Die Kombination vermittelt fundierte Kenntnisse für Tätigkeiten im Bereich Data Science und verknüpft Cloud-Grundlagen mit Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und Programmierung. Inhalte umfassen Microsoft Azure, SQL und Python sowie praxisnahe Arbeiten an realen Data-Science-Projekten.

Im Mittelpunkt stehen moderne Technologien und Methoden zur strukturierten Verarbeitung und Analyse von Daten. Geeignet für den Einstieg oder die fachliche Weiterentwicklung im Umfeld Data, KI und AI, förderfähig und flexibel auch in Teilzeit umsetzbar.

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Module

  • Überblick über Künstliche Intelligenz in Azure mit Schwerpunkten auf Machine Learning, Computer Vision und Natural Language Processing. Vermittelt die Bewertung und Nutzung von KI-Services.

    Zertifizierung: Microsoft Azure AI Grundlagen

  • Grundlagen zu Cloud-Konzepten, zentralen Azure-Services und Sicherheitsaspekten. Das Modul schafft ein solides Verständnis für Aufbau und Einsatzmöglichkeiten von Microsoft Azure.

    Zertifizierung: Microsoft Azure Grundlagen

  • Einführung in Datenkonzepte und Azure-Datenservices. Behandelt relationale und nicht-relationale Daten sowie moderne Datenplattformen als Basis für Data Engineering und Data Science.

    Zertifizierung: Microsoft Azure Daten Grundlagen

  • Vermittlung grundlegender und erweiterter SQL-Abfragen. Fokus auf effiziente Analyse, Verarbeitung und Auswertung von Daten in relationalen Datenbanken.

    Zertifizierung: New Horizons Teilnahmezertifikat

  • Praxisnahe Umsetzung von Data-Science-Lösungen in Azure. Themen sind Modelltraining, Deployment und Monitoring in der Cloud.

    Zertifizierung: Microsoft Azure Data Scientist Associate

  • Schwerpunkt auf Microsoft Fabric und datengetriebene Architekturen. Vermittelt Kompetenzen in Datenintegration, Transformation und Analyse sowie dem Aufbau moderner Datenpipelines.

    Zertifizierung: Microsoft Fabric Data Engineer Associate

  • Einstieg in die Programmierung mit Python und deren Einsatz in der Datenanalyse. Behandelt Syntax, Datenstrukturen und erste Data-Science-Anwendungen.

    Zertifizierungen:
    Introduction to Python
    Python for Data Science

  • EXIN® Agile Scrum Foundation: Vermittelt einen Überblick über agile Arbeitsmodelle mit Fokus auf Scrum, inklusive Rollenverständnis, typischer Abläufe und zentraler Prinzipien.
  • ITIL® 4 Foundation mit Examen: Bietet einen grundlegenden Einstieg in das IT-Service-Management und orientiert sich an anerkannten Best Practices und Standards von ITIL®.
  • PRINCE2® 7 Foundation mit Examen: Thematisiert die zentralen Methoden, Prozesse und Rollen eines strukturierten Projektmanagements nach dem PRINCE2®-Ansatz.
  • Big Data on AWS: Behandelt Basis- und Aufbauwissen rund um Big Data, Machine Learning mit Python sowie den Qualifizierungsweg vom Data Analyst zum Data Scientist.

Einstiegstermin: Flexibler Start jederzeit möglich.
Dauer: 6,25 Monate in Vollzeit, alternativ Teilzeit mit entsprechend verlängerter Dauer.
Durchführung: Online-Live-Unterricht mit betreuter Lernphase und strukturierter Vorbereitung auf die Prüfungen.
Ort: Ortsunabhängige Teilnahme möglich – im Trainingscenter oder im Homeoffice.

Zielgruppe:
Geeignet für Personen mit Interesse an Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und datengetriebenen Anwendungen, die sich im Bereich Data Science und Cloud-Technologien qualifizieren oder weiterentwickeln möchten. Angesprochen sind Berufseinsteigende, Quereinsteigende sowie Fachkräfte aus IT, Technik oder analytisch geprägten Berufsfeldern, die Kompetenzen in Data & AI aufbauen wollen.

Voraussetzung:
Erforderlich sind grundlegende Computerkenntnisse sowie ein allgemeines technisches Verständnis. Erste Erfahrungen mit Daten, Tabellen, Analysen oder Programmierung sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Grundlegende Englischkenntnisse werden empfohlen, da Lernmaterialien und Zertifizierungsprüfungen teilweise in englischer Sprache vorliegen.

Förderung:
Eine Förderung von bis zu 100 % über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters ist möglich. Zusätzlich können Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz für Beschäftigte und Unternehmen genutzt werden.

Wir sind AZAV zertifiziert
Als AZAV-zertifizierter Bildungsträger ist die Weiterbildung praxisnah, arbeitsmarktorientiert und an aktuellen Anforderungen im Bereich Data Science, Cloud und KI ausgerichtet. Der modulare Aufbau ermöglicht eine flexible, nachhaltige Qualifizierung für datengetriebene Berufsbilder.