DP-100 Designing & Implementing a Data Science Solution on Azure

Der DP-100-Kurs bereitet Fachkräfte gezielt auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung "Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" vor. Im Mittelpunkt steht der gesamte Data-Science-Lebenszyklus auf der Azure-Plattform: von der Datenvorbereitung über das Training und die Bewertung von Modellen bis hin zur Automatisierung und Bereitstellung produktionsreifer Machine-Learning-Pipelines. Der Kurs setzt vorhandenes Data-Science-Grundwissen voraus und vermittelt ausschließlich Azure-spezifische Umsetzungskompetenzen. Wer den DP-100 erfolgreich ablegt, kann die Zertifizierung "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" erwerben — eine weltweit anerkannte Qualifikation im Bereich Cloud-basiertes maschinelles Lernen.

Azure Machine Learning Service — Grundlagen und Workspace-Management Der Azure Machine Learning Service ist das zentrale Werkzeug für Data Scientists auf der Microsoft-Cloud-Plattform. Dieses erste Modul legt das Fundament: Sie verstehen die Architektur des Workspace, lernen, wie Experimente organisiert werden, und machen sich mit dem Azure ML Studio als grafischer Oberfläche vertraut.

• Architektur und Konzepte des Azure ML Workspace
• Verbindung zu Datenspeichern und Registrierung von Datasets
• Erstellung und Verwaltung von Compute-Instanzen und Compute-Clustern
• Experimente manuell und über das SDK starten
• Logging und Metriken mit MLflow verfolgen
• Grundlegende Sicherheits- und Zugriffssteuerung im Workspace

Datenvorbereitung und Feature Engineering in Azure Ohne qualitativ hochwertige Daten entstehen keine guten Modelle. Dieses Modul zeigt, wie Azure-Datendienste nahtlos in ML-Workflows integriert werden, welche Transformationen über den SDK-Designer möglich sind und wie Datenpipelines so gestaltet werden, dass sie wiederholbar und skalierbar bleiben.

• Azure Blob Storage und Azure Data Lake als Datenspeicher einbinden
• Datasets registrieren, versionieren und abrufen
• Datentransformationen mit dem Azure ML Designer und dem Python SDK
• Fehlende Werte, Ausreißer und Skalierung praxisnah behandeln
• Gespeicherte Datenpipelines für reproduzierbare Experimente nutzen

Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und AutoML Das Herzstück des Kurses behandelt die verschiedenen Wege, Modelle in Azure zu trainieren: manuell über Skript-Runs, optimiert über HyperDrive oder vollautomatisch über AutoML. Die Teilnehmenden lernen, diese Methoden zu kombinieren und die besten Ergebnisse systematisch zu vergleichen.

• Trainingsskripte mit dem Azure ML SDK einrichten und starten
• Hyperparameter-Optimierung mit HyperDrive (Sampling-Strategien, Early-Termination)
• AutoML für Klassifikation, Regression und Zeitreihenprognose einsetzen
• Modellmetriken, Konfusionsmatrizen und Erklärbarkeit (Model Explainability) auswerten
• Modelle im Azure ML Model Registry speichern und versionieren
• Responsible AI Dashboard für Fairness und Interpretierbarkeitsnachweise verwenden

Pipelines, Deployment und MLOps Produktionsreife KI setzt automatisierte Abläufe voraus. Dieses Modul verbindet Data Science mit Software-Engineering-Prinzipien: Sie bauen ML-Pipelines, die in CI/CD-Systeme integrierbar sind, und stellen Modelle als verwaltete Endpunkte bereit.

• Azure ML Pipelines mehrstufig aufbauen (Daten, Training, Evaluation, Registrierung)
• Managed Online Endpoints für Echtzeit-Inferenz erstellen und skalieren
• Batch-Endpoints für Massenauswertungen konfigurieren
• Modell-Monitoring und Datendrift-Erkennung einrichten
• Integration in Azure DevOps oder GitHub Actions für MLOps-Workflows
• Netzwerkisolation, Private Endpoints und Datenverschlüsselung im Produktionsbetrieb

Im praktischen Teil des Kurses werden folgende Übungen durchgeführt

• Vollständigen ML-Lifecycle im Azure ML Workspace durchlaufen
• Datensatz einlesen, bereinigen und als versioniertes Dataset registrieren
• Training-Skript im Compute-Cluster ausführen und Metriken protokollieren
• AutoML-Experiment konfigurieren und Ergebnisse interpretieren
• HyperDrive-Job für Lernrate und Batch-Größe durchführen
• Bestes Modell im Registry speichern und dokumentieren
• Managed Online Endpoint erstellen und mit Test-Requests validieren
• Batch-Inferenz-Pipeline für größere Datenmenge aufbauen
• RBAC-Rollen im Workspace konfigurieren (Reader, Contributor, Data Scientist)
• Responsible AI Dashboard aufrufen und Fairness-Metriken prüfen
• Datendrift-Monitor einrichten und Warngrenzwerte festlegen
• Pipeline-YAML exportieren und in GitHub-Repository versionieren
• Prüfungsrelevante Fragen (Multiple Choice) zu allen Themenblöcken bearbeiten

Der Kurs schließt mit einer strukturierten Prüfungsvorbereitung ab, die alle offiziellen Prüfungsdomänen des DP-100 abdeckt. Übungsaufgaben, Fallbeispiele und simulierte Testfragen helfen dabei, Lücken zu identifizieren und sicher in die Zertifizierungsprüfung zu gehen.

Der DP-100 richtet sich an Datenfachleute, die bereits Data-Science-Grundkenntnisse mitbringen und diese gezielt auf die Azure-Plattform übertragen möchten.

• Data Scientists mit Erfahrung in Python, Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch
• Machine Learning Engineers, die von lokalen Umgebungen auf Cloud-Infrastruktur wechseln
• AI Engineers im Microsoft-Ökosystem, die zertifizierte Kompetenz nachweisen möchten
• MLOps Engineers und DevOps-Fachkräfte, die ML-Pipelines automatisieren
• Professionals, die die Zertifizierung "Azure Data Scientist Associate" anstreben

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt — einer Kombination aus betreuten Online-Phasen und Selbstlernabschnitten. Ergänzend sind reine Online-Seminare verfügbar. Die Lerninhalte werden anhand von praxisnahen Demos im Azure ML Studio und über Hands-on-Labs in realen Azure-Umgebungen vermittelt. Zwischen den Modulen bearbeiten Teilnehmende eigenständig strukturierte Übungen, die das Gelernte festigen. Der individuelle Lernplan ermöglicht Anpassungen an unterschiedliche Vorkenntnisse und Zeitmodelle (Vollzeit und Teilzeit sind möglich).

Die Kursdauer beträgt je nach Format zwischen mehr als einer Woche und bis zu drei Monaten. Kürzere Intensivformate (mehr als eine Woche bis ein Monat) für Teilnehmende mit solider Vorerfahrung sind ebenso möglich wie längere kombinierte Programme (mehr als ein Monat bis drei Monate) für einen umfassenderen Einstieg. Vollzeit- und Teilzeitoptionen stehen zur Verfügung; individuelle Starttermine können im Beratungsgespräch vereinbart werden.

Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Anbieters New Horizons. Das Herstellerzertifikat "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" wird von Microsoft nach bestandener DP-100-Prüfung ausgestellt und gilt weltweit als Nachweis für fundierte Kenntnisse in der Gestaltung und Implementierung von Data-Science-Lösungen auf Azure. Das Lehrgangszertifikat dokumentiert die erfolgreiche Kursteilnahme unabhängig vom Prüfungsergebnis.

Die Kombination aus praktischem Azure-Know-how und international anerkannter Microsoft-Zertifizierung verschafft Absolventen einen messbaren Vorteil auf dem Arbeitsmarkt. Unternehmen jeder Größe setzen verstärkt auf Azure als KI- und ML-Plattform; der Bedarf an Fachkräften, die ML-Lösungen in der Cloud nicht nur konzipieren, sondern auch operativ betreiben können, wächst kontinuierlich. Die DP-100-Zertifizierung signalisiert potenziellen Arbeitgebern nachweislich, dass die Absolventinnen und Absolventen den gesamten Lebenszyklus von ML-Projekten auf Azure beherrschen. Teilnehmende, die den Kurs bei einem AZAV-zertifizierten Träger belegen, können die Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters fördern lassen. Darüber hinaus kommen je nach persönlicher Situation das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr (BFD), Leistungen zur Rehabilitation sowie Förderungen der Deutschen Rentenversicherung als Finanzierungswege in Frage. Ein frühzeitiges Gespräch mit der zuständigen Förderstelle wird empfohlen. Die Fähigkeit, Azure-ML-Pipelines von der Datenvorbereitung bis zum produktionsreifen Endpunkt vollständig eigenständig umzusetzen, öffnet Türen in Rollen als Data Scientist, Machine Learning Engineer, MLOps Engineer oder AI Architect. Der Kurs legt dabei besonderen Wert auf übertragbares Wissen: Wer versteht, warum bestimmte Azure-Dienste für welche Szenarien geeignet sind, kann sich schnell an neue Versionen und Services anpassen — eine entscheidende Kompetenz in einem Technologiefeld, das sich im Jahrestakt weiterentwickelt.