Microsoft Certified: Dynamics 365 Fundamentals with Python for Data Science

Wer in modernen Unternehmen an der Schnittstelle zwischen Geschäftsprozessen und Datenanalyse arbeiten möchte, braucht zwei komplementäre Kompetenzfelder: das Verständnis für CRM- und ERP-Plattformen wie Microsoft Dynamics 365 und die Fähigkeit, mit Python aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese kombinierte Weiterbildung vermittelt beide Themengebiete in einem strukturierten Programm — von den Grundlagen der Dynamics-365-Plattform bis zu den praktischen Python-Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Das Ergebnis ist ein Kompetenzprofil, das in Business-Analyse, CRM-Administration und datengetriebenen Geschäftsprozessen gefragt ist.

Modul Dynamics 365 Fundamentals — CRM-Grundlagen und die Plattform im Überblick Das Dynamics-365-Modul vermittelt ein breites Grundlagenverständnis der Plattform und der Kernmodule für Kundenprozesse. Es orientiert sich inhaltlich am Prüfungssyllabus des offiziellen Microsoft-Zertifizierungsexamens MB-910 (Microsoft Certified: Dynamics 365 Fundamentals — Customer Engagement Apps).

• Dynamics 365-Plattform im Überblick: Aufbau, gemeinsame Datenebene (Dataverse), Lizenzmodelle
• Dynamics 365 Sales: Leads und Opportunities verwalten, Verkaufsprozesse abbilden, Pipeline-Management
• Dynamics 365 Customer Service: Fallmanagement, Service-Level-Agreements, Warteschlangen und Eskalationen
• Dynamics 365 Customer Insights und Marketing: Segmentierung, Customer Journeys, E-Mail-Automatisierung
• Dynamics 365 Field Service: Außendienstverwaltung, Ressourcenplanung und IoT-Integration
• Power Platform-Grundlagen: Power BI für Berichte, Power Apps für Low-Code-Anwendungen, Power Automate für Workflow-Automatisierung
• Microsoft 365-Integrationen: Teams, Outlook und SharePoint im Dynamics-365-Kontext

Python für Data Science — Grundlagen und Praxis Python hat sich als die führende Programmiersprache im Bereich Data Science und maschinelles Lernen etabliert. Dieses Modul führt Sie von den Grundlagen der Sprache bis zu ersten praktischen Machine-Learning-Anwendungen.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datentypen (int, float, str, list, dict, tuple), Operatoren und Kontrollstrukturen
• Funktionen definieren und aufrufen; Module importieren und eigene Pakete strukturieren
• NumPy: Arrays erstellen und manipulieren, lineare Algebra, Broadcasting und statistische Grundfunktionen
• Pandas: DataFrames und Series, Daten importieren (CSV, Excel, SQL), bereinigen, transformieren und zusammenführen
• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Korrelationen, fehlende Werte und Ausreißer untersuchen
• Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn: Linien-, Balken-, Scatter-Plots, Heatmaps und Verteilungsdiagramme
• Scikit-learn Grundlagen: Trainings-/Testaufteilung, Preprocessing, Pipelines
• Klassifikationsmodelle: Logistische Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests
• Regressionsmodelle: Lineare Regression, Metriken (MSE, R²) und Modellvalidierung
• Clustering: K-Means und Grundprinzipien unüberwachten Lernens
• Anwendungsbeispiele aus dem Business-Umfeld: Kundensegmentierung, Abwanderungsvorhersage, Absatzprognosen

Praxis und Anwendungsprojekte Beide Module werden durch praktische Übungen und Fallbeispiele vertieft, in denen die Lernenden reale Szenarien aus dem Business-Umfeld bearbeiten.

• CRM-Szenarien in Dynamics 365 konfigurieren: Leads anlegen, Opportunities verfolgen, Service-Cases bearbeiten
• Python-Datenpipelines auf typische Unternehmens-Datensätze anwenden (Verkaufsdaten, Kundendaten, Zeitreihen)
• Ergebnisse aus Datenanalysen in verständlichen Visualisierungen für Stakeholder aufbereiten
• Schnittstellen zwischen Dynamics-365-Daten und Python-Analyse konzeptuell verstehen

Diese kombinierte Weiterbildung richtet sich an Personen, die an der Schnittstelle zwischen CRM/ERP-Plattformen und Datenanalyse tätig werden oder sich für IT-nahe Business-Rollen qualifizieren möchten.

• Business Analysten und CRM-Einsteiger, die Dynamics 365 systematisch kennenlernen wollen
• IT-Professionals, die ihr Portfolio um Data-Science-Kompetenz erweitern möchten
• Quereinsteiger aus dem kaufmännischen Bereich mit Interesse an digitalen Business-Plattformen und Datenanalyse
• Fach- und Führungskräfte, die datengetriebene Entscheidungsprozesse besser verstehen und unterstützen wollen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format mit Live-Unterricht in einem virtuellen Klassenraum statt — Trainer vermitteln die Inhalte interaktiv mit Theorie-Einheiten, Übungsphasen, Fallbeispielen und Projektaufgaben. Der Unterricht gestaltet sich wie im klassischen Präsenzunterricht, ermöglicht jedoch die Teilnahme aus dem Home Office. Beide Themengebiete werden parallel praxisorientiert vertieft: In Dynamics 365 wird direkt in der Plattform gearbeitet, im Python-Modul werden Jupyter Notebooks und gängige Data-Science-Umgebungen genutzt.

Die Gesamtdauer der kombinierten Weiterbildung liegt bei mehr als einem Monat bis zu drei Monaten in Vollzeit. Da beide Module individuell kombinierbar sind, kann die Dauer je nach gewähltem Modulumfang variieren. Der Live-Unterricht findet in virtuellen Klassenräumen statt; für die interaktive Teilnahme mit Mikrofon, Kamera und Chat stehen in den Schulungszentren PC-Arbeitsplätze mit zwei Bildschirmen zur Verfügung.

Das Dynamics-365-Modul bereitet auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung MB-910 vor — Microsoft Certified: Dynamics 365 Fundamentals (Customer Engagement Apps). Diese Prüfung wird bei einem Microsoft-akkreditierten Testzentrum abgelegt und belegt Grundlagenkenntnisse in der Dynamics-365-Plattform. Das Python-for-Data-Science-Modul wird durch ein trägerinternes Zertifikat abgeschlossen, das praktische Kenntnisse in Pandas, NumPy, Matplotlib und Scikit-learn dokumentiert. Beide Nachweise bilden zusammen ein aussagekräftiges Kompetenzprofil an der Schnittstelle von CRM-Software und datenanalytischer Programmierung.

Dynamics 365 ist die meistverbreitete CRM/ERP-Plattform in mittleren und großen Unternehmen im deutschsprachigen Raum, und die MB-910-Zertifizierung signalisiert Arbeitgebern ein validiertes Grundlagenverständnis der Plattform. Wer zusätzlich Python beherrscht, kann nicht nur Systeme verstehen und konfigurieren, sondern aktiv dazu beitragen, dass die darin gespeicherten Daten in Erkenntnisse und Entscheidungsgrundlagen verwandelt werden — eine Kombination, die reine CRM-Administratoren und reine Data Scientists gleichermaßen übersteigt. Die Verbindung beider Themenfelder ist inhaltlich stringent: Dynamics 365 erzeugt strukturierte Kundendaten — CRM-Historien, Service-Cases, Verkaufspipelines. Python mit Pandas, NumPy und Scikit-learn liefert die Werkzeuge, um genau diese Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Wer beides beherrscht, ist in der Lage, die Lücke zwischen dem operativen CRM-Alltag und der strategischen Datenanalyse zu überbrücken. In der Praxis ist dieses kombinierte Profil besonders für Business-Analyst-Rollen, CRM-Projektmanagement, digitale Vertriebssteuerung und datengesteuertes Marketing attraktiv. Es spricht Arbeitgeber an, die nicht nur Technologiebediener suchen, sondern Fachkräfte, die ihre Business-Plattformen verstehen und gleichzeitig in der Lage sind, aus Daten eigenständig Erkenntnisse abzuleiten.