DP-100 + MS-100: Data Science & M365 Doppelzertifizierung

Diese Weiterbildung verbindet zwei eigenständige Microsoft-Zertifizierungspfade zu einem aufeinander abgestimmten Gesamtprogramm. Im Mittelpunkt steht die Vorbereitung auf die DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) sowie auf die MS-100 (Microsoft 365 Identity and Services). Teilnehmerinnen und Teilnehmer erwerben dadurch sowohl die technischen Fähigkeiten zur Konzeption und Umsetzung von Machine-Learning-Lösungen auf der Azure-Plattform als auch ein fundiertes Verständnis für die Administration moderner Microsoft-365-Unternehmensumgebungen. Das Programm ist als kombiniertes Lernformat organisiert — virtueller Live-Unterricht ergänzt durch eigenständiges Lernenphasen — und schließt mit dem Nachweis beider Zertifizierungsreife ab.

DP-100 — Azure Machine Learning Grundlagen und Umgebungsmanagement Das erste Modul legt die technische Basis für die Azure-ML-Arbeit. Teilnehmende lernen, wie Arbeitsbereiche angelegt, Compute-Targets konfiguriert und Experimente über das Azure ML Studio oder das Python SDK gestartet werden. Dabei steht die Infrastruktur im Vordergrund: Wie werden Datenquellen registriert, Umgebungen reproduzierbar gemacht, und wie lassen sich Zugriffsrechte für Teams sinnvoll vergeben?

• Anlegen und Konfigurieren von Azure ML-Arbeitsbereichen
• Compute-Instanzen und -Cluster für unterschiedliche Workloads
• Datenspeicher und Datasets registrieren und versionieren
• Umgebungsmanagement mit Conda-/Docker-Definitionen
• Rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC) in Azure ML

DP-100 — Modellentwicklung, Training und AutoML Auf der Infrastruktur aufbauend geht es im zweiten Block um den eigentlichen Machine-Learning-Lebenszyklus. Das reicht vom explorativen Umgang mit Daten über klassisches supervised Training bis hin zum Einsatz von AutoML-Funktionalitäten, die komplexe Hyperparameter-Suche automatisieren.

• Datenvorbereitung und Feature Engineering mit Python (pandas, scikit-learn)
• Training von Klassifikations- und Regressionsmodellen auf Azure Compute
• Einsatz von AutoML für Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung
• Experiment-Tracking mit MLflow und dem Azure ML-Dashboard
• Modellinterpretierbarkeit und Fairness-Metriken auswerten

DP-100 — Pipelines, Deployment und Monitoring Der dritte DP-100-Block schließt den ML-Zyklus mit Produktionsfähigkeit. Teilnehmende bauen wiederholbare Trainingspipelines und lernen, fertige Modelle als Webservice oder in Batch-Szenarien bereitzustellen und zu überwachen.

• Azure ML-Pipelines für automatisiertes Training und Datentransformation
• Registrierung von Modellen und Versionsverwaltung im Model-Registry
• Deployment als Echtzeit-Endpunkt (ACI/AKS) oder Batch-Endpunkt
• Monitoring von Endpunkten: Datendrift, Latenzen, Modellleistung
• Sicherheitsaspekte bei der Modellbereitstellung in Azure

MS-100 — Microsoft 365 Identität, Dienste und Mandantenverwaltung Das vierte Modul wechselt die Perspektive: Statt Datenmodellen stehen nun Unternehmensinfrastrukturen im Zentrum. Teilnehmende verstehen, wie Microsoft 365-Mandanten aufgebaut sind, wie Nutzer- und Gruppenmanagement skaliert, und wie Dienste wie Exchange Online, Teams und SharePoint administriert werden.

• Mandantenplanung und -konfiguration in Microsoft 365
• Identitätsmanagement mit Azure Active Directory/Entra ID
• Lizenzzuweisung, Rollenverwaltung und administrative Einheiten
• Hybride Szenarien: Azure AD Connect, Passthrough-Authentifizierung, Kennworthash-Synchronisation
• Exchange Online, Teams und SharePoint im Unternehmenskontext konfigurieren
• Compliance- und Sicherheitsgrundlagen: Conditional Access, Authentifizierungsrichtlinien

Praxisblock — Verknüpfung von Datenplattform und M365-Umgebung

• Azure ML-Arbeitsbereiche in M365-gesicherte Netzwerke einbinden
• Service-Prinzipale und verwaltete Identitäten für ML-Deployments nutzen
• Zugriffsmanagement für Datenwissenschaftsteams in Entra ID modellieren
• Azure ML-Ergebnisse über Power Apps oder SharePoint-Dashboards weitergeben
• Diagnose von Authentifizierungsproblemen zwischen Azure-Diensten und M365
• Sicherheits- und Compliance-Anforderungen für ML-Workloads verstehen
• Logging und Auditierung in kombinierten Azure- und M365-Architekturen
• Kosten- und Ressourcenmanagement in Azure ML-Umgebungen
• Rollenvergabe für Datenprojekte nach Least-Privilege-Prinzip
• Cross-Service-Szenarien in Praxisübungen simulieren und analysieren
• Überwachung und Troubleshooting von Hybrid-Identitätsflüssen
• Bearbeitung von Fallstudien aus realen Unternehmensumgebungen

Das Lernprogramm schließt mit praxisnahen Übungsaufgaben, die beide Domänen verzahnen — etwa die Frage, wie ein Datenwissenschaftsteam in einem M365-Unternehmen sicher und compliant auf Azure ML-Ressourcen zugreift. Durch die Vollzeitstruktur im virtuellen Klassenzimmer ist das Programm intensiv ausgelegt und eignet sich für Personen, die in kurzer Zeit maximale Abdeckung beider Prüfungsgebiete erreichen möchten.

Diese Weiterbildung richtet sich an IT-Fachkräfte mit Erfahrung in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder Systemadministration, die ihre Karriere in Richtung Cloud-basierter Data-Science und Enterprise-Administration ausbauen möchten.

• IT-Systemadministratoren, die neben M365 auch ML-Kompetenz aufbauen wollen
• Datenanalystinnen und -analysten, die Azure-zertifiziert in die ML-Praxis einsteigen
• Software-Entwickler mit Interesse an Azure ML und Unternehmensinfrastruktur
• Berater und Architekten, die Cross-Plattform-Projekte mit Microsoft-Stack planen
• Personen mit IT-Grundkenntnissen, die eine Doppelzertifizierung als Karrierestrategie verfolgen

Das Programm läuft im Combined-Learning-Format: Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer bildet den Kern, ergänzt durch angeleitete Übungseinheiten und eigenverantwortliche Praxisphasen. Die Präsenz im virtuellen Raum bedeutet keine Abstriche bei der Interaktivität — Mikrofon, Kamera und Chat ermöglichen Austausch mit Dozentinnen und Dozenten sowie Mitlernenden in Echtzeit. Praxistrainings, Fallstudienarbeit und konkrete Laboraufgaben in Azure-Umgebungen wechseln sich mit Theorie-Einheiten ab, sodass Konzepte unmittelbar angewendet werden. Teilnehmende mit Homeoffice-Situation können flexibel vom eigenen Arbeitsplatz teilnehmen.

Die Weiterbildung ist auf mehr als einen Monat bis zu drei Monate Vollzeit ausgelegt. Da beide Zertifizierungspfade (DP-100 und MS-100) ein substanzielles Prüfungsvolumen abdecken, wird ausreichend Zeit für Vertiefung und Übung eingeplant. Die genaue Dauer richtet sich nach dem individuellen Modul-Mix; das Vollzeitformat beschleunigt den Lernfortschritt im Vergleich zu Teilzeitprogrammen erheblich.

Das Programm bereitet auf zwei offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfungen vor: die DP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) und die MS-100 (Microsoft 365 Identity and Services). Beide Prüfungen werden separat bei einem akkreditierten Microsoft-Testcenter abgelegt. Wer beide besteht, erhält die Bezeichnung „Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" sowie das Zertifikat zum Microsoft 365-Pfad. Ergänzend stellt der Kursanbieter eine Teilnahmebescheinigung aus.

Eine Doppelzertifizierung in Azure Machine Learning und Microsoft 365-Administration ist am Markt ungewöhnlich — und genau das macht diesen Kurs strategisch interessant. Während viele Weiterbildungen auf einen einzelnen Prüfungsbereich fokussieren, deckt dieses Programm zwei Kompetenzfelder ab, die in großen Unternehmen zunehmend zusammenwachsen: Data-Science-Teams arbeiten nicht im Vakuum, sondern eingebettet in M365-Infrastrukturen, die von Administratoren betreut werden. Wer beide Welten versteht, kann als Brücke zwischen Fachabteilung und IT-Betrieb fungieren. Für Berufseinsteiger, die sich für einen Einstieg in datengetriebene Tätigkeiten in Unternehmensumgebungen positionieren möchten, bietet die Kombination eine klare Differenzierung gegenüber reinen DP-100-Absolventen. Data Scientists, die auch administrative Aufgaben übernehmen oder eng mit Cloud-Administratoren zusammenarbeiten, können mit diesem Doppelprofil Verantwortung in beide Richtungen übernehmen. Langfristig eröffnet das Zertifikatspaar Positionen, die explizit Schnittstellen-Kompetenz erfordern: Cloud-Architekten, Technical Leads in Microsoft-zentrischen Organisationen oder spezialisierte Berater, die Datenprojekte von der Infrastruktur bis zum ML-Modell eigenständig verantworten. In einer Arbeitswelt, in der Microsoft-Ökosystem-Kenntnisse systematisch nachgefragt werden, ist diese Weiterbildung ein solider Schritt in Richtung einer spezialisierten Cloud-Karriere.