DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure incl. Herstellerexamen

Dieser Kurs bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 vor und schließt das Herstellerexamen direkt ein. Wer ihn absolviert, geht mit dem Titel „Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" aus dem Lehrgang heraus. Der Kurs vermittelt kein Grundwissen in Data Science oder Statistik; er setzt ein solides Data-Science-Fundament voraus und zeigt, wie dieses Fundament in der Azure-Plattform operationalisiert wird. Im Zentrum steht der Azure Machine Learning Service (AML), der für die gesamte Data-Science-Pipeline von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zum Produktions-Deployment genutzt wird.

Einstieg in Azure Data Science Services Der erste Block gibt einen orientierten Überblick über das Azure-Ökosystem aus Datenperspektive. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, welche Azure-Dienste für welche Szenarien eingesetzt werden, und können Azure Machine Learning vom übrigen Azure-Datenportfolio (Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Cognitive Services) abgrenzen.

• Azure-Architektur für Data-Science-Workloads: Compute, Storage, Networking
• Abgrenzung von Azure ML, Azure Databricks und Azure Synapse Analytics
• Sicherheitskonzepte in Azure: rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Managed Identities
• Azure ML Workspace anlegen und konfigurieren
• Compute-Targets: Compute Instances, Compute Clusters und Attached Compute

Azure Machine Learning – Kerndienste Der zweite Block vertieft die praktische Arbeit mit dem Azure Machine Learning Service. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer führen von Grund auf vollständige ML-Workflows in AML aus, sowohl über die grafische Oberfläche als auch per Python-SDK.

• Datenspeicher (Datastores) und Datasets in AML anlegen und versionieren
• Experimente und Runs im AML SDK tracken und protokollieren
• Pipeline-Komponenten: Datenaufbereitung, Training und Evaluation als wiederverwendbare Steps
• Environments: Python-Abhängigkeiten reproduzierbar definieren und versionieren
• AutoML: Klassifikation, Regression, Zeitreihenprognose konfigurieren und Ergebnisse interpretieren
• HyperDrive: Suchstrategien (Grid, Random, Bayesian) für Hyperparameter-Tuning vergleichen

Modell-Deployment und Inferenz Der dritte Block deckt den Weg vom trainierten Modell in die Produktion ab. Azure bietet verschiedene Deployment-Targets mit unterschiedlichen Latenz- und Skalierungscharakteristiken; die richtige Wahl hängt von Use-Case und Budget ab.

• Modellregistrierung: Versioning, Tags und Metadaten-Management in AML
• Echtzeit-Endpoints auf Azure Container Instances (ACI) und Azure Kubernetes Service (AKS) deployen
• Batch-Inference-Pipelines für asynchrone, groß angelegte Vorhersagen konfigurieren
• REST-Endpunkte testen, Lastverhalten beobachten und Deployments aktualisieren
• Application Insights für Endpoint-Monitoring und Fehleranalyse einrichten

Responsible AI, Monitoring und Prüfungsvorbereitung Der vierte Block verbindet operative und normative Aspekte. Monitoring im Produktionsbetrieb ist nicht nur eine technische Aufgabe, sondern auch eine Verantwortlichkeitsfrage. Außerdem werden die Prüfungsinhalte der DP-100 nochmals gebündelt.

• Data-Drift-Monitoring: Konzepte und Umsetzung mit AML-Monitoring-Datasets
• Explainability und Fairness-Werkzeuge in Azure ML (Responsible AI Dashboard)
• Datenschutz in AML-Pipelines: Differential Privacy und Confidential Computing Grundlagen
• Inhalte und Gewichtung der DP-100-Zertifizierungsprüfung im Überblick
• Durcharbeiten von prüfungsrelevanten Szenarien und Fallaufgaben

Der Kurs richtet sich an Data Scientists und Machine-Learning-Praktiker, die ihre Fähigkeiten gezielt auf die Azure-Plattform ausdehnen und ihre Kompetenz mit einem anerkannten Microsoft-Zertifikat belegen wollen.

• Data Scientists mit Erfahrung in Python und ML-Bibliotheken (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), die Azure als Betriebsplattform neu einsetzen
• Machine-Learning-Engineers, die Produktions-Deployments auf Azure verantworten sollen
• Datenbankentwickler und Backend-Entwickler mit Interesse am Übergang in Data-Science-Rollen auf Azure
• Cloud-Architekten, die ML-Workloads in Azure-Umgebungen integrieren
• IT-Professionals, die ihre Karriere in Richtung Azure AI/ML-Spezialisierung entwickeln wollen

Das kombinierte Lernformat verbindet betreute Online-Livephasen mit eigenverantwortlichen Vertiefungseinheiten. Praktische Labs sind fest in den Lehrplan integriert: Teilnehmerinnen und Teilnehmer führen alle Kernaufgaben selbst in eigenen Azure-Umgebungen durch. Theorieinhalte werden in der Tiefe behandelt, die für die DP-100-Prüfung relevant ist; die gesamte Kursstruktur orientiert sich an den offiziellen Prüfungsbereichen.

Der Kurs wird sowohl in Teilzeit als auch in Vollzeit angeboten; die meisten Durchführungen finden in Teilzeit statt. Die Kombination aus Kursinhalt und eingeschlossenem Herstellerexamen erhöht den zeitlichen Umfang gegenüber reinen Vorbereitungskursen. Genaue Stundenzahlen erfragen Sie beim jeweiligen Anbieter.

Das Herstellerexamen (Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100) ist in den Kurs eingeschlossen. Bei Bestehen erhalten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer den Titel „Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate". Das Zertifikat muss alle zwei Jahre über eine kostenlose Online-Renewal-Prüfung auf Microsoft Learn verlängert werden.

Der Azure Data Scientist Associate ist einer der gefragteren Microsoft-Zertifizierungstitel, weil er genau die Schnittmenge adressiert, an der viele Unternehmen gerade investieren: Data Science auf einer skalierbaren Cloud-Plattform. Wer bisher Data-Science-Arbeit auf dem eigenen Rechner oder in On-Premise-Umgebungen geleistet hat, bringt nach diesem Kurs nachgewiesene Azure-Plattformkompetenz mit – und kann damit eine deutlich breitere Zielgruppe im Stellenmarkt ansprechen. Der entscheidende Unterschied dieses Angebots gegenüber einem reinen Vorbereitungskurs liegt im eingeschlossenen Herstellerexamen. Es entfällt die separate Prüfungsorganisation; Kursabschluss und Zertifizierungsprüfung fallen zeitlich zusammen, was die Erfolgswahrscheinlichkeit erfahrungsgemäß erhöht. Mittelfristig bietet der DP-100 eine hervorragende Ausgangsbasis für weiterführende Azure-Zertifizierungen wie den Azure AI Engineer Associate (AI-102) oder den Azure Data Engineer Associate (DP-203). Wer systematisch eine Azure-Spezialisierung aufbaut, gewinnt mit dem DP-100 einen soliden Ankerpunkt in der Microsoft-Zertifizierungslandschaft. Die Nachfrage nach nachweisbaren Azure-ML-Kompetenzen ist in den letzten Jahren in nahezu allen Branchen gestiegen: Finanzdienstleister, Gesundheitswesen, Logistik und Industrie setzen maschinelles Lernen zunehmend in produktiven Systemen ein, nicht nur in Forschungsumgebungen. Für Data Scientists bedeutet das, dass reine Modellierungsfähigkeiten nicht mehr ausreichen — gefragt ist die Fähigkeit, Modelle zuverlässig zu deployen, zu monitoren und zu warten. Der DP-100 zertifiziert genau diesen Produktionsbezug und macht ihn für Personalentscheider sichtbar, die Azure explizit in Stellenanforderungen nennen.