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Experte für KI-gestützte Cloud- und Webentwicklung - Azure
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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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Bautzen
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.
Das lernst du
- Ein Experte für KI-gestützte Cloud- und Webentwicklung konzipiert und implementiert datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von Azure-Services. Er entwickelt Python-Skripte zur Datenanalyse und setzt Machine-Learning-Modelle für prädiktive Funktionen ein. Der Spezialist erstellt cloudbasierte Webanwendungen mit modernen Frameworks und integriert KI-Komponenten in bestehende Systeme. Er verbindet Data-Science-Methoden mit Softwareentwicklung, optimiert Cloud-Infrastrukturen und automatisiert Deployments. Zudem überwacht er die Leistung von KI-Modellen und passt diese an veränderte Anforderungen an. Cybersicherheitsaspekte und API-Integration gehören ebenfalls zu seinem Aufgabenbereich.
- Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
- Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
- Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
- Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
- Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
- KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
- Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
- Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
- Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
- Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
- Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
- Azure Developer + AI Engineer - Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure
- Azure-Dienste zielgerichtet in KI-Projekte einbinden - Praxisnahe KI-Integration in Cloud-Anwendungen
- Web-Apps, APIs & Functions effizient mit Azure betreiben - Containerisierung mit AKS & DevOps praktisch umsetzen
- Datenplattformen & Ereignissteuerung in Azure-Anwendungen - Skalierbare Datenpipelines und Servicebus-Konzepte realisieren
- Machine Learning Modelle mit Azure entwickeln und bereitstellen - AutoML & Data Science-Prozesse praxisnah anwenden
- Bilder, Sprache und Texte mit KI-APIs analysieren - Entscheidungsunterstützung durch Cognitive Services integrieren
- TensorFlow & PyTorch-Modelle produktiv in Azure einsetzen - Eigene ML-Lösungen skalierbar bereitstellen
- Intelligente Dialogsysteme mit Azure Bot Framework erstellen - NLP-Techniken mit LUIS für User Experience nutzen
- CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps & GitHub Actions gestalten - Infrastruktur automatisieren & gezielt überwachen
- Azure-Umgebungen absichern & Datenschutzrichtlinien umsetzen - Verschlüsselung & API-Schutz praxisnah implementieren
- Ressourcenverbrauch analysieren & optimieren - Budgetsteuerung & Skalierungsregeln anwenden
- IoT, Edge & KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen - Responsible AI & ethische Nutzung von Azure-KI
- Vorbereitung auf Microsoft-Zertifikate (AZ-204 & AI-102) - Prüfungssimulation & Kompetenzüberprüfung
- Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
- Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
- Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
- KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
- Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
- Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
- KI-Technologien und Enterprise-Integration
- Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
- Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte
- Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
- Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
- Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
- Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
- Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
- Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
- Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
- Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
- Praxisübung
- Webentwicklung & Frameworks - Moderne Ansätze für dynamische Webanwendungen
- Web-App-Architekturen & RESTful API Integration
- Moderne UI-Frameworks & barrierefreie Komponenten nach WCAG 2.2
- Backend-Strukturen & API-Routing mit OWASP-Standards
- Datenmodellierung & ESG-konforme Speicherlösungen
- CI/CD-Pipelines & Container-Orchestrierung
- Performance-Optimierung & nachhaltiges Hosting
- State Management & Internationalisierung
- Monitoring, Sicherheit & Zukunftstrends in der Webentwicklung
- Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Bautzen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Ludwigsburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Dortmund
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Heidelberg
19.10.2026 · 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.
03 · Gehalt
Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
Vorhersagen aus Daten bauen
Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.
- 2
Datenpipelines und Cloud
Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.
- 3
Modelle erklären und verantworten
Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.
04 · Anbieter
Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten
954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte
954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung
Nutze 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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