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KI-Architekt*in mit Zusatz­qualifikation Azure DevOps Security

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

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 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Stuttgart
NÄCHSTER START
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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

  • Kursbeschreibung
  • Meta: Weiterbildung zum KI-Architekt mit Azure DevOps Security-Fokus: Azure AI, Data Science, AI Engineer und sichere DevOps-Pipelines für KI-Projekte umsetzen.
  • Die Weiterbildung,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation Azure DevOps Security" vermittelt die Fähigkeit, KI-Architekturen sicher zu entwickeln und über Azure DevOps Pipelines mit integrierten Sicherheits- und Compliance-Mechanismen bereitzustellen. Damit werden DevSecOps-Ansätze gezielt in KI-Projekte integriert.
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, IT-Security-Spezialist:innen und DevOps-Engineers, die sichere, skalierbare und compliance-konforme KI-Systeme aufbauen möchten.
  • Kursniveau
  • Von Fortgeschritten bis Profi.
  • Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse (optional)
  • Grundkenntnisse in Cloud, DevOps und KI sind hilfreich. Als Basis eignet sich Microsoft AZ-900.
  • AI-900 - Microsoft Azure AI Fundamentals
  • Einführung in Azure AI Services, Machine Learning und Responsible AI. Praxisbeispiel: Chatbot mit Governance-Aspekten.
  • Azure AI Services und Use Cases
  • Grundlagen Machine Learning und Responsible AI
  • Cognitive Services Überblick
  • Praxisprojekt Chatbot in Azure
  • DP-100 - Azure Data Scientist Associate
  • Vertiefung in Azure Machine Learning, Modelltraining und Deployment. Praxisbeispiel: Prognosemodell mit Sicherheitsanforderungen.
  • Azure ML Workspaces und Pipelines
  • Feature Engineering und Training
  • Hyperparameter-Tuning und Modellvalidierung
  • Deployment und Monitoring in Azure
  • AI-102 - Azure AI Engineer Associate
  • Praxisnaher Einsatz von Cognitive Services, NLP und Computer Vision. Praxisbeispiel: Virtueller Assistent mit eingebauten Security Controls.
  • NLP und Computer Vision
  • Conversational AI und Bot Framework
  • Responsible AI-Prinzipien in Projekten
  • Praxisprojekt virtueller Assistent
  • Microsoft AZ-400 - Azure DevOps Engineer Expert
  • Schwerpunkt auf der sicheren Umsetzung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps. Praxisbeispiel: Security by Design für ein KI-Projekt.
  • Einführung Azure DevOps Pipelines
  • Security Scans in CI/CD
  • Compliance und Governance-Aspekte
  • Praxisprojekt sichere DevOps Pipeline
  • Microsoft AZ-500 - Azure Security Engineer Associate
  • Fokus auf Sicherheit in Azure-Umgebungen. Praxisbeispiel: Absicherung einer produktiven KI-Anwendung.
  • Azure Security Grundlagen
  • Identitäts- und Zugriffsmanagement
  • Netzwerksicherheit und Bedrohungserkennung
  • Praxisübung Absicherung von Workloads
  • Zusatzinformationen
  • Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und förderbar über Bildungsgutschein und QCG. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
  • Die Weiterbildung,,KI-Architekt DevOps Security" qualifiziert Absolvent:innen, sichere und skalierbare KI-Architekturen mit Azure DevOps Pipelines aufzubauen und produktiv einzusetzen.
  • Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Stuttgart

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Nürnberg

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Stuttgart

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

810 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

810Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

810 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und BusinessTraining Trainings.

Themen

KI & Machine LearningMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)Cloud ComputingScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagement

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