KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Erstellen und Verwenden von Analytics-Berichten mit Power BI

Wer KI-Systeme in Unternehmen plant und verantwortet, braucht mehr als technisches Detailwissen – gefragt ist die Fähigkeit, unterschiedliche Disziplinen zusammenzuführen: Architektur, Sicherheit und analytische Darstellung. Dieses Programm kombiniert drei spezialisierte Microsoft-Zertifizierungspfade zu einem integrierten Lehrgang: Azure AI Engineer Associate (AI-102), Cybersecurity Architect Expert (SC-100) und Power BI Data Analyst Associate (PL-300). Damit entsteht ein Kompetenzprofil, das KI-Lösungen von der Konzeption über die sichere Implementierung bis zur Visualisierung von Ergebnissen in Business-Intelligence-Berichten abdeckt. Im Unterschied zum Geschwisterprogramm „KI-Architekt Security" – das sich auf Incident Response und CertNexus CFR konzentriert – liegt der besondere Akzent dieses Kurses auf dem Verbindungsglied zwischen KI-Systemen und der datengetriebenen Entscheidungsunterstützung im Unternehmen. Power BI als analytische Ausgabeschicht macht KI-Ergebnisse für Fachabteilungen sichtbar und nutzbar.

Modul 1: Architektur von KI-Systemen und Datenflüssen Moderne KI-Architekturen verbinden Cloud- und On-Premise-Systeme, verarbeiten strukturierte wie unstrukturierte Daten und müssen skalierbar, wartbar und compliance-konform sein. Dieses Einstiegsmodul legt das architekturelle Fundament für alle folgenden Spezialisierungen.

• Grundprinzipien moderner KI-Systemarchitektur: Monolith vs. Microservices, hybride Ansätze
• Datenpipelines und Automatisierung: Ingestion, Transformation, Feature Engineering
• Cloud-Integration und Datenflüsse: Azure Data Factory, Event Hubs, Stream Analytics
• Governance und ethische Richtlinien: verantwortungsvolle KI nach Microsoft Responsible AI Principles
• Überblick der Microsoft-Zertifizierungspfade AI-102, SC-100 und PL-300 im Lernprogramm
• Praxisbeispiel: Planung einer hybriden KI-Architektur mit Azure-Datenintegration

Modul 2: Microsoft AI-102 – Azure AI Engineer Associate Dieses Modul vermittelt die praktische Kompetenz, KI-Anwendungen auf Azure zu entwickeln, zu implementieren und zu betreiben. Azure Cognitive Services decken ein breites Spektrum an KI-Funktionen ab – von Sprach- und Bilderkennung bis zur Textanalyse und Konversations-KI.

• Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure AI Services: Language, Vision, Speech, Decision
• Azure OpenAI: Integration von GPT-Modellen in Unternehmensanwendungen
• KI-Anwendungen sicher bereitstellen: Rollen, Zugriffsschutz, API-Management
• Monitoring und Qualitätssicherung für KI-Produktivumgebungen
• Best Practices für KI-Engineering: Reproduzierbarkeit, Versionierung, Drift-Detection
• Praxisbeispiel: Aufbau einer KI-Anwendung mit Sprach- und Textanalysefunktionen in Azure

Modul 3: Microsoft SC-100 – Cybersecurity Architect Expert Sichere KI-Architekturen entstehen nicht durch nachträgliche Härtung, sondern durch konsequentes Security-by-Design. Dieses Modul bereitet auf die SC-100 Prüfung vor und lehrt, wie Zero-Trust-Prinzipien, Identitätsmanagement und Compliance in unternehmensweite KI-Plattformen integriert werden.

• Sicherheitsarchitekturen für KI- und Cloud-Systeme: Defense-in-Depth, Segmentierung
• Zero-Trust-Prinzipien im Microsoft-Ökosystem: Verify Explicitly, Least Privilege, Assume Breach
• Identity und Access Management mit Microsoft Entra ID: Conditional Access, Privileged Identity Management
• Schutz sensibler Daten in KI-Pipelines: Microsoft Purview, Information Protection, Data Loss Prevention
• Cloud-Sicherheitsstrategien: Azure Landing Zones, CSPM mit Microsoft Defender for Cloud
• Praxisbeispiel: Sicherheitskonzept für eine unternehmensweite KI-Plattform erstellen

Modul 4: Microsoft PL-300 – Power BI Data Analyst Associate (Zusatzqualifikation) Dieses Modul stellt die analytische Ausgabeschicht des Programms dar. Power BI ermöglicht es, KI-Ergebnisse in verständliche, interaktive Berichte zu überführen, die Entscheidungsträger direkt nutzen können – ohne tiefe technische Kenntnisse vorauszusetzen.

• Datenanbindung in Power BI: Konnektoren, Datenschnittstellen, Aktualisierungsstrategien
• Datenmodellierung: Sternschema, Beziehungen, berechnete Spalten und Tabellen
• DAX-Grundlagen: Measures, Filter-Kontext, Time Intelligence
• Visualisierung und Storytelling: Diagrammtypen, Farben, Barrierefreiheit
• Veröffentlichung und Zusammenarbeit: Power BI Service, Workspaces, Row-Level Security
• Praxisbeispiel: Interaktives Dashboard zur Visualisierung von KI-Analysen und Modellausgaben

Modul 5: Integration von KI-Architektur und Business Intelligence Dieses abschließende Modul verbindet die Kompetenzen der vorangegangenen Blöcke zu einem ganzheitlichen Bild. Wie lassen sich KI-Modelle, Azure-Dienste und Power BI so verknüpfen, dass Fachabteilungen tatsächlich datengetrieben entscheiden können?

• End-to-End-Analytics-Architektur: Von der KI-Ausgabe bis zum Dashboard
• Azure Synapse Analytics als Drehscheibe für KI-Daten und BI-Berichte
• Azure Data Gateway: Verbindung lokaler Datenquellen mit Power BI
• Automatisierte Reports auf Basis von KI-Prognosen und Ausgaben
• Visualisierung von Vorhersagemodellen: Konfidenzintervalle, Anomalieanzeigen, Forecast-Linien
• Governance in der End-to-End-Pipeline: Datenschutz, Rollenkonzept, Auditierbarkeit

Integrierte Praxisprojekte In der Praxisphase werden alle Programmbestandteile in realitätsnahen Projekten zusammengeführt. Laborumgebungen in Azure und Power BI ermöglichen das direkte Arbeiten mit den Werkzeugen, die auch im Berufsalltag genutzt werden.

• Architekturplanung: Entwurf einer vollständigen KI-Pipeline von der Datenquelle bis zum Dashboard
• Konfiguration von Azure AI Services: Deployment einer Sprachanalyse-App in Azure
• SC-100 Praxisübung: Erstellen eines Zero-Trust-Sicherheitskonzepts für eine KI-Plattform
• Aufbau eines Power-BI-Datenmodells aus einer KI-Ausgabe-Datenquelle
• DAX-Workshop: Erstellung von Measures für KI-Performancemetriken
• End-to-End-Demo: Verbindung einer Azure ML-Pipeline mit einem Power-BI-Report
• Sicherheitsaudit: Prüfung einer KI-Architektur auf Zero-Trust-Konformität
• Dashboard-Gestaltung: Visualisierung von KI-Modellausgaben für eine Geschäftsleitung
• Kurzpräsentation eines selbst entwickelten Architekturkonzepts im Kursrahmen
• Übungsaufgaben im Format der AI-102, SC-100 und PL-300 Prüfungen
• Governance-Review: Bewertung eines bestehenden BI-Workflows auf Datenschutzkonformität
• Abschlussprojekt: vollständige Architektur- und Dashboard-Lösung für einen KI-Anwendungsfall

Das Abschlussprojekt verbindet alle Programmmodule: Teilnehmende planen eine KI-Architektur, sichern sie nach SC-100 ab und visualisieren die Ergebnisse in einem Power-BI-Dashboard.

Dieses Programm ist für Fachkräfte konzipiert, die in der Planung, Umsetzung oder strategischen Steuerung von KI-Initiativen tätig sind und dabei technische Tiefe mit analytischer Aussagekraft verbinden wollen.

• KI-Architektinnen und KI-Architekten, die ihre Azure-Kompetenz formell zertifizieren wollen
• Data Scientists und ML-Engineers mit wachsender Architekturverantwortung
• IT-Strateginnen und -Strategen, die KI-Rollouts in Unternehmen begleiten
• Systemingenieure, die hybride KI- und Cloud-Architekturen entwerfen
• Business-Intelligence-Spezialisten, die ihre Arbeit mit KI-Datenquellen erweitern wollen

Das Programm verbindet konzeptuelle Lehrblöcke mit konkreten Laborprojekten in Azure und Power BI. Jeder Modulblock beginnt mit theoretischer Einführung, wechselt dann in geführte Praxisübungen und endet mit einem selbstständig zu bearbeitenden Fallbeispiel. Präsenz- und Online-Phasen wechseln sich ab (Combined Learning); Teilzeit-Durchführungen verteilen den Stoff über einen längeren Zeitraum, was eine Vereinbarkeit mit bestehenden Berufstätigkeiten ermöglicht.

Das Programm deckt drei Microsoft-Zertifizierungspfade ab und hat entsprechend größeren Umfang als Einzelkurse. Die Gesamtdauer variiert je nach Durchführungsform: Vollzeit-Varianten sind kompakter, Teilzeit-Angebote verteilen die Inhalte über mehrere Monate. Übungszeiten in Azure-Laboren sind im Kurszeitplan enthalten.

Der Kurs bereitet auf drei offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: AI-102 (Azure AI Engineer Associate), SC-100 (Cybersecurity Architect Expert) und PL-300 (Power BI Data Analyst Associate). Alle drei Prüfungen werden von Microsoft über Pearson VUE oder Certiport als akkreditierte Testcenter abgenommen. Die Zertifikate sind weltweit anerkannt und in der Microsoft Azure-Landschaft breit wertgeschätzt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des durchführenden Anbieters.

Drei Microsoft-Zertifizierungen in einem integrierten Programm zu erwerben ist nicht nur zeiteffizient – es baut ein kohärentes Kompetenzprofil auf, das im Berufsleben unmittelbar wirkt. KI-Architektinnen und -Architekten, die gleichzeitig Azure-AI-Services beherrschen, Sicherheitsarchitekturen entwerfen und Ergebnisse in Power BI visualisieren können, sind in Unternehmen aller Branchen äußerst gefragt. Das Zusammenspiel von AI-102, SC-100 und PL-300 schafft eine seltene Kombination: technische Tiefe in der KI-Implementierung, strategische Breite in der Sicherheitsarchitektur und kommunikative Stärke durch datengetriebene Dashboards. Gerade in Unternehmen, die KI-Projekte nicht mehr nur in IT-Silos entwickeln, sondern als unternehmensweite Vorhaben steuern wollen, ist dieses Profil ein echter Differenzierungsfaktor. Absolventinnen und Absolventen dieses Programms sind in der Lage, KI-Projekte von der ersten Architekturskizze bis zur Entscheidungspräsentation für das Management vollständig zu begleiten. Diese Ende-zu-Ende-Kompetenz – kombiniert mit drei international anerkannten Microsoft-Zertifikaten – macht das Programm zu einer Investition in eine nachhaltig relevante berufliche Position.