Datenstrategie: Einsatzbewertung, Anwendungen und Umsetzung

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Datenstrategie mit Cloud Plattformen für AI Engineers: Einsatzbewertung, Anwendungen und Umsetzung" führt schrittweise in die Themen "Einsatzbewertung", "Anwendungen" und "Umsetzung" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Zwischen AI Engineer und Datenstrategie werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Lernfolge orientiert sich an realistischen Umsetzungsaufgaben, geeigneten Werkzeugen, Schnittstellen und überprüfbaren Ergebnissen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie AI Engineer einzuordnen ist und welche Rolle Datenstrategie dabei übernimmt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenstrategie mit Cloud Plattformen für AI Engineers"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, 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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   Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu AI Engineer aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Datenstrategie verknüpft.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Anwendungsszenarien und Rahmenbedingungen: Der Schwerpunkt "Datenstrategie mit Cloud Plattformen für AI Engineers" 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. Die Übungen behandeln AI Engineer in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Datenstrategie an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Einsatzbewertung: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert.
   Anwendungen: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet.
   Umsetzung: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld AI Engineer und der Anwendungsschwerpunkt Datenstrategie.
   Arbeitsablauf von Anforderung bis Ergebnis: Anforderungen werden konkretisiert, die Umsetzung wird geplant und das Ergebnis mit dokumentierten Prüfschritten abgeschlossen.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Die Lernaufgaben verbinden AI Engineer mit Datenstrategie und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte AI Engineer und Datenstrategie unterschiedliche Anforderungen abdecken. 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 · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   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.

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   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.

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   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