Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning

Titel: Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning

1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning" vermittelt praxisorientiertes Wissen für den Aufbau und die Verwaltung moderner Datenlösungen in der Cloud. Teilnehmende lernen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, Datenpipelines zu gestalten und Machine-Learning-Modelle mit Python-Skripten zu trainieren. Der Schwerpunkt liegt auf Microsoft Azure als führender Plattform für Big-Data-Analysen und KI-gestützte Anwendungen.

2. Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, angehende Data Engineers, Data Scientists und Entwickler:innen, die Big Data, Cloud-Technologien und maschinelles Lernen in einem praktischen Umfeld kombinieren möchten.

3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Datenbanken oder Programmierung sind von Vorteil.

4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfehlenswert sind Kenntnisse aus dem Kurs ,,Introduction to Python" und Grundverständnis von Cloud-Services oder Datenanalyseprozessen.

5. Agenda (4-6 Themenblöcke)

Modul 1: Grundlagen von Big Data und Cloud-Datenmanagement
In diesem Modul werden die Grundlagen des Big-Data-Konzepts erklärt - von Datenspeicherung über Datenströme bis hin zu Cloud-Integration. Teilnehmende lernen die Azure-Datenplattform als Basis für Big-Data-Projekte kennen.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Azure Data Lake Umgebung.
Kursinhalte:
- Einführung in Big Data und Cloud-Konzepte
- Datenquellen und Datenpipelines
- Datenintegration mit Azure Data Factory
- Datensicherheit und Governance

Modul 2: Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals
Dieses Modul bildet die Grundlage für den Umgang mit Daten in Azure. Es vermittelt ein tiefes Verständnis für Datenbankstrukturen, Speicherlösungen und analytische Werkzeuge.
Praxisbeispiel: Erstellung einer relationalen Datenbank und erste Datenabfragen.
Kursinhalte:
- Datenmanagement in Azure
- Relationale vs. nicht-relationale Daten
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Cloud Data Governance

Modul 3: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Hier lernen Teilnehmende, wie Datenmodelle mit Python entwickelt, trainiert und bereitgestellt werden. Der Fokus liegt auf der praktischen Arbeit mit Azure Machine Learning.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Regressionsmodells zur Prognose von Verkaufszahlen.
Kursinhalte:
- Grundlagen des Machine Learning
- Erstellung und Training von Modellen in Azure ML
- Feature Engineering und Datenaufbereitung
- Evaluation und Deployment von Modellen

Modul 4: DP-3007 - Train and Deploy a Machine Learning Model with Azure Machine Learning
Das Modul vermittelt praxisnah, wie Modelle mit Skripten trainiert und automatisiert bereitgestellt werden. Teilnehmende schreiben und optimieren eigene Trainingsskripte.
Praxisbeispiel: Automatisiertes Training eines Modells mit Python-Skripten in Azure ML.
Kursinhalte:
- Aufbau eines ML-Workflows mit Skripten
- Nutzung von Compute-Instanzen und Pipelines
- Modelltraining, Evaluation und Deployment
- Versionierung und Monitoring von Modellen

Modul 5: Praxisprojekte und Zertifizierungsvorbereitung
Zum Abschluss wird das Wissen in einem praxisnahen Projekt angewendet. Die Teilnehmenden bereiten sich auf Microsoft-Zertifizierungen vor und entwickeln ihr persönliches Data-Engineer-Projekt.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für Big Data und Machine Learning.
Kursinhalte:
- Projektarbeit mit Azure Machine Learning
- Vorbereitung auf DP-100 und DP-900 Zertifizierung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
- Berufliche Perspektiven im Big-Data-Umfeld

6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.

7. Fazit
,,Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning" bietet eine praxisnahe Kombination aus Datenengineering und KI-Entwicklung. Die Teilnehmenden erwerben tiefes Verständnis für Datenverarbeitung, Cloud-Strukturen und maschinelles Lernen in Azure. Damit qualifizieren sie sich für zukunftsweisende Positionen in der Daten- und KI-Industrie.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.