Microsoft Certified: Data Scientist Associate (DP-100) (DP-100) with Microsoft Certified: AI Engineer (AI-102) (AI-102)

Dieses Kurspaket bereitet auf zwei eigenständige Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: DP-100 (Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate) und AI-102 (Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate). Beide Zertifikate gehören zum Microsoft-Zertifizierungsportfolio für die Azure-Plattform und adressieren komplementäre Rollen — einerseits Data Scientists, die Machine-Learning-Experimente in Azure ML Studio aufbauen und verwalten, andererseits AI Engineers, die KI-Lösungen auf Basis von Azure Cognitive Services und verwandten Diensten entwickeln und integrieren. Die Kombination beider Prüfungsvorbereitungen in einem Programm bietet denjenigen einen klaren Vorteil, die sich umfassend für KI- und Data-Science-Positionen in Azure-Umgebungen qualifizieren möchten.

Das erste Modul deckt die Kernkompetenzen für DP-100 — Azure Data Scientist Associate — ab. Im Mittelpunkt steht Azure Machine Learning als zentrale Plattform für den gesamten ML-Lebenszyklus: von der Datenvorbereitung über das Modelltraining bis zum produktionsreifen Deployment.

• Einrichten und Verwalten eines Azure ML Workspace — Compute Clusters, Compute Instances, Datastores
• Datenaufbereitung und Feature Engineering mit Azure ML Datasets und Pipelines
• Modelltraining mit scikit-learn, PyTorch und TensorFlow in Azure ML — Skript-basiert und per Designer
• AutoML — automatisierte Auswahl und Optimierung von Algorithmen für Klassifikation, Regression und Zeitreihen
• Hyperparameter-Tuning mit HyperDrive und Grid-Search-Strategien
• Modell-Evaluation, Fairness-Analyse und Responsible-AI-Dashboard in Azure ML
• Deployment von Modellen als Azure Container Instances, AKS-Endpoints oder Batch-Pipelines
• Monitoring produktiver Endpunkte — Datendrift, Logging, Application Insights Integration

Das zweite Modul bereitet auf AI-102 — Azure AI Engineer Associate — vor und konzentriert sich auf die Integration vorgefertigter KI-Dienste in Anwendungen und Systeme. Anders als beim Data-Scientist-Pfad steht hier weniger das eigene Modelltraining im Vordergrund als die intelligente Kombination und Konfiguration bestehender Azure-KI-Bausteine.

• Azure Cognitive Services im Überblick — Sprache, Vision, Entscheidung, Suche
• Language Understanding (LUIS) und Azure Language Studio für NLP-Lösungen
• Azure Bot Service — Konversationsarchitekturen und Integration mit Teams, Web und Messaging
• Computer Vision und Custom Vision für Bild- und Videoanalyse
• Form Recognizer für automatisierte Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
• Azure Cognitive Search und Knowledge Mining — Index-Aufbau, Skills und Enrichment-Pipelines
• QnA Maker und Question Answering als wissensbasierte KI-Dienste
• Sicherheit, Zugriffssteuerung und Governance für Azure-KI-Workloads

Praxissequenzen und kombinierte Projektarbeit Das Lernformat verbindet Theorie-Einheiten mit intensiven Übungsphasen und Fallstudienarbeit. Zu den typischen Praxissequenzen gehören die folgenden Aufgaben und Szenarien.

• Aufbau einer End-to-End-ML-Pipeline in Azure ML — von Rohdaten bis Deployment
• Konfiguration und Test mehrerer Cognitive-Services-Endpunkte in einer integrierten Anwendung
• AutoML-Experiment mit vergleichender Algorithmusbewertung
• Entwicklung eines einfachen Chatbots mit Azure Bot Service und Language Understanding
• Monitoring-Einrichtung für ein produktives ML-Modell inklusive Datendrift-Erkennung
• Fallstudie zur Kombination von Azure Cognitive Search und Form Recognizer in einem Dokumenten-Workflow
• Simulation prüfungsrelevanter Szenarien für DP-100 und AI-102

Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt — synchron und interaktiv mit Trainer:innen vor Ort in einem der Lernzentren sowie der Option zur Teilnahme aus dem Homeoffice.

Das Programm richtet sich an Personen, die eine Karriere als Data Scientist oder AI Engineer in Azure-Umgebungen anstreben und sich mit zwei offiziellen Microsoft-Zertifikaten qualifizieren möchten.

• Data Scientists mit Grundkenntnissen in Machine Learning, die auf Azure spezialisieren möchten
• Softwareentwickler:innen und IT-Fachleute, die KI-Dienste in Applikationen integrieren wollen
• Cloud-Architekten und -Administratoren, die ihr Profil um KI-Kompetenz erweitern
• BI-Analysts und Datenbankspezialisten, die in den ML-Bereich wechseln möchten
• Personen, die international anerkannte Microsoft-Zertifikate für KI und Data Science erwerben wollen

Das Programm ist im Combined-Learning-Format aufgebaut — Präsenzphasen in den Lernzentren und synchrone Online-Sessions über das virtuelle Klassenzimmer werden kombiniert. Trainer:innen mit Praxiserfahrung vermitteln die Inhalte durch Theorie-Einheiten, Live-Demos, Übungsphasen und Projektaufgaben. Der Unterrichtsablauf orientiert sich an einem klassischen Präsenzunterricht, ermöglicht aber flexible Homeoffice-Teilnahme.

Die Kursdauer liegt im Bereich von mehr als einem bis zu drei Monaten, je nach individuell gewählten Modulen und Starttermin. Da beide Zertifizierungspfade (DP-100 und AI-102) mit eigenem Prüfungsumfang abgedeckt werden, ist der Zeitaufwand entsprechend intensiv.

Nach Abschluss der Kursmodule und dem Bestehen der jeweiligen Prüfungen erhalten Teilnehmende zwei offizielle Microsoft-Zertifikate: Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate (DP-100) und Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102). Die Prüfungen werden bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter abgelegt und sind international anerkannt. Ergänzend wird ein Lehrgangszertifikat des Bildungsanbieters ausgestellt.

Die Kombination von DP-100 und AI-102 in einem einzigen Kursprogramm spart erheblich Zeit gegenüber dem separaten Durchlaufen beider Pfade. Beide Zertifikate ergänzen sich inhaltlich: DP-100 schärft das Profil des Data Scientists, der eigene ML-Modelle in Azure entwickelt — AI-102 positioniert als AI Engineer, der vorgefertigte KI-Dienste zu leistungsfähigen Lösungen kombiniert. Wer beide Zertifikate hält, signalisiert Arbeitgebern, dass er die gesamte Breite der Azure-KI-Landschaft beherrscht. Microsoft-Zertifikate für Azure KI und Data Science gehören zu den am stärksten nachgefragten Qualifikationsnachweisen im Cloud- und KI-Bereich. Unternehmen, die auf Microsoft Azure setzen, suchen gezielt nach Fachkräften mit diesen Zertifikaten — von klassischen Industrie- und Handelsunternehmen bis zu Tech-Start-ups und Beratungsgesellschaften. Das doppelte Zertifikat aus einem Programm macht Absolvent:innen für Positionen als Data Scientist, ML Engineer oder AI Solutions Architect attraktiv. Ergänzend zur beruflichen Positionierung bieten beide Zertifikate einen klaren technischen Kompass für die weitere Spezialisierung: DP-100 kann durch DP-203 (Data Engineer) oder DP-300 (Database Administrator) ergänzt werden, AI-102 durch spezialisierte KI-Dienst-Kenntnisse in Azure OpenAI Service oder Azure Applied AI Services.