KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Data Science – Kurs

Datengetriebene KI-Projekte zu entwerfen und produktiv in Unternehmensumgebungen zu bringen — das ist die Kernkompetenz, die diese Weiterbildung aufbaut. Wer KI-Architekt*in werden möchte und gleichzeitig tiefes Data-Science-Wissen benötigt, bekommt hier beides in einem strukturierten Programm: Azure-basierte KI-Dienste, maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning, angewandte KI-Architektur nach CertNexus-Standard, der vollständige Data-Science-Lifecycle nach CertNexus CDSP sowie KI-Grundlagentheorie nach EXIN BCS. Die fünf Module bauen logisch aufeinander auf und verbinden konzeptionelle Tiefe mit direktem Praxiseinsatz.

Modul 1 — AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals: Dieses Einstiegsmodul vermittelt ein breites Verständnis der Azure-KI-Plattform und der Grundprinzipien verantwortungsvoller KI-Entwicklung. Ein praktisches Chatbot-Projekt macht abstrakte Konzepte greifbar.

• Überblick über Azure AI Services und Kognitive Dienste
• Grundkonzepte des maschinellen Lernens und deren Azure-Implementierungen
• Responsible AI: Fairness, Zuverlässigkeit, Datenschutz, Inklusion und Nachvollziehbarkeit
• Einstieg in Natural Language Processing und Bildverarbeitungsdienste
• Praxisprojekt: Aufbau eines einfachen KI-gestützten Chatbots mit Azure-Diensten

Modul 2 — DP-100: Azure Data Scientist Associate: Das zentrale Technical-Modul der Weiterbildung. Hier werden die Kernfähigkeiten für maschinelles Lernen in Azure erarbeitet — von der Datenvorbereitung bis zum produktiven Betrieb.

• Azure Machine Learning: Workspace-Setup, Compute-Cluster und Experimente
• Datenvorbereitung, Bereinigung und Feature Engineering für ML-Pipelines
• Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und automatisiertes ML (AutoML)
• Model Deployment: Echtzeit-Endpunkte und Batch-Inferenz in Azure
• Monitoring und Neutraining von Modellen in produktiven Umgebungen
• Praxisprojekt: Nachfrageprognose-Modell für operative Planung

Modul 3 — CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP): Dieses Modul erweitert die Azure-Kenntnisse um ein herstellerneutrales Fundament in KI-Architektur und -Methodik. Teilnehmende lernen, KI-Lösungen systematisch zu konzipieren und umzusetzen.

• Architekturprinzipien moderner KI-Systeme: Schichten, Komponenten, Datenflüsse
• KI-Methoden und Algorithmen: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning
• Implementierungsstrategien für KI-Lösungen in heterogenen Unternehmenslandschaften
• Integration von KI-Modellen in bestehende Applikationsarchitekturen
• Praxisbeispiel: Aufbau eines Bilderkennungsmodells von der Datenbeschaffung bis zum Deployment

Modul 4 — CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP): Der Data-Science-Lifecycle bildet den Kern dieses Moduls. Vom Rohdatensatz bis zum produktionsreifen Modell werden alle Schritte strukturiert erarbeitet.

• Data-Science-Lifecycle: Problemdefinition, Datenbeschaffung, Exploration, Modellierung, Deployment
• Feature Engineering: Encoding, Normalisierung, Dimensionsreduktion
• Modelltraining und Kreuzvalidierung mit gängigen Algorithmen
• Evaluation: Genauigkeit, Präzision, Recall, AUC und weitere Metriken im Kontext
• Optimierungsstrategien für unterperformende Modelle
• Praxisprojekt: Entwicklung eines Prognosemodells mit dokumentiertem Lifecycle

Modul 5 — EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation: Das abschließende Modul sichert das konzeptionelle Fundament und bereitet auf die EXIN BCS AI Foundation Prüfung vor. Es schlägt die Brücke zwischen technischer Tiefe und strategischem KI-Verständnis.

• Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz: starke vs. schwache KI, symbolisch vs. subsymbolisch
• Maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning konzeptionell einordnen
• Natural Language Processing und Bildverarbeitung als Anwendungsfelder
• Gesellschaftliche, ethische und rechtliche Dimensionen des KI-Einsatzes
• Praxisbeispiel: Klassifizierungsaufgabe mit dokumentierter Modellauswahl

Nachdem alle fünf Module abgeschlossen sind, können Teilnehmende datengetriebene KI-Vorhaben eigenständig konzipieren, in Azure umsetzen und mit Fach- und IT-Stakeholdern auf fundierter Basis kommunizieren. Die Verbindung von Zertifizierungswissen und direktem Projektbezug macht diesen Kurs zu einer vollständigen Qualifizierung für KI-Architektur-Rollen mit Data-Science-Schwerpunkt.

Die Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und KI-Architektur auf eine professionelle Ebene heben wollen. Typische Ausgangspositionen sind Softwareentwicklung, Datenanalyse oder IT-Architektur.

• Data Analysts, die in vollständige Data-Science-Rollen wechseln möchten
• Softwareentwickler*innen mit Interesse an KI-Integration und ML-Deployment
• IT-Architekt*innen, die KI-Systeme in ihre Entwürfe einbeziehen wollen
• Fachkräfte aus dem BI-Bereich, die Azure AI Services vertiefen möchten
• Berufseinsteiger mit Python- und Statistikgrundlagen, die eine strukturierte KI-Qualifizierung suchen

Der Kurs kombiniert Online-Präsenzeinheiten mit praktischen Lab-Phasen, in denen Teilnehmende direkt in Azure-Umgebungen arbeiten. Jedes Modul enthält ein konkretes Praxisbeispiel — vom Chatbot bis zum Prognosemodell — das in geführten Schritten entwickelt wird. Theoretische Konzepte werden unmittelbar mit Implementierungsbeispielen verknüpft; es gibt keine rein abstrakten Vorlesungsblöcke. Der Kurs läuft überwiegend in Teilzeit, ist aber auch in Vollzeit buchbar.

Die Weiterbildung wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und umfasst Online-Präsenzsitzungen sowie begleitete Lab-Phasen. Sie läuft überwiegend in Teilzeit, kann aber auch in Vollzeit absolviert werden. Alle Module sind in das Programm integriert; eine separate Buchung einzelner Abschnitte ist nicht vorgesehen.

Nach Abschluss des Programms erhalten Teilnehmende ein Lehrgangszertifikat. Parallel bereitet der Kurs auf die externen Zertifizierungsprüfungen Microsoft AI-900, DP-100, CertNexus CAIP, CertNexus CDSP und EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation vor. Diese Zertifikate werden von den jeweiligen Organisationen vergeben und sind unabhängig vom Bildungsanbieter anerkannt. Die Prüfungen finden an akkreditierten Testcentern statt.

Die Nachfrage nach Fachkräften, die KI nicht nur bedienen, sondern architektonisch gestalten können, übersteigt das aktuelle Angebot auf dem Arbeitsmarkt deutlich. Dieser Kurs qualifiziert gezielt für genau diese Lücke: Wer ihn abschließt, kann KI-Projekte von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zum produktiven Betrieb eigenständig durchdenken und verantworten. Der besondere Wert liegt in der Verbindung von Azure-Plattformwissen mit herstellerneutralem CertNexus-Standard und EXIN-BCS-Theorie. Das verhindert Plattform-Lock-in in der Kompetenzentwicklung: Absolventen sprechen sowohl die Sprache der Azure-Infrastruktur als auch die konzeptionelle Sprache der KI-Architektur unabhängig vom eingesetzten Cloud-Anbieter. Mit CAIP und CDSP als CertNexus-Zertifikaten sowie dem EXIN BCS AI Foundation Abschluss gehen Absolventen mit einem Portfolio in die Berufspraxis, das im internationalen Markt verständlich und nachweisbar ist. Die Kombination aus fünf aufeinander aufbauenden Modulen macht diese Weiterbildung zu einer der vollständigsten verfügbaren Qualifizierungen für KI-Architektur-Rollen mit Data-Science-Ausrichtung im deutschsprachigen Markt.