KI-Technologien für Datenanalyse – DP-900, CDSP, AIBIZ

Datengetriebene Entscheidungen sind heute kein Privileg großer Konzerne mehr – auch mittelständische Unternehmen erwarten von ihren Analytikerinnen und Data Scientists, dass sie Muster in großen Datenmengen erkennen, Prognosemodelle trainieren und Ergebnisse überzeugend kommunizieren. Diese Weiterbildung setzt genau dort an: Sie kombiniert Azure-Datenbankgrundlagen, professionelle Data-Science-Methoden, betriebswirtschaftliche KI-Kompetenz, Cloud-Infrastrukturwissen und Python zu einem aufeinander abgestimmten Curriculum. Fünf anerkannte Zertifizierungen bilden die inhaltliche Struktur – von Microsoft DP-900 über CertNexus CDSP und AIBIZ bis zu EXIN Cloud Computing und Python for Data Science.

Modul 1 – Microsoft DP-900: Azure Data Fundamentals Dieser Einstieg legt die datentechnische Infrastrukturgrundlage. Teilnehmende lernen, welche Azure-Datendienste für welche Anforderungen geeignet sind und wie relationale und nicht-relationale Datenmodelle konzeptionell aufgebaut werden. Ein Praxisprojekt zur Modellierung einer Unternehmensdatenbank macht die Konzepte unmittelbar anschaulich.

• Relationale Datenbanken: Struktur, Abfragesprache SQL und Konsistenzprinzipien
• Nicht-relationale Datenspeicher: Dokumenten-, Spalten- und Graphdatenbanken
• Azure-Datendienste im Überblick: Azure SQL, Cosmos DB, Synapse Analytics
• Datenmodelle für analytische Workloads
• Grundlagen Data Warehousing und analytische vs. transaktionale Systeme
• Praxisprojekt: relationales Datenbankmodell für Unternehmensdaten in Azure aufbauen

Modul 2 – CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP) Der CDSP-Lehrgang fokussiert auf den vollständigen Data-Science-Zyklus. Von der Problemformulierung über Datenbereinigung und Feature Engineering bis zur Modellevaluation werden alle wesentlichen Schritte methodisch durchgearbeitet. Teilnehmende wenden statistische Verfahren und Machine-Learning-Algorithmen auf reale Datensätze an.

• Data-Science-Lifecycle: Problem verstehen, Daten beschaffen, aufbereiten, modellieren, evaluieren
• Datenbereinigung, Ausreißerbehandlung und Umgang mit fehlenden Werten
• Feature Engineering und Dimensionsreduktion
• Supervised Learning: Regression, Klassifikation und Ensemble-Methoden
• Modellevaluation: Kreuzvalidierung, Konfusionsmatrix, AUC-ROC
• Praxisprojekt: Prognosemodell für Kundendaten trainieren und auswerten

Modul 3 – CertNexus AIBIZ: KI im Business-Kontext Dieses Modul verbindet die technischen Kompetenzen mit betriebswirtschaftlicher Einordnung. Welchen messbaren Nutzen erzeugt ein Predictive-Analytics-Modell für die Unternehmenssteuerung? Wie werden Datenschutzanforderungen in Analyseprojekten systematisch berücksichtigt? Teilnehmende erarbeiten eigenständig einen Business Case für ein datengetriebenes Entscheidungssystem.

• KI-Anwendungsfelder in Vertrieb, Produktion, Logistik und Finanzwesen
• Wirtschaftliche Bewertung: Kosten-Nutzen-Analyse von KI-Projekten
• Datenschutz und DSGVO-Konformität in Analysepipelines
• Governance-Frameworks für datengetriebene KI-Systeme
• Ethische Aspekte: Fairness, Bias-Erkennung und gesellschaftliche Verantwortung
• Praxisprojekt: Business Case für ein Predictive-Analytics-System erarbeiten

Modul 4 – EXIN Cloud Computing Foundation Cloud-Infrastruktur ist heute die Basis für skalierbare Datenanalysen. Dieses Modul vermittelt das konzeptionelle Fundament: Servicemodelle, Bereitstellungsformen und Sicherheitsanforderungen. Der Schwerpunkt liegt darauf, Cloud-Ressourcen für Analyseworkloads sinnvoll dimensionieren und absichern zu können.

• Grundlagen Cloud Computing: Merkmale, Vorteile und Risiken
• Servicemodelle im Vergleich: IaaS, PaaS und SaaS für Analyseanwendungen
• Bereitstellungsmodelle: Private, Public und Hybrid Cloud
• Datensicherheit, Compliance und Zugriffssteuerung in Cloud-Umgebungen
• Cloud-Skalierung für große Datenmengen: horizontal vs. vertikal
• Praxisprojekt: Datenanalyse-Workload in einer Cloud-Umgebung konfigurieren

Modul 5 – Python for Data Science Python ist das Standardwerkzeug in der datenorientierten Arbeit. Dieses Modul führt praxisnah in die relevanten Bibliotheken ein: Pandas für Datentransformation, Matplotlib und Seaborn für Visualisierungen. Keine tiefe Programmiererfahrung wird vorausgesetzt – der Fokus liegt auf dem produktiven Einsatz für Analyseaufgaben.

• Python-Grundlagen: Variablen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen
• Datenimport und -bereinigung mit Pandas
• Aggregation, Grouping und Pivot-Analysen
• Visualisierung von Zeitreihen, Verteilungen und Korrelationen mit Matplotlib/Seaborn
• Automatisierung von Analysepipelines mit Python-Skripten
• Praxisprojekt: Vertriebsdaten visualisieren und Erkenntnisse für eine Fachabteilung aufbereiten

Der modulare Aufbau ermöglicht es Teilnehmenden, schrittweise Kompetenz aufzubauen – jedes Modul schließt mit einem Praxisprojekt ab, das die erworbenen Fähigkeiten konkret verankert. Die Combined-Learning-Struktur mit synchronen Einheiten und eigenständigen Laborphasen passt sich an unterschiedliche Lerntempos an.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die systematisch in datengetriebene Analyseaufgaben einsteigen oder ihre bestehenden Kenntnisse auf ein professionelles Niveau heben möchten.

• Data Analysts, die ihre Werkzeugkompetenz um ML-Methoden erweitern wollen
• IT-Fachkräfte mit ersten Berührungspunkten zur Datenanalyse
• Business-Intelligence-Spezialistinnen, die Cloud-Kompetenz aufbauen möchten
• Quereinsteiger mit Grundkenntnissen in Datenanalyse, Statistik oder Python
• Fachleute aus Controlling, Marketing oder Vertrieb mit wachsenden Datenanforderungen

Jedes Modul verbindet strukturierte Lehreinheiten mit praxisnahen Laborprojekten. Teilnehmende arbeiten mit realen Datensätzen und Azure-Umgebungen, statt mit vereinfachten Lehrbuch-Beispielen. Im Vollzeitformat schreitet der Kurs zügig voran; das Teilzeitformat ermöglicht eine berufsbegleitende Absolvierung ohne übermäßigen Zeitdruck. Lehrende geben Feedback auf Projektabgaben und helfen bei technischen Hürden.

Der Kurs umfasst fünf aufeinander aufbauende Module mit jeweils eigenem Praxisprojekt. Im Vollzeitformat ist ein Abschluss in wenigen Wochen möglich; im Teilzeitformat verteilt sich der Lernaufwand auf mehrere Monate. Aufgezeichnete Lehreinheiten stehen für die Nachbereitung bereit.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Zusätzlich bereitet der Kurs auf externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft DP-900, CertNexus CDSP, CertNexus AIBIZ und EXIN Cloud Computing Foundation. Diese werden bei akkreditierten Prüfungszentren abgelegt.

Die Nachfrage nach Fachleuten, die Daten nicht nur aufbereiten, sondern auch Modelle trainieren, interpretieren und in betriebswirtschaftliche Entscheidungen übersetzen können, übersteigt das Angebot deutlich. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke: Wer DP-900, CDSP, AIBIZ und Cloud-Grundlagen kombiniert vorweisen kann, deckt die gesamte Wertschöpfungskette einer Analysepipeline ab – von der Datenhaltung über das Modell bis zur Entscheider-Präsentation. Besonders wertvoll ist die Kombination aus technischer Tiefe und betriebswirtschaftlicher Einbettung. Ein Datenmodell zu trainieren ist eine Sache – den Stakeholdern zu erklären, warum dieses Modell vertrauenswürdig ist, welchen ROI es erzeugt und wo seine Grenzen liegen, ist eine andere. Wer beides beherrscht, ist in gemischten Projektteams unersetzlich. Das Python-Modul liefert dazu ein unmittelbar einsetzbares Werkzeug: Analyseskripte, Visualisierungen und automatisierte Reports können nach dem Kurs ohne fremde Hilfe erstellt werden. Das senkt Abhängigkeiten von spezialisierten Entwicklungsteams und beschleunigt Analysezyklen spürbar.