Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Microsoft Power BI Fundamentals
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Microsoft Power BI Fundamentals
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Microsoft Power BI Fundamentals" kombiniert fundierte Kenntnisse der Künstlichen Intelligenz mit praxisnaher Datenanalyse und Visualisierung. Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle, Datenpipelines und Business-Intelligence-Dashboards effektiv zusammenarbeiten. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von Power BI in KI-gestützte Architekturen zur Bereitstellung aussagekräftiger Analysen und Entscheidungsgrundlagen.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Business Analysts, IT-Consultants und Entscheidungsträger:innen, die Daten und KI-Lösungen in Unternehmen visualisieren und analysieren möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Datenverarbeitung und Cloud-Technologien sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python" für ein solides Fundament in Cloud und Datenanalyse.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: KI-Architektur und Datenintegration
Teilnehmende lernen, wie KI-Modelle in moderne Datenarchitekturen integriert werden und wie Datenströme für Visualisierungen aufbereitet werden.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Azure-Datenpipeline für Power BI.
Kursinhalte:
- Architektur von KI-Systemen
- Datenintegration und Governance
- Schnittstellen zwischen Azure AI und Power BI
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, Data Scientist, Business Analyst. 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.
- Sicherheit und Datenmanagement
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure Cognitive Services und Azure OpenAI.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-App mit Visualisierungsanbindung über Power BI.
Kursinhalte:
- Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen
- Nutzung von Azure Machine Learning und Cognitive Services
- Integration mit Power BI und Azure Synapse Analytics
- Monitoring und Governance
Modul 3: Microsoft PL-100 - Microsoft Power Platform App Maker (optional)
Dieses Modul vermittelt Grundlagen zur Erstellung von Low-Code-Anwendungen und Workflows, die KI- und BI-Daten verbinden.
Praxisbeispiel: Automatisierte Berichtserstellung mit Power Automate.
Kursinhalte:
- Power Apps und Power Automate Grundlagen
- Verbindung von Power BI und KI-Modellen
- Erstellung interaktiver Dashboards
- Automatisierung von Berichtsprozessen
Modul 4: Microsoft Power BI Fundamentals (Zusatzqualifikation)
In diesem Modul erwerben Teilnehmende grundlegende und praxisorientierte Kenntnisse zur Erstellung von Power-BI-Berichten.
Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven KPI-Dashboards mit Echtzeitdaten aus Azure.
Kursinhalte:
- Datenimport, -modellierung und DAX-Grundlagen
- Visualisierung und Dashboard-Design
- Datenanalyse und Filterlogik
- Veröffentlichung und Zusammenarbeit
Modul 5: Integration und Praxisprojekt
Teilnehmende kombinieren ihre KI- und BI-Kenntnisse in einem praxisnahen Abschlussprojekt.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines integrierten KI-Analyse-Dashboards auf Basis von Power BI und Azure Machine Learning.
Kursinhalte:
- End-to-End-KI-Integration mit Power BI
- Datenautomatisierung und Reporting
- Sicherheit und Berechtigungsmanagement
- Präsentation des Abschlussprojekts
6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kun
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.