Kurs: Cloud-Architekt ML, Big Data in der Cloud

Cloud-Architekt ML, Big Data in der Cloud

Dieser Kurs vereint das Wissen eines Cloud-Architekten mit den Kompetenzen eines Big-Data- und Machine-Learning-Spezialisten. Du lernst, skalierbare Cloud-Infrastrukturen für Datenanalysen und maschinelles Lernen zu entwerfen und zu implementieren. Dabei arbeitest du mit Tools wie AWS SageMaker, Azure Machine Learning und Google Cloud AI. Der Kurs vermittelt praxisnahes Know-how für datengetriebene Architekturentscheidungen in modernen Cloud-Umgebungen.

  • *Zielgruppe**

Der Lehrgang richtet sich an Cloud- und Datenarchitekt:innen, Data Engineers, Machine-Learning-Entwickler:innen sowie IT-Professionals, die datenbasierte Cloud-Projekte planen und umsetzen möchten.

  • *Kursniveau**

Fortgeschritten bis Professional. Der Kurs richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen in Cloud Computing, Datenverarbeitung oder Programmierung, die ihr Wissen um Big-Data- und ML-Architekturen erweitern wollen.

  • *Empfohlene Vorkenntnisse**

Grundkenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud) und Basiswissen in Python oder Datenanalyse. Empfehlenswert: ,,AWS Cloud Practitioner Essentials" oder ,,Microsoft Azure Fundamentals".

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  1. ## Agenda

  1. ### Modul 1: Cloud-Architektur und Dateninfrastruktur

Dieses Modul legt die Grundlage für das Design moderner Cloud-Architekturen für datengetriebene Anwendungen. Du lernst, Datenflüsse und Speicherarchitekturen effizient zu gestalten.
Praxisbeispiel: Aufbau eines Data Lakes mit AWS S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storage.

  • Architekturprinzipien für datengetriebene Systeme
  • Cloud-Speicher und Datenmanagement
  • ETL- und ELT-Konzepte in der Cloud
  • Datenintegration und Streaming (Kafka, Kinesis, Data Factory)
  • Sicherheits- und Governance-Konzepte für Datenumgebungen

  1. ### Modul 2: Big Data Processing und Analyse

In diesem Modul lernst du die wichtigsten Big-Data-Technologien und ihre Integration in Cloud-Plattformen kennen. Du arbeitest mit skalierbaren Analysetools und Pipelines.
Praxisbeispiel: Verarbeitung großer Datenmengen mit AWS Glue und Apache Spark in der Cloud.

  • Big Data Grundlagen und Architekturmodelle
  • Datenverarbeitung mit Hadoop, Spark und Databricks
  • Serverless Data Processing mit AWS Lambda und Azure Functions
  • Data Warehousing mit Redshift, Synapse und BigQuery
  • Monitoring, Kostenmanagement und Performanceoptimierung

  1. ### Modul 3: Machine Learning und KI in der Cloud

Hier lernst du, Machine-Learning-Modelle in Cloud-Umgebungen zu entwickeln, zu trainieren und zu deployen. Du nutzt ML-Services und erstellst End-to-End-ML-Pipelines.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells mit AWS SageMaker oder Azure Machine Learning Studio.

  • Einführung in maschinelles Lernen und KI-Architekturen
  • ML-Tools und Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Cloud-native ML-Services (SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
  • Deployment und MLOps in der Cloud
  • Automatisiertes Training und Modelloptimierung

  1. ### Modul 4: Datenvisualisierung und Cloud Analytics

Dieses Modul vermittelt dir, wie du Daten auswertest und entscheidungsrelevante Dashboards erstellst. Du nutzt BI- und Analytics-Tools, um komplexe Daten sichtbar und nutzbar zu machen.
Praxisbeispiel: Erstellung eines interaktiven Cloud-Dashboards mit Power BI, AWS QuickSight oder Google Looker Studio.

  • Datenanalyse und Business Intelligence in der Cloud
  • Visualisierungstools und Reporting
  • Integration von Echtzeitdaten in Dashboards
  • Cloud Data Governance und Zugriffskontrolle
  • Predictive Analytics und Entscheidungsunterstützung

  1. ### Modul 5: Abschlussprojekt und Zertifizierungsvorbereitung

Im Abschlussmodul kombinierst du Architektur, Datenmanagement und ML-Integration zu einem umfassenden Praxisprojekt. Du bereitest dich zusätzlich auf relevante Cloud-Zertifizierungen vor.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Cloud-Architektur für Big Data & Machine Learning mit automatisiertem Workflow.

  • Projektarbeit: ML-Architektur und Datenpipeline
  • Prüfungsvorbereitung (AWS Data Analytics / Azure AI Engineer / Google Cloud Data Engineer)
  • Projektdokumentation und Präsentation
  • Karrierepfade in Cloud Data Architecture und AI Engineering
  • Abschlussreview und Feedback

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  1. ## Ähnliche Kurse
  • AWS Certified Data Analytics - Specialty
  • Microsoft AI-102 - Designing and Implementing an Azure AI Solution
  • Google Cloud Professional Data Engineer

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Für Einzelpersonen und B2B-Kund:innen. Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und über Bildungsgutschein oder QCG förderfähig. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.



  1. ## Fazit

Der Kurs ,,Cloud-Architekt ML, Big Data in der Cloud" vereint die Disziplinen Cloud Computing, Datenanalyse und Machine Learning in einer praxisnahen Ausbildung. Du lernst, skalierbare Datenplattformen zu entwerfen, ML-Modelle zu integrieren und datengestützte Entscheidungen in der Cloud zu ermöglichen. Damit bist du optimal qualifiziert für Rollen wie Cloud Data Architect, AI Engineer oder Big Data Consultant.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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