Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Erstellen und Verwenden von Analytics-Berichten mit Power BI
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Erstellen und Verwenden von Analytics-Berichten mit Power BI
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Erstellen und Verwenden von Analytics-Berichten mit Power BI" verbindet Künstliche Intelligenz, Cloud-Architektur und Business Intelligence. Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme strategisch entworfen, sicher integriert und mit Power BI visualisiert werden. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von ganzheitlichen KI-Architekturen, der Einbindung von Azure-Diensten und der Erstellung aussagekräftiger Datenberichte für datengetriebene Entscheidungsprozesse.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Systemingenieur:innen, IT-Strateg:innen und Fachkräfte, die KI-Lösungen planen, überwachen und mit analytischen Tools darstellen möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - grundlegende Kenntnisse in Cloud, Datenanalyse und IT-Architektur werden empfohlen.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um Cloud- und Datenverständnis zu vertiefen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Architektur von KI-Systemen und Datenflüssen
Teilnehmende lernen, wie moderne KI-Architekturen aufgebaut sind und welche Komponenten Cloud- und On-Premise-Systeme verbinden. Der Fokus liegt auf Datenströmen und Modellbereitstellung.
Praxisbeispiel: Planung einer hybriden KI-Architektur mit Azure-Datenintegration.
Kursinhalte:
- Grundlagen der 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, Business Intelligence Analyst, IT-Architekt/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 Automatisierung
- Cloud-Integration und Datenflüsse
- Governance und ethische Richtlinien
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt praktische Kompetenzen zur Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von KI-Anwendungen in Azure. Teilnehmende lernen, mit Azure Cognitive Services und Azure OpenAI zu arbeiten.
Praxisbeispiel: Erstellung einer KI-Anwendung mit Sprach- und Textanalysefunktionen.
Kursinhalte:
- Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure AI
- Nutzung von Cognitive Services und OpenAI-Modellen
- Sicherheit, Bereitstellung und Monitoring
- Best Practices für KI-Engineering
Modul 3: Microsoft SC-100 - Cybersecurity Architect Expert
In diesem Modul lernen Teilnehmende, wie sie sichere und skalierbare KI-Architekturen entwerfen. Dabei wird besonderes Augenmerk auf Datenschutz, Identitätsmanagement und Compliance gelegt.
Praxisbeispiel: Sicherheitskonzept für eine unternehmensweite KI-Plattform.
Kursinhalte:
- Sicherheitsarchitekturen für KI- und Cloud-Systeme
- Zero-Trust-Prinzipien und Cloud-Strategien
- Identity & Access Management mit Microsoft Entra ID
- Risikoanalyse und Schutz sensibler Daten
Modul 4: Microsoft PL-300 - Power BI Data Analyst Associate (Zusatzqualifikation)
Dieses Modul ergänzt den technischen Fokus durch Data Analytics und Visualisierung. Teilnehmende lernen, wie sie KI- und Geschäftsdaten in Power BI darstellen und interaktive Dashboards erstellen.
Praxisbeispiel: Aufbau eines interaktiven Power-BI-Dashboards zur Visualisierung von KI-Analysen.
Kursinhalte:
- Datenmodellierung und DAX-Grundlagen
- Datenaufbereitung und Visualisierung
- Storytelling mit Power BI
- Veröffentlichung und Zusammenarbeit
Modul 5: Integration von KI-Architektur und Business Intelligence
Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle mit Business-Intelligence-Lösungen verbunden werden, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen. Dabei steht die
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.