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Innovativer Cloud Engineer: Datenmanagement

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

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 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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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 Qualifizierung zum Cloud Engineer vermittelt Kenntnisse für die Planung, Umsetzung und Verwaltung moderner IT-Infrastrukturen. Im Mittelpunkt stehen Cloud-Technologien, strukturiertes Datenmanagement und die Einbindung von Künstlicher Intelligenz in betriebliche Prozesse. Teilnehmende erwerben fachliche Grundlagen, um Systemlandschaften in Azure-Umgebungen zu betreuen und datengestützte Entscheidungsprozesse technisch zu unterstützen.
  • Programmiergrundlagen und Algorithmen für die Cloud-Automatisierung anwenden
  • Datenarchitekturen, Speicherlösungen und ETL-Prozesse konzipieren
  • Microsoft Azure-Umgebungen administrieren und Ressourcen skalieren
  • Identitätsmanagement, Compliance und Sicherheitskonzepte umsetzen
  • Virtuelle Netzwerke und Compute-Ressourcen in der Cloud verwalten
  • Cloud-Automatisierung mit Container-Technologien und CI/CD-Methoden durchführen
  • KI-Architekturen in bestehende Systemlandschaften integrieren und steuern
  • Rechtliche Rahmenbedingungen wie den AI Act und Datenschutzvorgaben berücksichtigen
  • Grundlagen der Programmierung und des Datenmanagements
  • Zu Beginn werden Grundlagen in den Bereichen Datentypen, Analyse und Visualisierung behandelt. Darauf aufbauend werden Programmierlogiken, Algorithmen und objektorientierte Konzepte vermittelt. Diese Inhalte bilden die Basis für die spätere Automatisierung von Cloud-Workflows. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Planung von Speicherarchitekturen sowie auf der Integration und Qualitätssicherung von Daten in verteilten Systemen.
  • Azure Cloud-Administration und Infrastruktur
  • Dieser Abschnitt befasst sich mit dem Aufbau und der Verwaltung der Microsoft-Azure-Plattform. Thematisiert werden das Cloud Adoption Framework, die Organisation von Ressourcen sowie das Kostenmanagement. Teilnehmende lernen, virtuelle Maschinen, Containerdienste und Speicherlösungen wie Blob Storage einzurichten. Die Konfiguration virtueller Netzwerke, VPN-Verbindungen und Sicherheitsmechanismen ist ebenfalls Bestandteil der Inhalte.
  • Sicherheit, Governance und Monitoring
  • Im Fokus stehen Verfahren zur Absicherung von Cloud-Umgebungen durch Identitätsmanagement mit Microsoft Entra ID und rollenbasierte Zugriffskonzepte. Vermittelt werden außerdem Strategien für Monitoring, Analyse von Systemzuständen und die Ausgestaltung von Governance-Richtlinien. Ergänzend wird die Automatisierung der Infrastruktur mit Deployment-Methoden und Orchestrierungswerkzeugen behandelt.
  • KI-Entwicklung und organisatorische Implementierung
  • Zum Abschluss geht es um die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in organisatorischen und technischen Zusammenhängen. Behandelt werden die Aufbereitung von Daten für KI-Anwendungen, Aspekte von Trustworthy AI sowie die Integration in ERP- und CRM-Systeme. Neben technischen Fragen der Skalierung werden auch Change-Management-Prozesse und Kennzahlen zur Überführung von KI-Projekten in den Regelbetrieb betrachtet.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht erfolgt in deutscher Sprache. Theoretische Inhalte werden durch praxisnahe Übungen ergänzt. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich Cloud Engineering dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Praxisbezogene Fallstudien zu Cloud-Migrationen
  • Unterstützung bei der Erstellung technischer Portfolios
  • Bewerbungscoaching für den IT-Arbeitsmarkt
  • Zielgruppe
  • Dieses Angebot richtet sich an Fachkräfte aus IT, Verwaltung oder Management, die Kompetenzen im Bereich Cloud-Infrastruktur und KI-Anwendung aufbauen möchten. Es eignet sich für Quereinsteiger mit technischem Grundverständnis ebenso wie für Personen in administrativen Funktionen, die die digitale Transformation in Unternehmen technisch begleiten oder verantworten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

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

  2. 2

    Potsdam

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

  3. 3

    Offenbach am Main

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

  4. 4

    Berlin

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

  5. 5

    Regensburg

    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 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

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

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Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

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

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir