Prüfungsvorbereitung und Exam DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Data Science und maschinelles Lernen sind aus modernen IT-Architekturen nicht mehr wegzudenken. Microsoft Azure bietet mit Azure Machine Learning und den zugehörigen Diensten eine leistungsstarke Plattform, auf der Data Scientists Modelle entwickeln, trainieren, einsetzen und überwachen können. Die Prüfung DP-100 bestätigt, dass Kandidaten die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten besitzen, um Data-Science-Lösungen auf Azure professionell zu konzipieren und umzusetzen. Dieser Vorbereitungskurs bereitet Teilnehmende gezielt und systematisch auf die DP-100-Prüfung vor. Er deckt alle relevanten Prüfungsdomänen ab, verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Übungen und bringt Teilnehmende in die beste mögliche Ausgangslage für die Zertifizierungsprüfung.

Der erste Block behandelt die Azure Machine Learning-Umgebung und ihre Grundkomponenten. Teilnehmende lernen, wie ein Azure ML Workspace aufgebaut ist und wie die verschiedenen Dienste miteinander interagieren. Dieses Fundament ist Voraussetzung für alle weiteren Kurseinheiten.

• Einrichten und Konfigurieren eines Azure ML Workspace
• Überblick über Compute-Ressourcen: Compute Instances, Compute Clusters, Serverless
• Daten-Assets und Datenspeicher in Azure ML
• Umgebungen und Abhängigkeitsverwaltung
• Sicherheit, Zugriffssteuerung und Compliance in Azure ML

Der zweite Block ist der Datenaufbereitung und Feature Engineering gewidmet. Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage jedes erfolgreichen ML-Modells, und Azure ML bietet umfangreiche Werkzeuge für die Datenvorbereitung.

• Datenzugriff und Datenimport aus verschiedenen Quellen
• Datentransformation mit Azure ML Designer und Python-SDKs
• Feature Engineering: Auswahl, Aggregation und Erstellung von Merkmalen
• Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und unbalancierten Datensätzen
• Versionierung von Datensätzen und Reproduzierbarkeit von Experimenten

Der dritte Block widmet sich dem Training und der Bewertung von Machine-Learning-Modellen. Teilnehmende lernen, wie sie Trainingsläufe strukturieren, Experimente nachverfolgen und Modelle anhand geeigneter Metriken bewerten.

• Automatisiertes Machine Learning (AutoML) in Azure
• Training von Modellen mit Python-Skripten und MLflow-Tracking
• Hyperparameter-Tuning mit Azure ML Sweep Jobs
• Modellbewertung: Metriken, Vergleich und Auswahl
• Interpretierbarkeit von Modellen und Responsible AI in Azure

Der vierte Block behandelt die Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen in produktiven Umgebungen. Dieser Bereich ist prüfungsrelevant und spiegelt die reale Herausforderung wider, Modelle zuverlässig und wartbar in Betrieb zu nehmen.

• Model-Registrierung und Versions-Management in der Model Registry
• Online-Endpunkte: Managed und Kubernetes-basierte Deployments
• Batch-Endpunkte für Massendatenverarbeitung
• Monitoring von Modell-Performance und Datendrift
• Retraining-Strategien und Automatisierung mit Azure ML Pipelines

Den Abschluss bildet ein umfangreicher Praxisblock, der Anwendungsszenarien aus allen Prüfungsdomänen integriert und das Lernen in konkrete Handlungskompetenz überführt.

• Hands-on Labs mit dem Azure ML Studio im Webbrowser
• Implementierung eigener Python-Skripte für Training und Auswertung
• Erstellung und Ausführung von Azure ML Pipelines
• Durchführung eines vollständigen AutoML-Experiments
• Deployment eines trainierten Modells als REST-Endpunkt
• Simulation prüfungsähnlicher Szenarien mit zeitbegrenzten Aufgaben
• Analyse häufiger Fehlerquellen und deren Behebung in Azure ML
• Lesen und Verstehen von Prüfungsfragen im Multiple-Choice-Format
• Anwendung von Prüfungsstrategien für komplexe Szenarien
• Gruppenübungen zur gemeinsamen Fallbearbeitung
• Abschluss-Mock-Examen mit Auswertung und Feedback
• Persönliche Lernstandsanalyse und Restoptimierung vor der Prüfung

Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Engineers und Datenbankadministratoren, die ihre Kenntnisse in Azure formell zertifizieren möchten. Besonders angesprochen sind außerdem folgende Fachkräfte.

• Software-Entwickler mit Interesse an ML-Workflows auf Cloud-Plattformen
• Business Intelligence-Fachleute, die in Richtung Data Science wechseln wollen
• IT-Architekten, die ML-Lösungen in Azure-Infrastrukturen planen
• Datenanalysten mit Python-Kenntnissen, die ihre Cloud-Kompetenzen ausbauen

Der Kurs wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Online-Selbststudium mit betreuten Präsenz- oder Webinar-Phasen verbindet. Ein hoher Praxisanteil mit Azure ML-Labs ist zentrales Element des Kurskonzepts. Teilnehmende arbeiten mit realen Azure-Umgebungen und erhalten Übungsabonnements für ihre praktischen Aufgaben. Die Trainer sind Microsoft-zertifizierte Experten mit praktischer Erfahrung in Data-Science-Projekten. Flexible Teilzeitvarianten ermöglichen die Anpassung an den Berufsalltag.

In der Vollzeitvariante dauert der Kurs typischerweise mehr als drei Tage bis zu einer Woche, bei intensiven Vorbereitungsprogrammen auch länger. In der Teilzeitvariante oder beim kombinierten Lernen kann die Gesamtdauer auf bis zu drei Monate ausgedehnt werden. Die endgültige Planung erfolgt im Beratungsgespräch vor Kursbeginn.

Der Kurs bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-100 vor, die von Microsoft über das weltweite Prüfungssystem angeboten wird. Nach bestandener Prüfung erhalten Teilnehmende das Microsoft-Zertifikat „Azure Data Scientist Associate". Zusätzlich wird ein Lehrgangszertifikat des Trägers New Horizons ausgestellt. Das Microsoft-Zertifikat ist global anerkannt und ein wichtiger Qualifikationsnachweis für Data-Science-Positionen in Azure-Umgebungen.

Das Azure Data Scientist Associate-Zertifikat ist eines der gefragtesten Cloud-Zertifikate auf dem deutschsprachigen IT-Arbeitsmarkt. Unternehmen, die auf Azure als Cloud-Plattform setzen, suchen gezielt nach Fachkräften, die ihre Data-Science-Workflows in dieser Umgebung umsetzen können. Das Zertifikat signalisiert Kompetenz und schafft die Grundlage für Karriereschritte in Richtung Lead Data Scientist, ML Engineer oder Cloud-Architekt mit Data-Science-Schwerpunkt. Die intensive Prüfungsvorbereitung in diesem Kurs geht weit über reines Faktenlernen hinaus. Teilnehmende eignen sich ein solides praktisches Verständnis der Azure ML-Plattform an, das sie auch nach der Prüfung im Berufsalltag direkt einsetzen können. Labs und Praxisübungen sorgen dafür, dass Gelerntes nicht nur theoretisch verankert, sondern auch anwendbar wird. Bei AZAV-zertifizierten Trägern kann dieser Kurs unter Umständen über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters gefördert werden. Weitere Fördermöglichkeiten können sich aus dem Qualifizierungschancengesetz oder aus Programmen der Deutschen Rentenversicherung ergeben. Ein Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt alle relevanten Optionen.