Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - PowerPivot Datenanalyse und Visualisierung
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - PowerPivot Datenanalyse und Visualisierung
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - PowerPivot Datenanalyse und Visualisierung" kombiniert fundierte Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Cloud-Architektur mit datengetriebener Analyse und Visualisierung. Teilnehmende lernen, Datenmodelle mit PowerPivot zu erstellen, auszuwerten und über Power BI und Azure-Dienste zu integrieren. Der Fokus liegt auf der Verbindung zwischen KI-gestützten Datenquellen und aussagekräftigen Berichten für Entscheidungsprozesse.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Analysts, Business-Intelligence-Experten, IT-Fachkräfte und Projektmanager:innen, die KI- und Datenvisualisierung in einer integrierten Umgebung anwenden möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Kenntnisse in Datenmanagement, Excel oder Power BI sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen: ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python" für Grundverständnis von Datenflüssen und KI-Integrationen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: KI-Architektur und Datenintegration in der Cloud
Teilnehmende verstehen, wie KI-Systeme mit Unternehmensdatenquellen verknüpft werden und wie PowerPivot als Bindeglied zur Datenanalyse dient.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Datenpipeline zwischen Azure Machine Learning und PowerPivot.
Kursinhalte:
- Grundlagen moderner KI-Datenarchitekturen
- Datenintegration in Azure Synapse 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, Business Intelligence Developer, Data Scientist, Data 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.
- Governance, Sicherheit und Compliance
- Automatisierte Datenbereitstellung für Analysen
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul behandelt die Entwicklung, Integration und Überwachung von KI-Anwendungen in Azure.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Machine-Learning-Modells mit Integration in Power BI.
Kursinhalte:
- Entwicklung von KI-Services mit Azure OpenAI und Cognitive Services
- Einsatz von Azure Machine Learning Studio
- Verknüpfung von Modellen mit Power BI Dataflows
- Monitoring und Kostenoptimierung
Modul 3: Microsoft PL-300 - Power BI Data Analyst Associate
In diesem Modul lernen Teilnehmende die Grundlagen der Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung in Power BI.
Praxisbeispiel: Erstellung eines KPI-Dashboards auf Basis eines Azure-Datensatzes.
Kursinhalte:
- Datenmodellierung mit DAX und Power Query
- Visualisierung und Berichtserstellung
- Datensicherheit und Rollenmanagement
- Veröffentlichung und Zusammenarbeit in Power BI Service
Modul 4: PowerPivot Datenanalyse und Visualisierung (Zusatzqualifikation)
Dieses Modul vertieft die Nutzung von PowerPivot als Werkzeug zur Datenmodellierung, -analyse und Visualisierung.
Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven Excel-Dashboards mit PowerPivot und KI-gestützten Berechnungen.
Kursinhalte:
- Grundlagen von PowerPivot und Data Models
- Nutzung von DAX für berechnete Spalten und Kennzahlen
- Integration von Azure-Daten und Power BI
- Erstellung von interaktiven Pivot-Berichten und Dashboards
Modul 5: Integration von KI und Datenanalyse
Im Abschlussmodul wird gezeigt, wie KI-Modelle und BI-Dashboards zu einem Gesamtsystem verbunden werden, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Praxisbeispiel: Kombination von PowerPivot-Analysen mit KI-Prognosen aus Azure.
Kursinhalte:
- Verbindung von Machine Learning und Business Intelligence
- Automatisierung von Analysen und Reports
- Visualisierung von KI-Ausgaben in Power BI
- Projektabschluss un
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.