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

DP-100 ist eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung für Data Scientists und Machine-Learning-Engineers, die ihre Modelle nicht nur lokal entwickeln, sondern in der Azure-Cloud produktiv betreiben wollen. Dieser Kurs bereitet gezielt auf diese Prüfung vor: Im Zentrum steht der Azure Machine Learning Service als führende Data-Science-Plattform von Microsoft, mit der sich Trainingsläufe automatisieren, Modelle versionieren und Endpunkte für den produktiven Einsatz bereitstellen lassen. Der Kurs setzt bewusst nicht bei den Grundlagen der Datenwissenschaft an, sondern bei deren Umsetzung auf Azure – Statistik-, Python- und ML-Grundwissen werden vorausgesetzt.

Azure-Grundlagen für Data-Science-Workloads Der Einstieg schafft Orientierung im Azure-Ökosystem, bevor es an die praktische Modellarbeit geht. Die Teilnehmenden lernen, welche Dienste für welche Phase eines Data-Science-Projekts relevant sind und wie sie ineinandergreifen.

• Überblick über Azure-Dienste für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
• Aufbau, Rollen und Berechtigungskonzept eines Azure-Machine-Learning-Workspace
• Auswahl und Konfiguration von Compute-Instanzen und Compute-Clustern
• Anbindung von Datenspeichern und Erstellung von Datenassets
• Nutzung von Notebooks und der Studio-Oberfläche für erste Experimente
• Versionierung von Daten, Umgebungen und Skripten als Grundlage für reproduzierbare Arbeit

Modelltraining und Experimentmanagement Im zweiten Block steht die eigentliche Trainingsarbeit im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden führen Trainingsläufe strukturiert durch und lernen, Ergebnisse nachvollziehbar zu dokumentieren.

• Trainingsskripte mit dem Azure Machine Learning SDK erstellen und ausführen
• Experimente protokollieren, vergleichen und Metriken auswerten
• Automatisiertes maschinelles Lernen für Klassifikation, Regression und Zeitreihen einsetzen
• Hyperparameter-Sweeps konfigurieren und Suchstrategien einordnen
• Umgebungen und Abhängigkeiten für reproduzierbare Trainingsläufe definieren
• Trainingsergebnisse interpretieren und Modellkandidaten begründet auswählen

Modellbereitstellung und Produktivbetrieb Ein trainiertes Modell schafft erst Wert, wenn es zuverlässig im Betrieb läuft. Dieser Block behandelt die Schritte von der Registrierung bis zum produktiven Endpunkt.

• Modelle registrieren und Versionsstände sauber verwalten
• Echtzeit-Endpunkte für Online-Vorhersagen bereitstellen und testen
• Batch-Endpunkte für die Verarbeitung großer Datenmengen einrichten
• Skalierung und Ressourcenzuteilung produktiver Endpunkte konfigurieren
• Modellüberwachung, Logging und Alarmierung im laufenden Betrieb einrichten
• Datendrift und Modellverschlechterung erkennen und Gegenstrategien einleiten

Pipelines, Automatisierung und verantwortungsvolle KI Der letzte inhaltliche Block verbindet Einzelschritte zu automatisierten Abläufen und ordnet ethische Anforderungen an produktive ML-Systeme ein.

• Azure-Machine-Learning-Pipelines aus einzelnen Komponenten aufbauen
• Trigger und Zeitpläne für wiederkehrende Trainings- und Bereitstellungsläufe einrichten
• Integration von Pipelines in bestehende CI/CD-Prozesse einordnen
• Fairness- und Erklärbarkeitswerkzeuge auf trainierte Modelle anwenden
• Differential Privacy und Datenschutzaspekte bei ML-Projekten berücksichtigen
• Zusammenspiel von Governance-Anforderungen und technischer Umsetzung in Azure verstehen

Praxisnah wird durchgehend mit der Studio-Oberfläche, dem SDK und der Kommandozeile gearbeitet, sodass die Teilnehmenden am Ende in der Lage sind, ein Modell von der ersten Dateneinbindung bis zum überwachten Produktivbetrieb eigenständig zu führen. Die Übungen orientieren sich an den Aufgabenformaten der Prüfung und decken sowohl praktische Konfigurationsaufgaben als auch konzeptionelles Verständnis ab. Durchgängig wird Wert daraufgelegt, dass die Teilnehmenden nicht nur einzelne Funktionen bedienen, sondern die Entscheidungslogik dahinter verstehen: Wann lohnt sich AutoML gegenüber einem manuell konfigurierten Training, wann ein Echtzeit- statt eines Batch-Endpunkts, und wie lässt sich ein Modell so überwachen, dass Qualitätsverluste frühzeitig auffallen. Dieses Verständnis ist sowohl für die Prüfung als auch für den späteren Berufsalltag entscheidend.

Der Kurs richtet sich an Personen mit Vorerfahrung in Datenanalyse, Statistik oder maschinellem Lernen, die diese Kenntnisse gezielt auf die Microsoft-Azure-Plattform übertragen und mit einer anerkannten Zertifizierung nachweisen möchten.

• Data Scientists, die ihre Modelle künftig in der Cloud statt nur lokal betreiben wollen
• Machine-Learning-Engineers mit Fokus auf produktive Bereitstellung
• Data Analysts, die in Richtung Machine Learning weiterwachsen möchten
• IT-Fachkräfte, die Azure-ML-Projekte technisch begleiten oder verantworten
• Quereinsteiger:innen mit fundierten Python- und Statistikkenntnissen, die eine Zertifizierung anstreben

Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt und kombiniert angeleitete Lerneinheiten mit selbstständiger Arbeit direkt in der Azure-Umgebung. Theoretische Konzepte werden unmittelbar in praktischen Übungen im Machine-Learning-Studio umgesetzt, sodass die Teilnehmenden die besprochenen Funktionen sofort selbst anwenden. Der überwiegende Teil des Kurses ist in Teilzeit organisiert, wodurch sich die Weiterbildung neben einer beruflichen Tätigkeit absolvieren lässt; einzelne Kursphasen werden auch in Vollzeit angeboten.

Der Kurs ist auf die Prüfungsinhalte von DP-100 zugeschnitten und in aufeinander aufbauende Themenblöcke von den Azure-Grundlagen bis zur produktiven Modellbereitstellung gegliedert. Durch das überwiegend in Teilzeit angelegte Format verteilt sich der Lernaufwand über mehrere Wochen, sodass Theorie und praktische Übungen in der Azure-Umgebung ausreichend Raum erhalten. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Teilzeit- oder Vollzeitmodell.

Der Kurs bereitet gezielt auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 „Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure" vor, die bei einem akkreditierten Testcenter separat abgelegt wird. Ergänzend erhalten die Teilnehmenden ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters über die absolvierte Weiterbildung.

DP-100 zählt zu den anspruchsvolleren Microsoft-Zertifizierungen im Data-Science-Umfeld, weil sie nicht nur Wissen über einzelne Funktionen abfragt, sondern das Verständnis für den gesamten Lebenszyklus eines Machine-Learning-Projekts in der Cloud voraussetzt. Wer diese Prüfung besteht, weist damit belastbar nach, produktionsreife ML-Lösungen auf einer der marktführenden Cloud-Plattformen selbstständig planen und betreiben zu können. Für Unternehmen, die ihre Datenanalyse-Infrastruktur zunehmend in die Cloud verlagern, ist diese Kompetenz unmittelbar einsetzbar: Statt Modelle nur in isolierten Notebooks zu entwickeln, lernen die Teilnehmenden, wie sich Trainings-, Test- und Bereitstellungsprozesse automatisieren und überwachen lassen. Das schließt eine häufige Lücke zwischen klassischer Data-Science-Ausbildung und den betrieblichen Anforderungen an skalierbare, wartbare ML-Systeme. Gerade in einem Arbeitsmarkt, in dem Cloud-Kompetenz und Machine-Learning-Praxis zunehmend zusammenwachsen, verschafft eine anerkannte Microsoft-Zertifizierung wie DP-100 eine klare, extern überprüfbare Positionierung. Sie signalisiert Arbeitgebern, dass technisches Fachwissen und Cloud-Handwerk kombiniert vorhanden sind – eine Kombination, die in vielen Stellenprofilen für Data Scientists und ML-Engineers heute explizit gefordert wird.