Azure KI für Datenplattformen: KI-Dienste und Cloud-Dienste

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1
   Die Weiterbildung "Azure KI für Datenplattformen: KI-Dienste und Cloud-Dienste" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "KI-Dienste" und "Cloud-Dienste". Der Transferteil vertieft Azure AI und überführt die Erkenntnisse zu Datenplattformen in eine zusammenhängende Aufgabe. Der Aufbau führt von den fachlichen Grundlagen über typische Arbeitsschritte bis zu dokumentierten Ergebnissen und Transferaufgaben. Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Azure AI in einen vollständigen Arbeitsablauf eingebettet wird. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Azure KI für Datenplattformen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure AI und der Anwendungsschwerpunkt Datenplattformen. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus cloudbasierten IT-Umgebungen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
2. 2
   Ein eigener Lernschritt ordnet Azure AI in den beruflichen Aufgabenrahmen ein.
3. 3

   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Cloud-Umgebung: Der Schwerpunkt "Azure KI für Datenplattformen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen sowie durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen. Der Lernfortschritt zu Azure AI wird durch eine dokumentierte Transferaufgabe sichtbar gemacht.
   KI-Dienste: Anwendungsfälle werden hinsichtlich Nutzen, Datenbezug, Ergebnisqualität und verantwortlicher Nutzung eingeordnet.
   Cloud-Dienste: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Die fachliche Einordnung von Azure AI wird durch konkrete Aufgaben zu Datenplattformen ergänzt.
   Ressourcen und Dienste: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Praxisbezogene Umsetzung: Die Inhalte werden in einem zusammenhängenden Fall angewendet und anhand klarer Kriterien reflektiert. Die Lernaufgaben verbinden Azure AI mit Datenplattformen und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Betriebsqualität und kontrollierte Änderungen: Zugriffe, Zustände und Änderungen werden überprüft; Abweichungen werden erkannt und nachvollziehbar bearbeitet.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Azure AI einzuordnen ist und welche Rolle Datenplattformen dabei übernimmt.
   Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Azure AI reflektiert und mit den Lernzielen zu Datenplattformen abgeglichen. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zwischen Azure AI und Datenplattformen werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

1. 1

   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   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.

2. 2

   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.

3. 3

   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