Big Data Engineer mit Zusatz­qualifikation - Trainieren von Modellen

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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   Titel: Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning" vermittelt praxisorientiertes Wissen für den Aufbau und die Verwaltung moderner Datenlösungen in der Cloud. Teilnehmende lernen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, Datenpipelines zu gestalten und Machine-Learning-Modelle mit Python-Skripten zu trainieren. Der Schwerpunkt liegt auf Microsoft Azure als führender Plattform für Big-Data-Analysen und KI-gestützte Anwendungen.
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   2. Zielgruppe
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   Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachkräfte, angehende Data Engineers, Data Scientists und Entwickler:innen, die Big Data, Cloud-Technologien und maschinelles Lernen in einem praktischen Umfeld kombinieren möchten.
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   3. Kursniveau
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   Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Datenbanken oder Programmierung sind von Vorteil.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfehlenswert sind Kenntnisse aus dem Kurs,,Introduction to Python" und Grundverständnis von Cloud-Services oder Datenanalyseprozessen.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Grundlagen von Big Data und Cloud-Datenmanagement
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    In diesem Modul werden die Grundlagen des Big-Data-Konzepts erklärt - von Datenspeicherung über Datenströme bis hin zu Cloud-Integration. Teilnehmende lernen die Azure-Datenplattform als Basis für Big-Data-Projekte kennen.
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    Praxisbeispiel: Aufbau einer Azure Data Lake Umgebung.
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    Kursinhalte

    Einführung in Big Data und Cloud-Konzepte
    Datenquellen und Datenpipelines
    Datenintegration mit Azure Data Factory
    Datensicherheit und Governance
    Modul 2: Microsoft DP-900 - Azure Data Fundamentals
    Dieses Modul bildet die Grundlage für den Umgang mit Daten in Azure. Es vermittelt ein tiefes Verständnis für Datenbankstrukturen, Speicherlösungen und analytische Werkzeuge.
    Praxisbeispiel: Erstellung einer relationalen Datenbank und erste Datenabfragen.
    Datenmanagement in Azure
    Relationale vs. nicht-relationale Daten
    Einführung in Azure Synapse Analytics
    Cloud Data Governance
    Modul 3: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
    Hier lernen Teilnehmende, wie Datenmodelle mit Python entwickelt, trainiert und bereitgestellt werden. Der Fokus liegt auf der praktischen Arbeit mit Azure Machine Learning.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines Regressionsmodells zur Prognose von Verkaufszahlen.
    Grundlagen des Machine Learning
    Erstellung und Training von Modellen in Azure ML
    Feature Engineering und Datenaufbereitung
    Evaluation und Deployment von Modellen
    Modul 4: DP-3007 - Train and Deploy a Machine Learning Model with Azure Machine Learning
    Das Modul vermittelt praxisnah, wie Modelle mit Skripten trainiert und automatisiert bereitgestellt werden. Teilnehmende schreiben und optimieren eigene Trainingsskripte.
    Praxisbeispiel: Automatisiertes Training eines Modells mit Python-Skripten in Azure ML.
    Aufbau eines ML-Workflows mit Skripten
    Nutzung von Compute-Instanzen und Pipelines
    Modelltraining, Evaluation und Deployment
    Versionierung und Monitoring von Modellen
    Modul 5: Praxisprojekte und Zertifizierungsvorbereitung
    Zum Abschluss wird das Wissen in einem praxisnahen Projekt angewendet. Die Teilnehmenden bereiten sich auf Microsoft-Zertifizierungen vor und entwickeln ihr persönliches Data-Engineer-Projekt.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für Big Data und Machine Learning.
    Projektarbeit mit Azure Machine Learning
    Vorbereitung auf DP-100 und DP-900 Zertifizierung
    Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
    Berufliche Perspektiven im Big-Data-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 (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Big Data Engineer mit Zusatzqualifikation - Trainieren von Modellen mit Skripts in Azure Machine Learning" bietet eine praxisnahe Kombination aus Datenengineering und KI-Entwicklung. Die Teilnehmenden erwerben tiefes Verständnis für Datenverarbeitung, Cloud-Strukturen und maschinelles Lernen in Azure. Damit qualifizieren sie sich für zukunftsweisende Positionen in der Daten- und KI-Industrie.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   Stuttgart

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

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   Konstanz

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Waiblingen

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

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   Böblingen

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

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   Metzingen

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 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