Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte 2.0

Wer bereits Grundkenntnisse im Data Engineering und in Python mitbringt, steht vor einer zentralen Herausforderung: Machine-Learning-Modelle funktionieren im Labor, scheitern aber oft an der Integration in produktive Datensysteme. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke. Teilnehmende lernen, wie komplexe Datenpipelines für den Einsatz mit ML-Modellen ausgelegt werden, wie Azure-KI-Dienste für Real-World-Szenarien genutzt werden und wie ein Modell vom Experiment bis zur produktiven Integration sicher skaliert. Mit den Zertifizierungsinhalten von Microsoft AI-900, AI-102 und CertNexus CAIP ergibt sich ein Profil, das Data Engineering mit angewandter KI verbindet — eine Kombination, die auf dem Arbeitsmarkt stetig wächst.

Fortgeschrittene Datenpipelines für ML-Workloads Der Einstieg baut direkt auf den Grundlagen des Data Engineerings auf. Im Mittelpunkt steht die Frage, was Datenpipelines für ML-Anwendungen von klassischen analytischen Pipelines unterscheidet: Reproduzierbarkeit, Featuregeneration, Versionierung und die Skalierung auf große Trainingsdatensätze stellen eigene Anforderungen, die in diesem Modul systematisch behandelt werden.

• Unterschiede zwischen Analyse-Pipelines und ML-Pipelines
• Feature Engineering als Pipeline-Bestandteil
• Datenversionierung und Reproduzierbarkeit in ML-Projekten
• Pipeline-Monitoring und Fehlerbehandlung bei Datenqualitätsproblemen
• Kundensegmentierung als durchgehendes Fallbeispiel
• Praxisbeispiel: Entwicklung einer vollständigen Pipeline für ein Kundensegmentierungsmodell

Datenmanagement und Big Data für ML (Microsoft DP-203) Große Datenmengen sind die Grundlage jedes anspruchsvollen ML-Modells — und Azure bietet die Infrastruktur, um sie zu verarbeiten. Dieses Modul vertieft den Umgang mit Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake und weiteren Diensten, die für die Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen in ML-Kontexten eingesetzt werden. Inhalte orientieren sich an DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure.

• Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure (Vertiefung)
• Azure Synapse Analytics: Pooling, Abfragen, Integration
• Azure Data Lake Storage als Grundlage für ML-Training
• Datenoptimierung für ML: Partitionierung, Caching, Kompression
• Verarbeitung und Transformation von strukturierten und unstrukturierten Daten
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Verarbeitungspipeline für Sensordaten als ML-Input

Einführung und Vertiefung KI mit Azure (Microsoft AI-900 und AI-102) Dieses Modul deckt zwei Zertifizierungsstufen ab, die sinnvoll aufeinander aufbauen. AI-900 vermittelt die konzeptionellen Grundlagen: Was ist Künstliche Intelligenz, welche Kategorien gibt es, und wie sind Azure-KI-Dienste organisiert? AI-102 führt in die praktische Integration von Azure-KI-APIs ein — von Sprachverarbeitung über Bilderkennung bis hin zu Decision-Making-Diensten.

• Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals: KI-Konzepte, ML-Grundlagen, verantwortungsvolle KI
• Überblick über Azure-KI-Dienste: Language, Vision, Speech, Decision
• Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
• Azure Cognitive Services in Datenpipelines integrieren
• Sprachmodelle mit Azure Language Service aufbauen und nutzen
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachmodells zur Textklassifikation mit Azure Cognitive Services

Fortgeschrittene KI-Methoden (CertNexus CAIP) Das CAIP-Modul (Certified Artificial Intelligence Practitioner) erweitert das Repertoire um fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens und der KI — jenseits der Microsoft-Dienste, auf der konzeptionellen und methodischen Ebene. Teilnehmende lernen, wie sie KI-Projekte systematisch aufsetzen, evaluieren und in unternehmerische Entscheidungsprozesse einbinden.

• CertNexus CAIP: Certified Artificial Intelligence Practitioner
• Fortgeschrittene ML-Algorithmen: Ensemble-Methoden, Gradient Boosting, neuronale Netze
• Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning und Kreuzvalidierung
• Governance und Compliance im KI-Einsatz
• Erklärbarkeit von KI-Modellen (Explainable AI)
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Finanzkennzahlen

Python für ML und Data Engineering (PyTorch und Pandas) Python ist die Lingua Franca des maschinellen Lernens. Dieses Modul erweitert die Python-Grundlagenkenntnisse gezielt um den Einsatz von PyTorch für Deep Learning sowie Pandas für die intensive Vorverarbeitung großer Datensätze. Praxisaufgaben verknüpfen direkt mit den Pipeline-Modulen.

• Python for Data Science auf Fortgeschrittenen-Niveau
• Pandas für große Datensätze: effiziente Transformationen, Chunking, Caching
• PyTorch: Tensor-Operationen, Modellarchitekturen, Training-Loops
• Trainingsüberwachung und Modell-Evaluation
• Deployment-Vorbereitung: Modell exportieren und in APIs integrieren
• Praxisbeispiel: Training und Evaluation eines Klassifikationsmodells mit PyTorch

Praxisintegration und Abschlussprojekt Im Abschlussteil führen Teilnehmende alle Lernmodule in einem realistischen Projektszenario zusammen: Eine vollständige ML-Pipeline wird von der Datenerfassung über die Featureextraktion, das Modelltraining und die API-Integration bis zur Monitoring-Lösung umgesetzt.

• End-to-End-ML-Pipeline von der Rohdatenquelle bis zur Produktion
• Integration von Azure-Diensten und eigenem Python-Code
• Modellüberwachung und Drift-Erkennung in produktiven Systemen
• Datenpipeline-Dokumentation für interdisziplinäre Teams
• Skalierbarkeitsüberlegungen und Cloud-Kostenoptimierung
• Umgang mit unbalancierten Trainingsdaten
• Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten als Modellinput
• Ethik und Verantwortlichkeit bei KI-Modellen in produktiven Systemen
• Reproduzierbarkeit von Experimenten und Modellversionierung
• Reviewprozesse für ML-Modelle vor dem Deployment
• Grundlagen zu MLOps und CI/CD-Ansätzen für Modelle
• Abschlusspräsentation und Feedback

Das Kursformat ist Combined Learning: Live-Sessions mit Expertenbegleitung wechseln mit eigenständigen Praxisphasen. Teilzeit-Durchführungen überwiegen; Vollzeit-Formate sind ebenfalls verfügbar. Der Kurs ist vollständig online verfügbar.

Dieser Kurs ist explizit für Personen mit Vorkenntnissen konzipiert — er setzt grundlegende Kenntnisse in Data Engineering, Python und Cloud-Technologien voraus.

• Data Engineers, die ihre Arbeit mit ML-Modellen und KI-Diensten verknüpfen möchten
• Data Scientists, die die Infrastrukturseite ihrer Projekte besser verstehen wollen
• IT-Spezialistinnen und -Spezialisten mit Azure-Erfahrung, die in Richtung ML-Engineering gehen
• Softwareentwickler mit Python-Kenntnissen, die an der Schnittstelle zwischen Engineering und ML arbeiten möchten
• Absolventen des Grundlagenkurses Data Engineer - Grundlagen, die aufbauen möchten

Live-Sessions und eigenständige Praxisphasen wechseln sich strukturiert ab. Ein besonderes Gewicht liegt auf der Arbeit in echten Azure-Umgebungen: Teilnehmende konfigurieren nicht nur Theorieszenarien, sondern bauen tatsächlich funktionsfähige Pipelines und integrieren echte Azure-Dienste. Teilzeit-Formate überwiegen, sodass der Kurs gut neben einer bestehenden Beschäftigung absolviert werden kann.

Teilzeit-Durchführungen verteilen den umfangreichen Stoff über mehrere Wochen bis Monate. Vollzeit-Formate sind für Personen ohne parallele Berufstätigkeit verfügbar. Der Kurs ist deutschlandweit online buchbar; Unterrichtssprache ist Deutsch, Materialien können auf Englisch vorliegen.

Absolventen erhalten eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Die Kursinhalte bereiten auf folgende externe Zertifizierungen vor: Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), Microsoft AI-102 (Azure AI Engineer Associate), Microsoft DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) und CertNexus CAIP (Certified Artificial Intelligence Practitioner). Diese Prüfungen werden separat bei akkreditierten Testcentern abgelegt.

Die Nachfrage nach Fachkräften, die sowohl Datenpipelines bauen als auch ML-Modelle integrieren können, wächst schneller als das Angebot. Klassische Data Engineers kennen oft die KI-Seite nicht gut genug, während Data Scientists an der Infrastrukturintegration scheitern. Dieser Kurs qualifiziert gezielt für diese Schnittstellenrolle. Die Kombination aus DP-203, AI-102 und CertNexus CAIP ist auf dem Stellenmarkt direkt anschlussfähig: Diese Zertifizierungen tauchen in Stellenanzeigen für ML-Engineers und AI-Architects regelmäßig auf. Wer alle drei ablegt, signalisiert Arbeitgebern ein breites und verifiziertes Kompetenzprofil im Bereich KI-naher Dateninfrastruktur. PyTorch als praktisches Deep-Learning-Framework rundet das Profil ab: Zusammen mit Pandas und Azure-Diensten entsteht ein Werkzeugset, das vom ersten Rohdate-Ingest bis zum produktiven KI-Dienst reicht — und damit die vollständige Wertschöpfungskette eines modernen ML-Projekts abdeckt.