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Cloud Data Engineer mit Zusatz­qualifikation Microsoft Azure

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist brainymotion.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Eschborn
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

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

  • Die Weiterbildung zum Cloud Data Engineer richtet sich an Personen, die mit Microsoft Fabric und Data Engineering in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Microsoft Fabric und Data Engineering feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Microsoft Fabric und auf Data Engineering zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Microsoft Fabric und Data Engineering in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Microsoft Fabric und rund um Data Engineering systematisch strukturieren lassen.
  • Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Microsoft Fabric und Data Engineering bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Microsoft Fabric in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Data Engineering parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Microsoft Fabric und Data Engineering explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Microsoft Fabric und im Umgang mit Data Engineering auf den Gesamtprozess auswirken.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Microsoft Fabric und Data Engineering gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Microsoft Fabric als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Data Engineering ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Microsoft Fabric und Data Engineering in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Microsoft Fabric und Data Engineering in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
  • Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Microsoft Fabric und Data Engineering in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Microsoft Fabric gewonnene Erkenntnisse und mit Data Engineering aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Microsoft Fabric und Data Engineering in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Microsoft Fabric und Data Engineering dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
  1. 1

    Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche

  2. 2

    Überblick über typische Arbeitsprozesse

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen

  2. 4

    Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung

  3. 5

    Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen

  4. 6

    Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen

  5. 7

    Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen

  6. 8

    Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen

  • Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Microsoft Azure - KI-Grundlagen: Generative KI" vermittelt den Teilnehmern grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz. Die Teilnehmer lernen, wie generative KI-Modelle funktionieren, welche Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten es gibt und wie diese Modelle auf der Microsoft Azure Plattform implementiert und genutzt werden können.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Erfurt

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

Brainymotion: 830 Kurse mit aktuellem Termin an 27 Orten

830Kurse mit aktuellem Termin
27Angebotsorte

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Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingData AnalystData ScienceMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir