BI Analyse mit Azure KI: Datenmodelle und KI-Dienste

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   In der Weiterbildung "BI Analyse mit Azure KI: Datenmodelle und KI-Dienste" werden die Themen "Datenmodelle" und "KI-Dienste" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Azure AI und Business Intelligence unterschiedliche Anforderungen abdecken. Im Mittelpunkt stehen das Erkennen relevanter Muster, die Prüfung von Aussagen und die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen. Der Transferteil vertieft Azure AI und überführt die Erkenntnisse zu Business Intelligence in eine zusammenhängende Aufgabe. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "BI Analyse mit Azure KI"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure AI und der Anwendungsschwerpunkt Business Intelligence. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, 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.
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   Die fachliche Einordnung von Azure AI wird durch konkrete Aufgaben zu Business Intelligence ergänzt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "BI Analyse mit Azure KI" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen sowie durch fachliche Fragestellungen, nachvollziehbare Auswertungswege und eine begründete Interpretation von Ergebnissen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Azure AI einzuordnen ist und welche Rolle Business Intelligence dabei übernimmt.
   Datenmodelle: Fachliche Begriffe werden in konsistente Strukturen überführt; Schlüssel, Beziehungen und Nutzungsszenarien werden geprüft. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Azure AI und Business Intelligence im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   KI-Dienste: Einsatzmöglichkeiten werden anhand klarer Aufgaben beschrieben; Eingaben, Ausgaben, Grenzen und Kontrollschritte werden gemeinsam betrachtet.
   Aufbereitungsschritte: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Die Lernaufgaben verbinden Azure AI mit Business Intelligence und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Kennzahlen, Muster und Aussagekraft: Ergebnisse werden auf Plausibilität, Vergleichbarkeit und fachliche Bedeutung geprüft und adressatengerecht eingeordnet.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Azure AI reflektiert und mit den Lernzielen zu Business Intelligence abgeglichen.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Azure AI als auch Business Intelligence anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. 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 Business Intelligence werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

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

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   München

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

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   München

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

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   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

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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

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