DP-100 Prüfungsvorbereitung und Exam: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Der Azure Data Scientist Associate ist eine der zentralen Zertifizierungen im Microsoft-Portfolio für alle, die maschinelles Lernen und Data Science auf der Azure-Cloud-Plattform umsetzen. Dieser Kurs bereitet gezielt auf die Prüfung DP-100 vor und vermittelt die Kenntnisse, die Microsoft für den Nachweis praktischer Kompetenz in der Planung und Umsetzung von Data-Science-Lösungen auf Azure voraussetzt. Im Mittelpunkt stehen Azure Machine Learning, Datenvorbereitung, Modell-Training, Deployment und das Management von ML-Workflows — Fähigkeiten, die in der Praxis moderner KI-Projekte unmittelbar benötigt werden.

Azure Machine Learning Workspace und Infrastruktur Azure ML ist die zentrale Plattform für Data-Science-Projekte auf Microsoft Azure. In diesem Modul lernen Sie, wie Workspaces angelegt und konfiguriert werden, welche Compute-Typen für welche Aufgaben geeignet sind und wie Experimente, Artefakte und Modelle innerhalb des Workspaces organisiert werden. Die Verbindung zu Datenspeichern — Blob Storage, Data Lake, SQL-Datenbanken — wird praxisnah eingerichtet.

• Azure ML Workspace erstellen und Zugriffsrechte vergeben
• Compute Instances vs. Compute Clusters: Einsatzszenarien verstehen
• Datastores und Datasets in Azure ML registrieren
• Azure ML Studio als grafische Oberfläche nutzen
• Versionierung von Code, Daten und Modellen im Workspace
• Verbindung zu Azure Key Vault und Application Insights

Datenaufbereitung und Feature Engineering Datenwissenschaft beginnt mit sauberen, aussagekräftigen Daten. Dieser Block behandelt, wie Rohdaten in Azure ML-Pipelines transformiert, auf Qualität geprüft und für das Modell-Training aufbereitet werden. Transformations-Skripte werden als wiederverwendbare Pipeline-Schritte gekapselt, sodass Datensätze für parallele Experimente effizient verwaltet werden können.

• Datenbereinigung und fehlende Werte behandeln
• Numerische und kategoriale Feature-Transformation
• Normalisierung, Standardisierung und Encoding-Verfahren
• Aufbau von Azure ML Data Preparation Pipelines
• Verwendung von TabularDataset und FileDataset
• Profiling von Datensätzen mit Azure ML Datenprofilen

Modell-Training, AutoML und Hyperparameter-Tuning Das Herzstück jeder Data-Science-Lösung ist der Trainingsprozess. In diesem Block erarbeiten Sie, wie eigene Python-Skripte als Experimente in Azure ML ausgeführt werden, wie AutoML den Algorithmus-Auswahlprozess automatisiert und wie HyperDrive effizient verschiedene Hyperparameter-Kombinationen durchsucht. Der direkte Bezug zur DP-100-Prüfungsstruktur wird dabei durchgehend hergestellt.

• Trainings-Experimente mit dem Azure ML SDK erstellen und starten
• Automatisiertes Machine Learning (AutoML): Konfiguration und Ergebnisauswertung
• HyperDrive: Parametersuche mit Gittersuche, Zufallssuche und Bayesscher Optimierung
• Metriken loggen und Experimente im Azure ML Studio vergleichen
• Modelle mit sklearn, XGBoost und anderen Frameworks in Azure ML trainieren
• Early Termination Policies für effizientes Hyperparameter-Tuning

Modell-Deployment und ML-Pipelines Ein Modell entfaltet seinen Nutzen erst, wenn es in Produktion betrieben wird. Dieser Block behandelt, wie registrierte Modelle als Web-Service in Azure Container Instances oder Azure Kubernetes Service deployt werden, wie Batch-Inferenz-Pipelines für große Datenmengen aufgebaut werden und wie ML-Pipelines zeitgesteuert und ereignisgesteuert ausgeführt werden.

• Modelle in Azure ML Model Registry registrieren und versionieren
• Echtzeit-Endpunkte auf Azure Container Instances deployen
• AKS-Deployment für produktionsreife Skalierung
• Batch-Inferenz-Pipelines aufbauen und planen
• ML-Pipelines mit PipelineStep-Modulen strukturieren
• Monitoring von Endpunkten: Datendrift und Leistungsüberwachung

Praxisaufgaben im DP-100-Aufgabenformat Die erarbeiteten Kenntnisse werden anhand von Aufgaben gefestigt, die typische DP-100-Fragestellungen abbilden. Dieser Block durchzieht die gesamte Weiterbildung als begleitende Übungsschicht — jeder Themenblock endet mit Aufgaben, die den gelernten Stoff in prüfungsnahen Azure-Szenarien anwenden.

• Aufgaben zu Workspace-Konfiguration und Compute-Auswahl
• Szenarien zur Datenaufbereitung und Feature-Engineering-Entscheidungen
• Case Studies zu AutoML vs. manuellem Training: Vor- und Nachteile abwägen
• Aufgaben zu Deployment-Konfigurationen und Endpunkt-Überwachung
• Responsible AI in der Praxis: Fairness-Metriken und Modell-Erklärbarkeit
• Datenschutz in Azure ML: Differential Privacy und vertrauliches Computing

Durch die konsequente Verknüpfung von theoretischen Konzepten und praktischen Azure-Aufgaben ist dieser Kurs darauf ausgerichtet, dass Sie die DP-100-Prüfung mit solidem Verständnis ablegen können — nicht auf der Basis auswendig gelernter Antworten, sondern mit dem Rückhalt echter Anwendungserfahrung auf der Plattform.

Der Kurs richtet sich an Fachleute mit Erfahrung in Datenwissenschaft oder Machine Learning, die ihre Kenntnisse gezielt auf die Azure-Plattform übertragen und mit dem DP-100-Zertifikat formal nachweisen möchten.

• Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler, die bisher mit lokalen oder anderen Cloud-Umgebungen gearbeitet haben und auf Azure wechseln
• Machine-Learning-Engineers, die produktionsfähige ML-Workflows in Azure aufbauen möchten
• KI-Entwicklerinnen und KI-Entwickler mit Python-Kenntnissen, die Azure ML in Projekten einsetzen
• Software-Entwicklerinnen und -Entwickler, die Data-Science-Aufgaben in ihren Aufgabenbereich integrieren
• IT-Fachkräfte in Cloud-nahen Rollen, die das DP-100-Zertifikat für Karriereschritte benötigen

Der Kurs läuft im Combined-Learning-Format, das angeleiteten Unterricht mit praxisorientierter Arbeit in der Azure-Umgebung kombiniert. In den angeleiteten Einheiten werden Azure-ML-Konzepte erklärt, demonstriert und in gemeinsamen Aufgaben angewendet. Die Mischung aus Teilzeit- und Vollzeit-Blöcken ermöglicht es, neben beruflichen Verpflichtungen am Kurs teilzunehmen.

Der Kurs ist in seiner Kerndurchführung auf wenige Tage bis maximal ein bis zwei Wochen konzentriert — eine Intensivkurs-Struktur, die für Zertifizierungsvorbereitungen dieses Typs üblich ist. Bei Bedarf stehen auch längere Teilzeit-Varianten zur Verfügung, die sich über mehrere Wochen erstrecken. Die konkrete Dauer wird je nach Starttermin und Anbieter festgelegt.

Ziel des Kurses ist die bestandene Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 „Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure", die zum Titel „Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" führt. Die Prüfung wird bei einem autorisierten Microsoft-Prüfungszentrum abgelegt und ist nicht Bestandteil des Kurses selbst. Neben dem Microsoft-Zertifikat erhalten Teilnehmerinnen und Teilnehmer einen trägerinternen Teilnahmenachweis für den Kurs.

Der Azure Data Scientist Associate ist eine der meistgefragten Cloud-Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen — insbesondere für Unternehmen, die ihre KI- und Data-Science-Projekte auf Microsoft Azure aufbauen. Mit der DP-100-Zertifizierung wird nachgewiesen, dass nicht nur die Werkzeuge von Azure ML bekannt sind, sondern dass vollständige ML-Workflows von der Datenvorbereitung bis zum Deployment eigenständig realisiert werden können. Der praktische Wert liegt vor allem in der Tiefe: Azure ML ist eine ernsthafte Produktionsplattform mit umfangreicher SDK-Integration, Pipeline-Orchestrierung und Deployment-Optionen. Wer diese Plattform beherrscht, kann in Unternehmensumgebungen eigenständig und wartbar ML-Systeme betreiben — eine Fähigkeit, die deutlich über das Trainieren von Modellen in lokalen Notebooks hinausgeht. Da Azure zu den am stärksten wachsenden Cloud-Plattformen in Deutschland und Europa gehört, ist das DP-100-Zertifikat ein Qualifikationsnachweis mit nachhaltiger Relevanz für Data Scientists, die in Enterprise-Umgebungen tätig sind oder werden wollen.