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Cloud Performance Engineer (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
  2. 2
    Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
  3. 3
    Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.

Das lernst du

  • Der Cloud Performance Engineer optimiert die Effizienz und Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen durch Lean Management und Statistikmethoden. Er entwickelt Monitoring-Systeme in Azure, analysiert Performance-Daten und identifiziert Optimierungspotenziale. Seine Aufgaben umfassen die Implementation von Datensicherheitsmaßnahmen, die Automatisierung von Cloud-Prozessen und die kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur. Er erstellt Leistungsberichte und arbeitet mit DevOps-Teams zusammen, um ressourceneffiziente Cloud-Lösungen zu implementieren. Der Cloud Performance Engineer verbindet statistisches Know-how mit Azure-Technologien für datenschutzkonforme und leistungsstarke Cloud-Umgebungen.
  • Lean Management - Lean Production & Logistics - Effiziente Systemgestaltung für moderne Produktionsprozesse
  • Lean Production Prinzipien und Werkzeuge
  • Lean Logistics und Materialflusssysteme
  • Automatisierung & Lean - Synergien
  • Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Lean Factory
  • Rechtliche Rahmenbedingungen - Maschinenrichtlinie 2006/42/EG und Betriebssicherheitsverordnung
  • Management-Normen - ISO 9001, ISO 14001 und ISO 50001
  • Lieferkettensorgfaltspflichtenge­setz und Datenschutz-Grundverordnung
  • Qualitätsmanagement und Predictive Quality - Datenbasierte Prognosen zur Prozess- und Qualitätsoptimierung
  • Quality 4.0 und strategischer Rahmen für Predictive Quality
  • Smart Data Management und Datenaufbereitung im Qualitätsmanagement
  • Predictive Quality in der Anwendung: Statistische Analysen, Machine Learning und Software-Tools
  • Machine Learning für Predictive Quality
  • Implementierung und organisatorische Verankerung von Predictive Quality
  • Performance-Messung und kontinuierliche Verbesserung Dauer
  • Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung und ethische Aspekte
  • Branchenspezifische Anwendung und Executive-Entscheidungsarchitektur
  • Azure Administrator + Solutions Architect - Aufbau und Management von Cloud-Lösungen
  • Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
  • Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
  • Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
  • Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
  • Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
  • Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
  • Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
  • Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
  • CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
  • Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
  • Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate
  • Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen
  • Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
  • Datenkompetenz
  • KI-Kompetenz
  • Big Data Technologien und Architektur
  • Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
  • Governance - Datenschutz und Cybersecurity
  • Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
  • Big Data Projektplanung und Dokumentation
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bautzen

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ludwigsburg

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Dortmund

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Cloud Computing→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Infrastruktur automatisieren

    In den DevOps- und Bereitstellungskursen beschreibst du Server und Netzwerke als Code und spielst Änderungen über Pipelines aus. Testumgebungen entstehen so per Skript und verschwinden danach wieder. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die bei jeder Codeänderung eine Testumgebung in AWS erzeugt und nach dem Test löscht.

  2. 2

    Datenschutz und Sicherheit mitplanen

    Die Kurse zu Cloud Security und CCSP behandeln Verschlüsselung, Identitäten und die geteilte Verantwortung zwischen Anbieter und Kunde. Verarbeitet ein Cloud-Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt die DSGVO einen Vertrag, der ihn an die dokumentierten Weisungen des Auftraggebers bindet. Beispiel: Du prüfst für ein Projekt, in welcher Region die Kundendaten liegen und ob der Vertrag zur Auftragsverarbeitung unterschrieben ist.

  3. 3

    Kosten sichtbar machen

    Du lernst, Ressourcen mit Tags Projekten zuzuordnen, Budgets mit Warnschwellen anzulegen und ungenutzte Instanzen zu finden. Das trennt einen geplanten Cloud-Betrieb von einer überraschenden Monatsrechnung. Beispiel: Du findest in einem Konto vergessene Testserver und stellst eine automatische Abschaltung am Abend ein.

04 · Anbieter

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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Themen

Cloud ComputingKI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain Management

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

Cloud Computing 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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Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 2.195 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir