BI Analyse mit Azure KI: Datenmodelle und KI-Dienste

Kursüberblick

In der Weiterbildung "BI Analyse mit Azure KI: Datenmodelle und KI-Dienste" werden die Themen "Datenmodelle" und "KI-Dienste" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Azure AI und Business Intelligence unterschiedliche Anforderungen abdecken. Im Mittelpunkt stehen das Erkennen relevanter Muster, die Prüfung von Aussagen und die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen. Der Transferteil vertieft Azure AI und überführt die Erkenntnisse zu Business Intelligence in eine zusammenhängende Aufgabe. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "BI Analyse mit Azure KI"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure AI und der Anwendungsschwerpunkt Business Intelligence. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, 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 fachliche Einordnung von Azure AI wird durch konkrete Aufgaben zu Business Intelligence ergänzt. Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert: - Grundlagen der Auswertung und Bereitstellung: Der Schwerpunkt "BI Analyse mit Azure KI" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen sowie durch fachliche Fragestellungen, nachvollziehbare Auswertungswege und eine begründete Interpretation von Ergebnissen. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Azure AI einzuordnen ist und welche Rolle Business Intelligence dabei übernimmt. - Datenmodelle: Fachliche Begriffe werden in konsistente Strukturen überführt; Schlüssel, Beziehungen und Nutzungsszenarien werden geprüft. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Azure AI und Business Intelligence im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken. - KI-Dienste: Einsatzmöglichkeiten werden anhand klarer Aufgaben beschrieben; Eingaben, Ausgaben, Grenzen und Kontrollschritte werden gemeinsam betrachtet. - Aufbereitungsschritte: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse. Die Lernaufgaben verbinden Azure AI mit Business Intelligence und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. - Kennzahlen, Muster und Aussagekraft: Ergebnisse werden auf Plausibilität, Vergleichbarkeit und fachliche Bedeutung geprüft und adressatengerecht eingeordnet. - Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Zum Abschluss werden Arbeitsergebni…

Nächste Termine

• 2026-08-30T22:00:00.000Z · 2026-11-22T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
• 2026-08-30T22:00:00.000Z · 2027-02-14T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
• 2026-09-27T22:00:00.000Z · 2026-12-20T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
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