Cloud Plattformen für Data Governance: Dienste und Richtlinien

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

1. 1
   Die Weiterbildung "Cloud Plattformen für Data Governance: Dienste und Richtlinien" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Dienste" und "Richtlinien". Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Data Governance und Cloud Computing im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. Im Mittelpunkt stehen ein klarer Aufgabenbezug, geeignete Vorgehensweisen und überprüfbare Arbeitsergebnisse. Der Lernfortschritt zu Cloud Computing wird durch eine dokumentierte Transferaufgabe sichtbar gemacht. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Cloud Plattformen für Data Governance"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die fachliche Einordnung von Data Governance wird durch konkrete Aufgaben zu Cloud Computing 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.
2. 2
   Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Cloud Computing in einen vollständigen Arbeitsablauf eingebettet wird.
3. 3

   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Cloud-Kontext und Verantwortlichkeiten: Der Schwerpunkt "Cloud Plattformen für Data Governance" 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 den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen.
   Dienste: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Zwischen Data Governance und Cloud Computing werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Richtlinien: Berechtigungen und Regeln werden so betrachtet, dass Zuständigkeiten, Nachweise und Auswirkungen von Änderungen erkennbar bleiben.
   Zugriffe: Die Teilnehmenden bewerten Risiken, wählen passende Kontrollen aus und dokumentieren die Umsetzung nachvollziehbar.
   Vorgehen, Entscheidung und Dokumentation: Geeignete Arbeitsschritte werden ausgewählt, begründet und in einer strukturierten Dokumentation festgehalten. Für Cloud Computing werden Grenzen, Abhängigkeiten und geeignete Kontrollschritte berücksichtigt.
   Überwachung und Nachvollziehbarkeit: Meldungen, Kennzahlen und Konfigurationsänderungen werden in einen strukturierten Kontrollprozess eingebunden. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Data Governance und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Computing.
   Praxisübung mit Ergebnisbesprechung: Eine strukturierte Aufgabe verbindet die Lernabschnitte; Ergebnisse, offene Fragen und mögliche Verbesserungen werden gemeinsam ausgewertet. Der Transferteil vertieft Data Governance und überführt die Erkenntnisse zu Cloud Computing in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Data Governance als auch Cloud Computing 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. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Data Governance reflektiert und mit den Lernzielen zu Cloud Computing abgeglichen. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

1. 1

   München

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

2. 2

   München

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

3. 3

   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   München

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

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

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.

Themen

Arbeitsmarkt

Cloud Computing bundesweit in Zahlen