das Zertifikats-Portfolio aus DP-203, AI-900, AI-102 und CAIP ist keine bloße Sammlung von Abzeichen. Es dokumentiert gegenüber potenziellen Arbeitgebern nachprüfbar, dass sowohl Cloud-Engineering-Kompetenz als auch KI-Methodenwissen vorhanden sind — und das über Hersteller- und Verbandsgrenzen hinweg. Diese Kombination ist selten und entsprechend gefragt. Langfristig eröffnet dieser Kurs den Weg in Rollen wie Machine Learning Engineer, Senior Data Engineer oder Cloud AI Architect — Positionen, die in vielen Branchen stark wachsen und überdurchschnittlich vergütet werden. Wer bereits Data-Engineering-Grundlagen mitbringt und diese jetzt gezielt in Richtung ML und Cloud erweitert, positioniert sich für die nächste Karrierestufe.