Azure KI für Cloud Engineers: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb

Kursüberblick

Die Weiterbildung "Azure KI für Cloud Engineers: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in den Themenbereichen "Cloud-Ressourcen", "Sicherheit" und "Betrieb". Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure AI und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Computing. Der Aufbau folgt typischen Arbeitsschritten von der Anforderungsaufnahme über die technische Umsetzung bis zur Prüfung und Dokumentation der Ergebnisse. Die Übungen behandeln Azure AI in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Cloud Computing an passenden Entscheidungspunkten ein. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Azure KI für Cloud Engineers"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Azure AI als auch Cloud Computing anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus cloudbasierten IT-Umgebungen, 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. Programm Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Azure AI und Cloud Computing unterschiedliche Anforderungen abdecken. Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert: - Cloud-Kontext und Verantwortlichkeiten: Der Schwerpunkt "Azure KI für Cloud Engineers" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Umsetzungsschritte, Werkzeugwahl, Integration und die Prüfung technisch belastbarer Ergebnisse sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. - Cloud-Ressourcen: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Azure AI aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Cloud Computing verknüpft. - Sicherheit: Berechtigungen und Regeln werden so betrachtet, dass Zuständigkeiten, Nachweise und Auswirkungen von Änderungen erkennbar bleiben. - Betrieb: Der Schwerpunkt liegt auf verlässlichen Abläufen, kontrollierten Änderungen und einer dokumentierten Fehlerbearbeitung. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Azure AI reflektiert und mit den Lernzielen zu Cloud Computing abgeglichen. - Technische Arbeitsaufgaben und Werkzeugwahl: Eine konkrete Aufgabe wird in Arbeitsschritte zerlegt, mit passenden Werkzeugen umgesetzt und anhand klarer Akzeptanzkriterien überprüft. - Überwachung und Nachvollziehbarkeit: Meldungen, Kennzahlen und Konfigurationsänderungen werden in einen strukturierten Kontrollprozess eingebunden. Der Transferteil vertieft Azure AI und überführt die Erkenntnisse zu Cloud Computing in eine zusammenhängende Aufgabe.…

Nächste Termine

• 2026-08-09T22:00:00.000Z · 2026-11-01T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
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