AWS Cloud: Cloud-Architecture, Scripting & KI-gestützte IT-Prozesse

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Kompakte Qualifizierung für den Einstieg in die moderne Cloud-Infrastruktur. Sie lernen die Administration von AWS-Cloudsystemen, Linux, Python und Datenbanken. Der integrierte KI-Schwerpunkt vermittelt praxisnahe Tools wie Claude Code zur Automatisierung und Produktivitätssteigerung. Inklusive intensiver Vorbereitung auf die Zertifizierung zum AWS Certified Cloud Practitioner. Dieser Kurs wird durchgeführt von der WBS CODING SCHOOL, einer Marke der WBS TRAINING AG
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   Kursinhalte & Aufbau

   Linux & Cloud Foundations: Einstieg in AWS-Kerndienste, Cloud-Architektur, Linux-Command-Line, Netzwerke und IT-Sicherheit.
   Python & AI-Scripting: Programmierung von Grund auf, lokale und cloudbasierte Skripte sowie Einsatz von KI-Tools (wie Claude Code) zur Code-Analyse und Produktivitätssteigerung.
   Datenbanken & SQL: Verwaltung, Modellierung und Abfrage strukturierter Daten in cloudbasierten Datenbanken (AWS RDS).
   Advanced AWS & DevOps Basics: Skalierung, Serverless Computing, Containerisierung, CI/CD-Konzepte, Überwachung und Infrastruktur-Automatisierung mit AWS CloudFormation.
   Karriere-Coaching & Exam Preparation: Erstellung moderner Bewerbungsunterlagen, Arbeitsmarktausrichtung und gezielte Vorbereitung auf die AWS Certified Cloud Practitioner Prüfung direkt im Kurs.

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   Vermittelte Kernkompetenzen & Tools

   AWS, Python, Linux, CloudFormation, EC2, S3, RDS, IAM, VPC, Lambda, SQL, Shell/CLI, CI/CD-Grundlagen, KI-gestützte Entwicklung.

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   Mögliche Zielberufe

   Junior Cloud Support Associate, Cloud Support Specialist (Cloud-Support Spezialist), Junior Cloud Engineer (Cloud Ingenieur), AWS Cloud Practitioner, IT Support Specialist with cloud focus (IT-Support Spezialist mit Schwerpunkt Cloud), Junior Systems Administrator (Systemadministrator), Technical Support Engineer (Technischer Support-Ingenieur), Cloud Operations Trainee (Cloud-Betrieb), Junior DevOps Trainee, Cloud/AI Operations Assistant, AI-enabled IT Support Specialist. (Ki-gestützter IT-Support Spezialist)

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   Zertifizierungen

   AWS Certified Cloud Practitioner
   Linux Certification LPI
   AWS AI Practitioner

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   Berlin

   06.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

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   Altenburg

   06.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

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   Augsburg

   06.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

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   Aschaffenburg

   06.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen