Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Dateiserver- und Speicherverwaltung für Windows-Server" vermittelt Fachkräften die Fähigkeit, moderne KI-Architekturen zu planen, zu implementieren und sicher in bestehende IT-Infrastrukturen einzubinden. Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle und Cloud-Dienste mit Windows-Server-Systemen verbunden werden, um Daten effizient zu verwalten, zu speichern und für Machine-Learning-Prozesse bereitzustellen.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an IT-Architekt:innen, Data Scientists, Systemadministratoren, KI-Entwickler:innen und Fachkräfte, die Verantwortung für den Aufbau und Betrieb von KI- und Dateninfrastrukturen übernehmen möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in IT-Netzwerken, Cloud Computing und KI-Anwendungen sind erforderlich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden Kenntnisse aus den Kursen ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um Cloud- und KI-Grundlagen besser zu verstehen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Architektur moderner KI-Systeme
Teilnehmende lernen die Grundlagen von KI-Architekturen, Datenflüssen und Cloud-Integrationen. Es wird vermittelt, wie KI-Lösungen konzipiert und sicher in Unternehmenssysteme integriert werden.
Praxisbeispiel: Planung einer hybriden KI-Architektur mit Azure-Diensten und On-Premise-Datenquellen.
Kursinhalte:
- Komponenten einer KI-Architektur
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: KI-Architekt/in, Systemadministrator/in, KI-Entwickler/in, Data Scientist. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
- Datenpipelines und Modellbereitstellung
- Cloud-Integration und hybride Architekturen
- Governance und ethische Richtlinien
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt praxisnahes Wissen zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Lösungen in Azure. Der Fokus liegt auf der Arbeit mit Cognitive Services, Azure OpenAI und KI-SDKs.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Sprach- und Texterkennungslösung.
Kursinhalte:
- Entwicklung von KI-Anwendungen mit Azure
- Nutzung von Vision-, Speech- und Language-Diensten
- Integration von Azure OpenAI
- Sicherheit und Skalierung in KI-Projekten
Modul 3: Microsoft SC-100 - Cybersecurity Architect Expert
In diesem Modul lernen Teilnehmende, wie sie sichere Architekturen für KI- und Cloud-Systeme entwerfen. Dabei geht es um den Schutz sensibler Daten, Zugriffskontrolle und Compliance in KI-Umgebungen.
Praxisbeispiel: Sicherheitskonzept für eine unternehmensweite KI-Architektur.
Kursinhalte:
- Sicherheits- und Governance-Konzepte für KI-Systeme
- Zero Trust und Cloud-Sicherheitsstrategien
- Identitätsmanagement mit Microsoft Entra ID
- Risikoanalyse und Sicherheitsautomatisierung
Modul 4: Microsoft AZ-801 - Windows Server Hybrid Administrator (Advanced Services)
Dieses Modul bildet die Zusatzqualifikation: Es vermittelt, wie Speicher- und Dateiserverlösungen unter Windows Server geplant, implementiert und überwacht werden - insbesondere für KI- und Datenprojekte.
Praxisbeispiel: Konfiguration eines sicheren Datenservers für Machine-Learning-Daten.
Kursinhalte:
- Implementierung von Dateiservern und Storage Spaces
- Verwaltung von Volumes, Clustern und Replikationen
- Integration von On-Premise- und Cloud-Datenumgebungen
- Backup, Monitoring und Performanceoptimierung
Modul 5: Integration von KI-Architektur und Serverinfrastruktur
Im Abschlussmodul werden die Konzepte der KI-Entwicklung und Serveradministration
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.