Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Python, Basics
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Python, Basics
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Python, Basics" vermittelt eine praxisorientierte Kombination aus Künstlicher Intelligenz, Datenwissenschaft und grundlegender Programmierung in Python. Teilnehmende lernen, KI-Modelle mit Azure zu entwerfen und Daten mit Python effizient zu verarbeiten. Der Kurs richtet sich an alle, die in die KI-Entwicklung einsteigen und ein solides Fundament in Python aufbauen möchten.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, IT-Quereinsteiger:innen, Entwickler:innen und Projektleiter:innen, die KI- und Datenprojekte mit Microsoft Azure umsetzen möchten und dazu Basiswissen in Python benötigen.
3. Kursniveau
Einsteiger bis Fortgeschrittene - keine Programmiererfahrung erforderlich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen: Grundkenntnisse in IT oder Datenanalyse. Für die weiterführenden KI-Module empfiehlt sich ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" als Vorbereitung.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Einführung in KI-Architekturen und Datenintegration
Teilnehmende erhalten einen Überblick über KI-Systeme, Datenflüsse und Cloud-Integration.
Praxisbeispiel: Planung einer einfachen Daten- und Modellpipeline mit Azure.
Kursinhalte:
- Grundlagen moderner KI-Architekturen
- Datenintegration und Cloud Computing
- Governance und Sicherheit in der KI-Entwicklung
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, Azure-Cloud-Architekt, Softwareentwickler (KI), Machine-Learning-Ingenieur. 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.
- Rollen und Prozesse in KI-Projekten
Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vermittelt praxisnahes Wissen zur Erstellung, Schulung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Azure.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells auf Basis von Kundendaten.
Kursinhalte:
- Einführung in Azure Machine Learning
- Datentransformation und Feature Engineering
- Modelltraining, Evaluierung und Deployment
- Monitoring und Optimierung von ML-Modellen
Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Hier lernen Teilnehmende, KI-Dienste in Azure zu implementieren und in Anwendungen einzubinden.
Praxisbeispiel: Erstellung eines Chatbots mit Azure Cognitive Services und OpenAI-Integration.
Kursinhalte:
- Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen
- Nutzung von Sprach-, Text- und Vision-Diensten
- Sicherheit, Skalierung und Monitoring
- Integration in Unternehmenssysteme
Modul 4: Python Basics (Zusatzqualifikation)
Dieses Modul vermittelt den Einstieg in die Programmiersprache Python - das Fundament für Datenanalyse, Machine Learning und KI-Projekte.
Praxisbeispiel: Datenverarbeitung und Visualisierung mit Python.
Kursinhalte:
- Grundlagen der Programmierung in Python
- Datentypen, Schleifen, Bedingungen und Funktionen
- Arbeiten mit Bibliotheken (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Einführung in objektorientierte Programmierung
Modul 5: Integration von Python und KI in Azure
Im Abschlussmodul lernen Teilnehmende, wie Python-Skripte und KI-Modelle in Azure integriert werden können.
Praxisbeispiel: Training und Deployment eines Python-ML-Modells in Azure Machine Learning.
Kursinhalte:
- Nutzung von Python SDKs für Azure ML
- Pipeline-Automatisierung mit Python
- Erstellung von Endpunkten und API-Integration
- Dokumentation und 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-Kund:innen und wird über New Horizons (Münche
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.