Microsoft Certified Data Scientist Associate (DP-100) mit Microsoft Certified AI Engineer (AI-102)

Titel: Microsoft Certified Data Scientist Associate (DP-100) mit Microsoft Certified AI Engineer (AI-102)

1. Kursbeschreibung
Der kombinierte Kurs ,,Microsoft Certified Data Scientist Associate (DP-100) mit Microsoft Certified AI Engineer (AI-102)" richtet sich an Fachkräfte, die sich auf datenwissenschaftliche Analysen und KI-Entwicklung im Microsoft-Azure-Umfeld spezialisieren möchten. Teilnehmende lernen, Machine-Learning-Modelle zu entwerfen, zu trainieren und bereitzustellen sowie KI-Lösungen mit Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und Azure Machine Learning zu implementieren. Der Kurs vermittelt das Wissen für zwei internat...

2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine Learning Engineers, Entwickler:innen, Cloud-Architekt:innen und IT-Fachkräfte, die KI- und Datenanalyseprojekte in Azure umsetzen möchten.

3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundlagenkenntnisse in Python, Statistik und Cloud-Technologien sind empfehlenswert.

4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Introduction to Python" und ,,Azure Data Fundamentals (DP-900)", um grundlegende Kenntnisse in Cloud-Datenstrukturen und Datenmodellierung zu erwerben.

5. Agenda (4-6 Themenblöcke)

Modul 1: Grundlagen von Data Science und Machine Learning in Azure
Teilnehmende lernen die Schlüsselprinzipien datenwissenschaftlicher Arbeit und des maschinellen Lernens. Es wird vermittelt, wie Modelle in Azure ML entwickelt und mit Python trainiert werden.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Regressionsmodells mit Azure Machine Learning Studio.
Kursinhalte:
- Überblick Data Science Lifecycle
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Supervised und Unsupervised Learning
- Modelltraining, Evaluierung und Deployment

Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vertieft die Nutzung von Azure Machine Learning für den gesamten ML-Workflow. Teilnehmende erstellen, trainieren und verwalten Modelle in skalierbaren Cloud-Umgebungen.
Praxisbeispiel: Automatisiertes Training eines Prognosemodells mit Azure ML Pipelines.
Kursinhalte:
- Aufbau einer ML-Infrastruktur in Azure
- Automatisiertes Machine Learning (AutoML)
- Überwachung und Optimierung von ML-Modellen
- Experimentverwaltung und Versionskontrolle

Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
In diesem Modul werden KI-Lösungen auf Basis der Azure Cognitive Services, Azure OpenAI und weiterer KI-Plattformen entwickelt. Der Fokus liegt auf der praktischen Implementierung intelligenter Anwendungen.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Chatlösung mit Azure OpenAI und Language Services.
Kursinhalte:
- Einführung in Azure Cognitive Services
- Text-, Sprach- und Bildverarbeitung mit Azure KI
- Integration von Azure OpenAI in bestehende Systeme
- Sicherheit, Skalierbarkeit und Deployment

Modul 4: Kombination von Data Science und AI Engineering
Teilnehmende lernen, wie Data-Science-Modelle und KI-Anwendungen zu integrierten Lösungen zusammengeführt werden. Dabei wird die Zusammenarbeit zwischen ML- und KI-Systemen praxisnah vermittelt.
Praxisbeispiel: Kombination eines trainierten ML-Modells mit einem Azure OpenAI-Copilot.
Kursinhalte:
- Verbindung von ML-Pipelines und KI-Services
- Nutzung von APIs und SDKs in Azure
- KI-Architekturen und MLOps
- Performance-Optimierung und Kostenmanagement

Modul 5: Zertifizierungsvorbereitung und Praxisprojekt
Im Abschlussprojekt wenden Teilnehmende das Gelernte in einer realistischen End-to-End-Szenario an und bereiten sich gezielt auf die Prüfungen DP-100 und AI-102 vor.
Praxisbeispiel: Erstellung eines intelligenten Analysetools mit Datenintegration, ML-Modell und KI-Komponenten.
Kursinhalte:
- Prüfungsvorbereitung (DP-100, AI-102)
- Projektarbeit in Azure Machine Learning
- Dokumentation und Präsentation
- Karrierepfade als Data Scientist und AI Engineer

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
,,Microsoft Certified Data Scientist Associate (DP-100) mit Microsoft Certified AI Engineer (AI-102)" kombiniert datenwissenschaftliche Expertise mit KI-Entwicklungskompetenz in Azure. Teilnehmende erwerben tiefgehendes Wissen über Machine Learning, KI-Integration und Cloud-Architektur und sind optimal auf die internationalen Microsoft-Zertifizierungen vorbereitet.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.