Titel: Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal" vermittelt fundiertes Wissen in Cloud-Datenmanagement, Machine Learning und der Entwicklung generativer KI-Anwendungen. Teilnehmende lernen, wie Daten effizient in der Azure-Cloud verarbeitet, modelliert und für KI-Projekte genutzt werden. Darüber hinaus wird praxisnah gezeigt, wie im Azure KI Foundry-Portal (Azure AI Studio) eigene generative KI-Modelle und Copilots erstellt werden können.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Engineers, Cloud-Architekt:innen, Entwickler:innen, Data Scientists und technisch versierte Quereinsteiger:innen, die sich auf die Kombination von Cloud Data Engineering und KI-Entwicklung spezialisieren möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Datenbanken, Cloud-Computing oder Python sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden Grundkenntnisse aus den Kursen ,,Introduction to Python" und ,,Azure Fundamentals". Sie erleichtern den Einstieg in Datenstrukturen und Cloud-Technologien.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Einführung in Cloud Data Engineering mit Microsoft Azure
Teilnehmende lernen die Grundlagen der Datenarchitektur und Datenverwaltung in der Cloud kennen. Es wird vermittelt, wie große Datenmengen in Azure gespeichert, verarbeitet und für Analysen vorbereitet werden.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Data-Pipeline mit Azure Data Factory.
Kursinhalte:
- Grundlagen des Cloud Data Engineering
- Datenintegration und -transformation in Azure
- Nutzung von Azure Data Lake & Synapse Analytics
- Datenqualität und Governance in der Cloud
Modul 2: Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals
Dieses Modul vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen für die Arbeit mit Azure Data Services. Es bietet ein Verständnis für relationale und nicht-relationale Daten, Datenverarbeitung und analytische Lösungen.
Praxisbeispiel: Erstellung einer Datenbank und Abfragen mit Azure SQL.
Kursinhalte:
- Azure Data Plattform und Speicheroptionen
- Relationale vs. NoSQL-Datenbanken
- Grundlagen der Datenanalyse in Azure
- Einführung in KI-gestützte Datenverarbeitung
Modul 3: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Hier lernen Teilnehmende, wie sie Datenmodelle trainieren, evaluieren und bereitstellen. Der Fokus liegt auf maschinellem Lernen und dem Azure Machine Learning Studio.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells für Kundendaten.
Kursinhalte:
- Machine Learning in Azure
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Training und Deployment von ML-Modellen
- Modellüberwachung und Nachverfolgung
Modul 4: AI-3016 - Develop Custom Copilots with Azure AI Studio
Dieses Modul bildet die Zusatzqualifikation: Es zeigt, wie generative KI-Lösungen im Azure AI Studio (Foundry-Portal) entwickelt werden. Teilnehmende erstellen eigene Copilots und nutzen Large Language Models (LLMs) zur Automatisierung von Aufgaben.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer generativen Chatbot-Lösung mit Azure OpenAI.
Kursinhalte:
- Einführung in Azure AI Studio (Foundry Portal)
- Arbeiten mit generativen KI-Modellen (GPT, DALL·E, Codex)
- Prompt Engineering und Evaluierung
- Integration von Copilots in bestehende Systeme
Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Zum Abschluss setzen Teilnehmende ihr Wissen in einem End-to-End-Projekt um - von der Datenverarbeitung über das Training bis zur Bereitstellung einer generativen KI-App.
Praxisbeispiel: Aufbau einer Azure-Pipeline zur Erstellung eines intelligenten Support-Copilots.
Kursinhalte:
- Planung und Umsetzung eines KI-Projekts
- Zertifizierungsvorbereitung (DP-100, AI-3016)
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
- Berufliche Perspektiven im Cloud- und KI-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
,,Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal" verbindet modernstes Cloud Data Engineering mit der Entwicklung generativer KI. Die Teilnehmenden lernen, Datenströme aufzubauen, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und eigene Copilots in Azure AI Studio zu entwickeln. So entsteht eine praxisorientierte Kompetenz für Zukunftsrollen im KI- und Cloud-Bereich.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.