Data Engineer - Konzepte ML

Machine Learning verändert die Anforderungen an Data Engineers grundlegend. Wer Daten nur speichert und verschiebt, liefert heute nicht mehr genug – gefragt sind Fachkräfte, die verstehen, wie Modelle trainiert werden, welche Datenqualität ML-Systeme benötigen und wie sich Pipelines gestalten lassen, die nicht nur ETL-Last tragen, sondern aktiv KI-Prozesse unterstützen. Dieser Kurs kombiniert Machine-Learning-Grundlagen mit konkreten Azure-Zertifizierungen (DP-900, DP-203, AI-900, AI-102) und befähigt Teilnehmende, Datenarchitekturen für KI-Anforderungen zu entwerfen und umzusetzen.

Modul 1 – ML-Grundlagen für Data Engineers Data Engineering und Machine Learning wachsen in modernen Unternehmen immer mehr zusammen. Dieses Modul legt das konzeptionelle Fundament: Was ist Machine Learning, wie unterscheiden sich überwachte und unüberwachte Verfahren, und warum kommt es so häufig auf die Datenqualität an – nicht auf den Algorithmus? Anhand eines Praxisbeispiels zur Verkaufsprognose wird gezeigt, wie eine Datenpipeline so aufgebaut wird, dass ein Regressionsmodell darauf trainiert werden kann.

• Einführung in Machine Learning (Definitionen, Methoden, Anwendungsgebiete)
• Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen im Data-Engineering-Kontext
• Feature Engineering: Welche Daten braucht ein Modell wirklich?
• Datenqualität und Preprocessing als Grundlage für ML-Erfolg
• Aufbau einer einfachen ML-Pipeline von der Rohdatenquelle bis zum Modellinput
• Praxisbeispiel: Verkaufsprognosepipeline von der Quelldatenbank bis zum trainierten Modell

Modul 2 – Datenmanagement in Azure (DP-900: Azure Data Fundamentals) Microsoft Azure ist eine der meistgenutzten Cloud-Plattformen für Daten und KI. Dieses Modul schafft das Fundament für alle weiteren Azure-Zertifizierungen: Teilnehmende verstehen den Unterschied zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, lernen Azure SQL, Cosmos DB und Azure Blob Storage kennen und vollziehen nach, wie Kundendaten sauber strukturiert und zugänglich gemacht werden.

• Azure Data Fundamentals (DP-900): Zertifizierungsrahmen und Prüfungsrelevanz
• Relationale Datenbanken in Azure: Azure SQL Database, Managed Instance
• Nicht-relationale Ansätze: Cosmos DB, Table Storage, Blob Storage
• Grundlagen der Datenverwaltung und -modellierung in der Cloud
• Unterschiede zwischen OLTP- und OLAP-Szenarien
• Praxisbeispiel: Strukturierung und Abfrage von Kundendaten in Azure SQL

Modul 3 – Big-Data-Engineering auf Azure (DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure) Mit wachsenden Datenvolumina stoßen klassische Datenbanken an ihre Grenzen. Dieses Modul vermittelt, wie Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory für große Datenmengen eingesetzt werden. Das Praxisbeispiel – Verarbeitung von Server-Logdaten in einem Data Lake – zeigt den vollständigen Weg von der Rohdatenablage bis zur auswertbaren, strukturierten Tabelle.

• Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203): Lernziele und Prüfungsformat
• Azure Data Lake Storage Gen2: Architektur, Hierarchien, Zugriffssteuerung
• Azure Synapse Analytics: Pools, SQL Serverless, Spark-Integration
• Azure Data Factory: Pipeline-Design, Trigger, Monitoring
• Datentransformation mit Mapping Data Flows und U-SQL-Alternativen
• Praxisbeispiel: Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Logdaten in einem Data Lake

Modul 4 – KI-Grundlagen und Azure Cognitive Services (AI-900 und AI-102) Die beiden letzten Module verbinden die Data-Engineering-Perspektive mit der KI-Anwendungsseite. AI-900 (Azure AI Fundamentals) gibt einen strukturierten Überblick über KI-Konzepte und die Azure-KI-Dienste; AI-102 (Azure AI Engineer Associate) vertieft die praktische Integration – von der Spracherkennung über Bildanalyse bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Beide Zertifizierungen bauen konzeptionell aufeinander auf und lassen sich innerhalb des Kurses sequenziell ablegen.

• Azure AI Fundamentals (AI-900): KI-Konzepte, Machine Learning, verantwortungsvolle KI
• Cognitive Services im Überblick: Vision, Speech, Language, Decision
• Azure AI Engineer Associate (AI-102): Entwicklung und Deployment von KI-Lösungen
• Sprachmodelle und Natural Language Processing mit Azure Language Service
• Bildanalyse mit Azure Computer Vision und Custom Vision
• Praxisbeispiel: Aufbau eines Sprachverarbeitungsmodells mit Azure Cognitive Services und Anbindung an eine Datenpipeline

Praxisblock: Datenpipelines für ML-Produktion Quellmaterial lesen, transformieren und für ML bereitstellen – dieser Block überträgt alle Modulinhalte in eine zusammenhängende Architektur. Teilnehmende bauen eine End-to-End-Pipeline, die von der Datenbeschaffung über Transformation bis zur Bereitstellung für Modelltraining und Inferenz reicht.

• Design einer vollständigen ML-Datenpipeline in Azure
• Datenschicht, Feature Store und Modell-Serving konzeptionell planen
• Fehlerbehandlung, Logging und Monitoring in Produktionspipelines
• Skalierung und Kostenkontrolle in Cloud-Architekturen
• Verbindung von DP-203-Pipelines mit AI-102-Diensten
• Sicherheit und Datenschutz in KI-gestützten Datensystemen
• Dokumentation von Pipelines und ML-Artefakten nach Unternehmensstandard
• Rückblick auf alle vier Azure-Zertifizierungen und deren Zusammenspiel in der Praxis
• Fallanalyse: Typische Fehler in ML-Datenpipelines und wie man sie behebt
• Architekturentscheidungen: Batch vs. Streaming in ML-Kontexten
• Review offener Fragen und Transfer auf eigene Projekte
• Vorbereitung auf die jeweiligen Prüfungsformate und -anforderungen

Das Kursformat kombiniert Videoeinheiten, Live-Sitzungen und eigenständige Laborphasen auf Azure-Testumgebungen. So können Lerninhalte direkt angewendet und gefestigt werden, bevor die Zertifizierungsprüfungen abgelegt werden. Die abschließende Zusammenführung aller Module zeigt, wie DP-900, DP-203, AI-900 und AI-102 nicht isoliert nebeneinander stehen, sondern ein kohärentes Kompetenzprofil ergeben: von der Datengrundlage über Big-Data-Engineering bis zur KI-Integration.

Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte mit Interesse an der Schnittstelle zwischen Datenverarbeitung und Machine Learning. Vorausgesetzt werden grundlegende Vorkenntnisse – idealerweise in Python oder SQL –, aber kein Expertenwissen in KI.

• Data Engineers, die ihr Profil um ML-Kenntnisse erweitern möchten
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler mit Wechselinteresse ins Data-Engineering
• IT-Systemadministratoren, die Cloud-Dateninfrastrukturen betreuen
• Datenanalystinnen und -analysten, die technisches Umsetzungswissen aufbauen möchten
• Quereinsteiger mit Programmiererfahrung, die strukturiert in den Azure-Datentechnologie-Stack einsteigen wollen

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format: Theoretische Inhalte werden über aufgezeichnete Video-Lektionen und begleitende Lehrtexte vermittelt; Live-Sitzungen mit Trainer-Feedback und Q&A ermöglichen direkten Austausch. Praktische Laboraufgaben auf realen Azure-Testumgebungen bilden das Herzstück jedes Moduls – so werden abstrakte Architekturkonzepte unmittelbar erprobt. Teilnehmende arbeiten in ihrem eigenen Tempo, können aber auf Lernpartner und Foren zurückgreifen.

Der Kurs ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit absolvierbar und kann je nach Lerngeschwindigkeit und Vorkenntnissen unterschiedlich lang dauern. Alle Kurseinheiten stehen online zur Verfügung, sodass eine ortsunabhängige Teilnahme aus ganz Deutschland möglich ist.

Das Kursziel ist der Erwerb von vier Microsoft-Zertifizierungen: DP-900 (Azure Data Fundamentals), DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure), AI-900 (Azure AI Fundamentals) und AI-102 (Azure AI Engineer Associate). Diese Prüfungen werden bei akkreditierten Prüfungszentren von Microsoft abgelegt und sind weltweit anerkannte Qualifikationsnachweise im Azure-Ökosystem. Zusätzlich wird eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters ausgestellt.

Vier Azure-Zertifizierungen in einem abgestimmten Lehrplan sind mehr als die Summe ihrer Teile: Die Abfolge von DP-900 über DP-203 zu AI-900 und AI-102 spiegelt den natürlichen Kompetenzaufbau wider, den Unternehmen suchen – von der Datengrundlage bis zur KI-Integration. Wer alle vier Prüfungen absolviert, signalisiert dem Arbeitsmarkt ein konsistentes, ausbaufähiges Azure-Kompetenzprofil. Der Kurs ist besonders für Fachkräfte wertvoll, die nicht nur Daten transportieren, sondern aktiv an KI-Projekten mitwirken wollen. Machine Learning lebt von der Datenqualität – und die Personen, die Pipelines bauen, tragen mehr Verantwortung für den KI-Erfolg als oft angenommen. Dieses Programm macht diese Verbindung explizit und lehrbar. Der Markt für Data Engineers mit ML-Kenntnissen wächst schnell. Unternehmen suchen zunehmend Fachkräfte, die zwischen Datentechnik und KI-Implementierung vermitteln können. Die Kombination aus praktischen Laborkenntnissen und offiziellen Microsoft-Zertifikaten schafft dafür eine belastbare Grundlage, die sich in konkreten Projekten und Bewerbungsgesprächen unmittelbar auszahlt.