Machine Learning Engineer Data Scientist

Machine Learning Engineer und Data Scientist sind keine synonymen Berufsbezeichnungen: Der Data Scientist analysiert, modelliert und interpretiert – der Machine Learning Engineer stellt sicher, dass diese Modelle robust in Produktionsumgebungen laufen und skalieren. Diese Weiterbildung bildet beide Rollenschwerpunkte aus. Das Curriculum verbindet statistische Grundlagen und ML-Algorithmen mit dem vollständigen Azure-Machine-Learning-Ökosystem, ergänzt durch die Entwicklung von KI-Anwendungen über Azure Cognitive Services und Datenwissenschafts-Praxis nach dem CertNexus-CDSP-Standard. Wer diesen Kurs abschließt, kann ML-Projekte von der Datenakquise über das Modelltraining bis zur produktiven Cloud-Bereitstellung eigenständig durchführen.

Modul 1 – Grundlagen von Machine Learning und Data Science Dieses Einstiegsmodul etabliert das konzeptionelle Fundament, auf dem alle weiteren Lerneinheiten aufbauen. Neben den klassischen Algorithmen steht der typische Aufbau eines ML-Projekts im Vordergrund: Wie entscheidet man, welcher Ansatz für ein Problem geeignet ist? Wie strukturiert man Datenpipelines, bevor das erste Modell trainiert wird?

• Einführung in maschinelles Lernen und KI: Abgrenzung der Methoden
• Supervised Learning: Lineare Regression, Klassifikation und Entscheidungsbäume
• Unsupervised Learning: Clustering-Algorithmen und Dimensionsreduktion
• Feature Engineering: Merkmalserstellung, -selektion und -transformation
• Projektstruktur im ML-Bereich: Datenpipeline, Evaluation und Versionierung
• Praxisprojekt: lineares Regressionsmodell zur Vorhersage von Verkaufszahlen

Modul 2 – Microsoft DP-100: Azure Data Scientist Associate Dieses Modul führt tief in die Azure-Machine-Learning-Plattform ein. Teilnehmende lernen, alle Phasen des ML-Lebenszyklus auf Azure durchzuführen: von der Datenvorbereitung über das Training bis zum Deployment in produktive Umgebungen. Besonderes Gewicht liegt auf automatisierten Pipelines und dem Monitoring laufender Modelle.

• Azure Machine Learning Workspace: Einrichtung, Compute-Ressourcen und Datenspeicher
• Datentransformation und Aufbereitung mit Azure-Pipelines
• Modelltraining und Hyperparameteroptimierung (AutoML und manuelle Konfiguration)
• Deployment als Echtzeit- und Batch-Endpunkte in Azure
• Monitoring produktiver Modelle: Datendrift, Metrik-Tracking und Wartungsstrategien
• Praxisprojekt: Klassifikationsmodell mit Azure ML entwickeln und deployen

Modul 3 – Microsoft AI-102: Azure AI Engineer Associate Während DP-100 auf ML-Modelle in Azure fokussiert, geht AI-102 einen Schritt weiter: Wie werden fertige und selbst trainierte KI-Modelle in produktive Anwendungen eingebettet? Azure Cognitive Services liefern vorgefertigte APIs für Bild-, Sprach- und Textverarbeitung; Azure OpenAI ermöglicht den Einsatz großer Sprachmodelle in eigenen Produkten.

• Azure Cognitive Services im Überblick: Vision, Speech, Language und Decision-APIs
• Textanalyse, Stimmungserkennung und Übersetzung mit Azure Language Services
• Bilderkennung, Gesichtsverarbeitung und Custom Vision
• Azure OpenAI Service: Deployment, Prompting und API-Integration
• Sicherheit und Zugriffssteuerung für KI-APIs in Unternehmensumgebungen
• Praxisprojekt: Sentiment-Analyse-Anwendung mit Azure Language Services aufbauen

Modul 4 – CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP) Das CDSP-Modul ergänzt die Azure-Technologiestapel-Kenntnisse um eine methodisch fundierte Data-Science-Praxis. Im Mittelpunkt steht der systematische Umgang mit realen, unordentlichen Daten – von der Rohdaten-Akquise über Qualitätsprüfung und statistische Analyse bis zur Modellbeurteilung.

• Data-Science-Lifecycle: Problem definieren, Daten beschaffen, aufbereiten, modellieren
• Datenqualitätsprüfung, Ausreißerbehandlung und Umgang mit fehlenden Werten
• Statistische Analysemethoden für explorative Datenanalyse
• Modelltraining und Evaluation: Bias-Variance-Tradeoff, Kreuzvalidierung, ROC-Kurven
• Big-Data-Analytik und Automatisierung von Analysepipelines
• Ethik und Governance in der Datenwissenschaft: Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht

Modul 5 – Praxisprojekt: End-to-End ML-Workflow Das Abschlussprojekt bringt alle Module zusammen: Teilnehmende bauen eigenständig ein vollständiges ML-System – von der Datenakquise über Feature Engineering, Modelltraining und Evaluation bis zur automatischen Bereitstellung als Azure-Endpunkt. Das Projekt wird dokumentiert und präsentiert.

• Projektplanung: Scope, Datenstrategie und technische Architektur
• Datenbeschaffung, Exploration und Qualitätssicherung
• Feature-Pipeline und Modelltraining in Azure ML
• Integration von Cognitive-Services-APIs in den Workflow
• Automatisches Deployment und Monitoring konfigurieren
• Visualisierung der Modellergebnisse für technische und nicht-technische Stakeholder
• Dokumentation nach Data-Science-Standards
• Peer-Review und strukturiertes Feedback
• Diskussion der Karrierepfade in Data Science und ML Engineering
• Überblick über weiterführende Zertifizierungen und Spezialisierungsmöglichkeiten
• Verbindung der Projektergebnisse mit CDSP-Kompetenzrahmen
• Abschlusspräsentation und individuelle Auswertung

Das Combined-Learning-Format sorgt dafür, dass synchrone Lernsitzungen und eigenständige Laborarbeit abwechseln. Vollzeit- und Teilzeitoption sind verfügbar; das Tempo kann an Vorkenntnisse angepasst werden.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen mit technischem oder analytischem Hintergrund, die in KI-Entwicklungsrollen einsteigen oder bestehende Kenntnisse durch anerkannte Zertifikate untermauern möchten.

• Angehende Machine Learning Engineers und Data Scientists ohne formal abgeschlossenen KI-Studiengang
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler mit Interesse an ML-Methoden und Cloud-Deployment
• Data Analysts, die den Schritt in prädiktive Modellierung und ML Engineering machen wollen
• IT-Fachkräfte aus Datenbankbetrieb oder Cloud-Administration, die KI-Kompetenz aufbauen
• Quereinsteiger mit solider Grundlage in Statistik, Mathematik oder Programmierung

Theoretische Einheiten wechseln sich mit praktischen Laborphasen in echten Azure-Umgebungen ab. Jedes Modul schließt mit einem konkreten Praxisprojekt, dessen Ergebnisse dokumentiert und besprochen werden. Lehrende geben inhaltliches Feedback zu Modellentscheidungen und Architekturkonzepten, nicht nur zu formalen Fehlern. Im Vollzeitformat schreitet der Kurs intensiv voran; im Teilzeitformat ist eine berufsbegleitende Durchführung möglich.

Der Kurs ist in fünf aufeinander aufbauende Module gegliedert. Im Vollzeitformat ist ein Abschluss in einigen Wochen möglich; im Teilzeitformat verteilt sich der Stoff über mehrere Monate. Aufgezeichnete Einheiten stehen für die Nachbereitung bereit. Die Projektarbeit im letzten Modul ist der zeitintensivste Teil.

Nach Kursabschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, die die absolvierten Inhalte dokumentiert. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf drei externe Prüfungen vor: Microsoft DP-100 (Azure Data Scientist Associate), Microsoft AI-102 (Azure AI Engineer Associate) und CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner). Die Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt; Prüfungsgebühren sind separat einzuplanen.

Die Kombination aus ML-Engineering-Praxis und Data-Science-Methodik macht Absolventinnen und Absolventen zu Profilen, die im Markt besonders gefragt sind. Viele Unternehmen suchen gezielt Personen, die nicht nur Modelle trainieren, sondern diese auch in stabile Produktionssysteme überführen können – eine Kompetenz, die traditionelle Data-Science-Ausbildungen häufig vernachlässigen. Genau diese Brücke schlägt der Kurs. Das Projektportfolio, das Teilnehmende im Laufe des Kurses aufbauen, ist ein greifbares Argument im Vorstellungsgespräch. Statt abstrakt über „ML-Erfahrung" zu sprechen, lassen sich funktionierende Deployment-Artefakte, Evaluationsreports und dokumentierte End-to-End-Pipelines auf Azure vorweisen. Das hebt Bewerbungsunterlagen aus der Masse heraus. Die drei Zertifizierungen DP-100, AI-102 und CDSP decken sowohl Microsoft-spezifische Cloud-Kompetenz als auch herstellerunabhängige Data-Science-Standards ab. Diese Breite ist strategisch wertvoll: Wer nicht an einen einzelnen Cloud-Anbieter gebunden erscheint, hat auf dem Arbeitsmarkt mehr Optionen und kann Unternehmen unabhängig von deren Tech-Stack überzeugen.