Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal

Die Rolle des Azure Data Engineer steht im Zentrum: Daten aus unterschiedlichen Quellen werden in der Cloud gesammelt, aufbereitet und für Auswertungen bereitgestellt. Behandelt werden Datenarchitekturen, Cloud-Speicher und skalierbare Datenpipelines auf Microsoft Azure, ergänzt um die vergleichbaren Dienste von Amazon Web Services.

Kompetenzziele

Rolle und Aufgabenbereiche im Cloud Data Engineering einordnen
Fachliche und technische Anforderungen an eine Datenarchitektur strukturieren
Cloud-Speicher passend zu Datenmenge und Zugriffsart auswählen
Datenpipelines mit Azure Data Factory planen, aufbauen und steuern
Vergleichbare Abläufe mit AWS Glue nachvollziehen und skalierbar gestalten
Aufbereitete Daten für Power BI bereitstellen und Arbeitsabläufe nachvollziehbar dokumentieren

Themen und Zusammenhänge

Ausgangspunkt ist ein Überblick über die im Data Engineering üblichen Arbeitsprozesse und den Weg von der Analyse über die Planung bis zur Umsetzung. Die Datenarchitektur legt fest, wo Daten in der Cloud liegen und auf welchen Wegen sie zwischen Systemen bewegt werden. Cloud-Speicher nehmen Rohdaten und aufbereitete Bestände auf, Datenpipelines verbinden Quellen und Ziele. Azure Data Factory dient als Werkzeug, um solche Pipelines auf Microsoft Azure aufzubauen und zeitgesteuert auszuführen, AWS Glue übernimmt die entsprechende Aufgabe in der AWS-Umgebung. Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenspiel mit angrenzenden Rollen: Auswertende Fachbereiche greifen über Power BI auf die bereitgestellten Daten zu, was klare Absprachen über Struktur und Aktualität erfordert. Nachvollziehbar dokumentierte Arbeitsabläufe und die schrittweise Weiterentwicklung gewachsener Strukturen und Prozesse runden die Inhalte ab. Die einzelnen Schritte werden in Übungen gefestigt.

Berufliche Perspektiven

Die Kenntnisse im Cloud Data Engineering finden Anwendung in diesen Rollen:

Azure Data Engineer bzw. Cloud-Dateningenieur:in für Datenplattformen
Data Engineer bzw. Dateningenieur:in im Aufbau von Datenpipelines
Cloud Data Specialist bzw. Fachkraft für Datenarchitektur in der Cloud
Data Platform Engineer bzw. Entwickler:in für die Datenbereitstellung in BI-Umgebungen

Allgemeine Informationen

Labels: KW45-3:neue Titel

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: KI-Entwicklungen, KI-Anwendungen
Keywords: Azure Data Engineer
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Die Kosten für den Kurs Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal sind in Vollzeit und in Teilzeit identisch und beinhalten Schulungsunterlagen sowie Softwarelizenzen.

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Internes Trägerzertifikat: Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal
Anrechnung: keine Angabe
Berechtigung: keine Angabe
Zusatzqualifikationen: keine Angabe
Prüfende Stelle: Eine interne Prüfungskommission ist für die Abnahme der Prüfung des Kurses Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal zuständig.

Sonstiges

Zugang: Die Teilnahme am Kurs Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal erfordert lediglich Interesse am Themengebiet. Besondere Vorkenntnisse sind nicht notwendig.
Zielgruppe: Data Engineering als Berufsziel: Der Kurs Cloud Data Engineer mit Zusatzqualifikation Entwickeln generativer KI-Apps im Azure Foundry-Portal richtet sich an alle Personen, die künftig in dem Bereich Data Engineering arbeiten möchten.