IT Infrastruktur mit Azure: Modellnutzung und Analyseprozesse

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 "IT Infrastruktur mit Azure für AI Spezialisten: Modellnutzung und Analyseprozesse" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Modellnutzung" und "Analyseprozesse". Die fachliche Einordnung von Microsoft Azure wird durch konkrete Aufgaben zu Künstliche Intelligenz ergänzt. Die Lernfolge verbindet fachliche Fragen, strukturierte Auswertung, nachvollziehbare Kennzahlen und eine begründete Ergebnisdarstellung. Die Lernaufgaben verbinden Microsoft Azure mit Künstliche Intelligenz und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "IT Infrastruktur mit Azure für AI Spezialisten"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz unterschiedliche Anforderungen abdecken. 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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   Die Übungen behandeln Microsoft Azure in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Künstliche Intelligenz an passenden Entscheidungspunkten ein.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Aufgabenfelder und KI-Bezug: Der Schwerpunkt "IT Infrastruktur mit Azure für AI Spezialisten" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch komplexere Aufgabenlagen, Abhängigkeiten zwischen Teilbereichen und begründete Variantenentscheidungen sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Microsoft Azure einzuordnen ist und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei übernimmt.
   Modellnutzung: Die Teilnehmenden formulieren geeignete Aufgaben, prüfen erzeugte Ergebnisse und dokumentieren Annahmen sowie Unsicherheiten.
   Analyseprozesse: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Ergebnisprüfung: Annahmen, Prüfschritte und Ergebnisse werden so dokumentiert, dass Entscheidungen und Korrekturen nachvollzogen werden können. Zwischen Microsoft Azure und Künstliche Intelligenz werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Kennzahlen, Muster und Aussagekraft: Ergebnisse werden auf Plausibilität, Vergleichbarkeit und fachliche Bedeutung geprüft und adressatengerecht eingeordnet. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Microsoft Azure als auch Künstliche Intelligenz anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet.
   Ergebnisqualität, Grenzen und Verantwortung: Ausgaben werden auf Plausibilität, Nachvollziehbarkeit und mögliche Fehler geprüft; Grenzen des Einsatzes werden dokumentiert.
   Praxisfall und Transfer: Die Teilnehmenden bearbeiten einen zusammenhängenden Fall, begründen ihr Vorgehen und übertragen die gewonnenen Erkenntnisse auf eine veränderte Aufgabenstellung.
   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Microsoft Azure und der Anwendungsschwerpunkt Künstliche Intelligenz. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Microsoft Azure aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Künstliche Intelligenz verknüpft. 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 · Vollzeit · 1–3 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