Cloud-Computing und KI-Infrastrukturen (Azure / Artificial Intelligence / Cloud Computing) orchestrieren die Integration intelligenter Algorithmen in Unternehmensabläufe. Der Spezialist implementiert skalierbare Cloud-Lösungen auf Azure-Plattformen, konfiguriert KI-Dienste und optimiert die Rechenressourcen für maschinelles Lernen. Er entwickelt Architekturen zur Datenverarbeitung in Echtzeit, überwacht die Systemleistung und gewährleistet Datensicherheit gemäß geltender Regularien. Die Hauptaufgabe umfasst die Bereitstellung robuster Infrastrukturen für KI-Anwendungen sowie die kontinuierliche Anpassung der Cloud-Ressourcen an wechselnde Anforderungen moderner Datenverarbeitungsprozesse.

Azure Security + DevOps Engineer - Sicherheit und Automatisierung in der Cloud

• Sicherheitsarchitekturen und DevOps zusammenführen - Bedrohungen verstehen und automatisiert entschärfen
• Sicherheitsmodelle in Azure effektiv umsetzen - Zero Trust & CIA-Triade praktisch angewendet
• Zugriffsschutz mit Azure AD und RBAC praxisnah einrichten - MFA & privilegierte Konten verwalten
• Schutz durch Netzwerksegmentierung & Firewallmanagement - WAF, NSGs & DDoS-Abwehr konfigurieren
• Verschlüsselung, Key Management und Backuplösungen - Container und VMs sicher betreiben
• CI/CD & IaC für sichere Deployments automatisieren - Security Tasks in Pipelines integrieren
• SIEM-Strategien mit Azure Sentinel & Log Analytics - Vorfallreaktion und automatisierte Abwehrprozesse
• Secure-by-Design mit Shift Left Security umsetzen - DevOps mit Sicherheitsprüfungen erweitern
• Sicherheitskosten transparent managen - Ressourcen und Ausgaben effizient steuern
• KI-gestützte Sicherheit & Multi-Cloud-Bedrohungserkennung - Quantum Security & neue Schutzmodelle bewerten
• Praxisvorbereitung auf AZ-500 & AZ-400 - Simulationsaufgaben & Prüfungsstrategien

Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen

• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation

Cloud Computing ( AWS ) - Schlüsselkompetenzen und Anwendungen für Unternehmen

• Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern
• Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen
• Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern
• CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben
• ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren
• Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben
• Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren
• Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner

Azure Administrator + Solutions Architect - Aufbau und Management von Cloud-Lösungen

• Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
• Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
• Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
• Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
• Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
• Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
• Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
• Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
• CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
• Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
• Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate

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