Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) (AI-102) with Microsoft Certified: Security Operations Analyst (SC-200) (SC-200)

Dieser Kurs kombiniert die Vorbereitung auf zwei Microsoft-Zertifizierungsprüfungen: AI-102 (Azure AI Engineer Associate) und SC-200 (Microsoft Security Operations Analyst). Die Kombination ist kein Zufall — in modernen Unternehmensumgebungen werden KI-Lösungen zunehmend Ziel von Cyberangriffen, und wer beide Rollen versteht, kann intelligente Systeme nicht nur bauen, sondern auch schützen. Das Programm vermittelt daher sowohl die Fähigkeiten eines KI-Ingenieurs als auch die Methoden eines Security-Operations-Analysten.

Modul AI-102 — Azure KI-Dienste und intelligente Lösungen Der AI-102-Teil des Kurses führt durch die gesamte Breite der Azure-KI-Plattform. Teilnehmende lernen, wie einzelne kognitive Dienste zu produktionsreifen Lösungen zusammengesetzt werden, und verstehen die Sicherheits- und Governanceanforderungen, die dabei zu beachten sind.

• Azure Cognitive Services: Konfiguration, Authentifizierung, Skalierung, Monitoring
• Azure Language Service: Textanalyse, Entitätserkennung, Conversational Language Understanding
• Azure Computer Vision, Custom Vision und Form Recognizer / Document Intelligence
• Azure Bot Framework und Azure OpenAI Service: Architektur und sichere Bereitstellung
• Azure AI Search: Indexierung, kognitive Anreicherung, Retrieval-Augmented Generation
• Responsible AI und Azure AI Content Safety in der Praxis

Modul SC-200 — Security Operations und Bedrohungsmanagement Der SC-200-Teil führt in die Arbeit eines Security Operations Analysten ein. Kernwerkzeug ist Microsoft Sentinel, ergänzt durch das Defender-Ökosystem. Teilnehmende lernen, wie Sicherheitsereignisse erkannt, untersucht und behoben werden. Jede Prüfungsdomäne wird durch geführte Übungen vertieft, damit Teilnehmende nicht nur die Theorie kennen, sondern die Tools im Ernstfall bedienen können.

• Microsoft Sentinel: Architektur, Datenquellen, Analytics-Regeln, Threat Intelligence
• KQL-Grundlagen und fortgeschrittene Abfragen für Security-Analysen
• Incident-Management: Triage, Investigation, Remediation, Dokumentation
• Microsoft Defender for Cloud: Empfehlungen, Alerts, Secure Score
• Microsoft Defender for Endpoint: Bedrohungserkennung, automatische Untersuchung
• Microsoft Defender for Office 365 und Defender for Identity: Phishing, Lateral Movement

Modul Sicherheit für KI-Workloads Dieses trägerinterne Modul verbindet die beiden Hauptstränge: Es zeigt, wie Azure-KI-Deployments aus Security-Operations-Perspektive überwacht und abgesichert werden. Hier werden keine eigenständigen Microsoft-Zertifizierungsprüfungen abgedeckt, sondern anwendungsorientierte Verbindungsszenarien zwischen KI und Security Operations. Das Modul ist ein zentrales Differenzierungsmerkmal dieses kombinierten Programms.

• Integration von Azure Cognitive Services in SOC-Überwachungskonzepte
• Erkennung anomaler Nutzungsmuster bei KI-Endpunkten über Sentinel
• Absicherung von Azure OpenAI-Deployments: Content-Filter, Netzwerkisolation, Zugriffssteuerung
• Threat Modeling für KI-gestützte Applikationen

Praxisübungen und verknüpfte Szenarien Die Hands-on-Labs verbinden KI-Engineering und Security-Operations zu praxisnahen End-to-End-Szenarien, die beide Prüfungsdomänen abdecken. Durch den integrierten Ansatz entsteht ein Handlungswissen, das über die Einzelvorbereitung weit hinausgeht.

• Bereitstellen eines vollständigen Azure-KI-Stacks mit sicherer Netzwerkarchitektur
• Entwickeln eines KQL-Dashboards zur Überwachung von Cognitive-Services-Aktivitäten
• Aufbau einer automatisierten Playbook-Reaktion auf Anomalien in Azure OpenAI-Logs
• Simulation eines Sicherheitsvorfalls auf einem KI-Endpunkt mit anschließender Incident-Response
• Konfiguration von Defender for Cloud für eine Azure-KI-Workload
• Erstellung eines Security-Reports auf Basis von Sentinel-Daten
• Verknüpfung von Threat-Intelligence-Feeds mit Cognitive-Services-Logs
• Netzwerkisolation für Azure Bot Framework-Deployments einrichten und prüfen
• Abschlussübungen zu prüfungsrelevanten Themen beider Zertifizierungspfade
• Gegenseitige Stärkung beider Kompetenzbereiche durch kombinierte Fallstudien
• Auswertung und Optimierung von Sentinel-Alertingregeln anhand von Testszenarien
• Dokumentation eines vollständigen Security-Incident-Lebenszyklus

Die kombinierten Labs sind der Kern des Mehrwerts dieses Programms. Durch das direkte Nebeneinander von KI-Engineering- und Security-Operations-Aufgaben entsteht ein Querschnittswissen, das in der Praxis immer bedeutsamer wird. Angreifer, die auf KI-APIs abzielen, nutzen häufig Lücken, die weder reine KI-Engineers noch reine Security-Analysten allein erkennen würden. Gerade in Unternehmen, die Azure-KI-Dienste in produktiven Systemen einsetzen, wird erwartet, dass Fachkräfte nicht nur entwickeln, sondern auch die Sicherheit und die operative Integrität dieser Dienste im Blick behalten können. Wer nach diesem Kurs beide Perspektiven kennt, wird in solchen Teams zur Schlüsselperson.

Das Programm richtet sich an IT-Fachkräfte, die sowohl in der Entwicklung als auch in der Absicherung von Azure-KI-Workloads tätig sein wollen.

• Cloud-Engineers, die ihre KI-Kenntnisse um Security-Operations-Kompetenz erweitern
• Security-Analysten, die Azure-KI-Dienste verstehen und überwachen müssen
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler mit Interesse an sicheren KI-Architekturen
• Azure-Administratorinnen und -Administratoren mit Berührungspunkten zu KI-Projekten
• IT-Spezialistinnen und -Spezialisten, die ein breites Microsoft-Zertifizierungsprofil aufbauen

Das Programm folgt dem Combined-Learning-Prinzip: Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer wechselt mit strukturierten Selbstlernphasen und praktischen Lab-Einheiten. Erfahrene Lehrende begleiten die Theorie-Blöcke mit konkreten Demonstrationen; die Labs laufen in abgesicherten Azure-Umgebungen, sodass auch Sicherheitsszenarien realitätsnah simuliert werden können. Das Programm wird in Vollzeit durchgeführt.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen bis zu drei Monate und wird im Vollzeitmodus absolviert. Die genaue Dauer hängt von den gewählten Modulen und dem individuellen Lernfortschritt ab.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Die offiziellen Prüfungen AI-102 und SC-200 werden eigenständig bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter abgelegt; die Zertifikate werden von Microsoft ausgestellt. Beide Abschlüsse sind international anerkannte Nachweise der entsprechenden Azure-Kompetenz.

Die Kombination aus KI-Engineering und Security-Operations ist ein Profil, das am Markt derzeit nur wenige Fachkräfte mitbringen. Wer AI-102 und SC-200 gemeinsam nachweist, positioniert sich als jemand, der KI-Lösungen nicht nur technisch realisieren, sondern auch hinsichtlich Bedrohungen, Compliance und operativer Sicherheit beurteilen kann. In einem Umfeld, in dem Angreifer verstärkt auf KI-APIs abzielen und Unternehmen regulatorisch unter Druck stehen, ihre KI-Deployments dokumentiert abzusichern, ist dieses Doppelprofil ein echter Wettbewerbsvorteil. Azure-Projekten fehlt es häufig an Fachkräften, die beide Seiten des Tisches kennen — und gleichzeitig verständlich mit dem KI-Team und dem SOC-Team sprechen können. Absolventinnen und Absolventen können direkt in Rollen wie Azure Security Engineer, Cloud Security Architect oder als technisch versierte SOC-Analysten mit KI-Fokus einsteigen — oder bestehende Positionen erheblich ausweiten.