Cloud Architekt: Architektur­entscheidungen, Planung und Bewertung

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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   Die Weiterbildung "Cloud Architekt mit Azure KI: Architekturentscheidungen, Planung und Bewertung" führt schrittweise in die Themen "Architekturentscheidungen", "Planung" und "Bewertung" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Die Übungen behandeln Azure AI in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Cloud-Architektur an passenden Entscheidungspunkten ein. Der Aufbau führt von Anforderungen und Zielbildern über Variantenvergleiche bis zu begründeten Entwurfsentscheidungen. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Azure AI und Cloud-Architektur im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Cloud Architekt mit Azure KI"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die fachliche Einordnung von Azure AI wird durch konkrete Aufgaben zu Cloud-Architektur ergänzt. 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.
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   Der Transferteil vertieft Azure AI und überführt die Erkenntnisse zu Cloud-Architektur in eine zusammenhängende Aufgabe.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Cloud-Kontext und Verantwortlichkeiten: Der Schwerpunkt "Cloud Architekt 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 Zielbilder, Lösungsbausteine, technische Abwägungen und die Begründung von Entwurfsentscheidungen. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Azure AI als auch Cloud-Architektur anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Architekturentscheidungen: Fachliche und technische Anforderungen werden geordnet, Lösungsoptionen verglichen und Entscheidungen anhand nachvollziehbarer Kriterien begründet.
   Planung: Ziele werden in bearbeitbare Schritte übersetzt; Aufwand, Reihenfolge und mögliche Risiken fließen in die Vorbereitung ein. Zwischen Azure AI und Cloud-Architektur werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Bewertung: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Azure AI aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Cloud-Architektur verknüpft.
   Variantenvergleich und Entwurfsentscheidung: Mehrere Lösungswege werden gegenübergestellt, anhand fachlicher und technischer Kriterien bewertet und zu einer begründeten Empfehlung verdichtet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure AI und der Anwendungsschwerpunkt Cloud-Architektur.
   Überwachung und Nachvollziehbarkeit: Meldungen, Kennzahlen und Konfigurationsänderungen werden in einen strukturierten Kontrollprozess eingebunden.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Azure AI und Cloud-Architektur unterschiedliche Anforderungen abdecken. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Azure AI reflektiert und mit den Lernzielen zu Cloud-Architektur abgeglichen. 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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