Ein Experte für KI-gestützte Cloud- und Webentwicklung konzipiert und implementiert datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von Azure-Services. Er entwickelt Python-Skripte zur Datenanalyse und setzt Machine-Learning-Modelle für prädiktive Funktionen ein. Der Spezialist erstellt cloudbasierte Webanwendungen mit modernen Frameworks und integriert KI-Komponenten in bestehende Systeme. Er verbindet Data-Science-Methoden mit Softwareentwicklung, optimiert Cloud-Infrastrukturen und automatisiert Deployments. Zudem überwacht er die Leistung von KI-Modellen und passt diese an veränderte Anforderungen an. Cybersicherheitsaspekte und API-Integration gehören ebenfalls zu seinem Aufgabenbereich.

Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme

• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs

Azure Developer + AI Engineer - Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure

• Azure-Dienste zielgerichtet in KI-Projekte einbinden - Praxisnahe KI-Integration in Cloud-Anwendungen
• Web-Apps, APIs & Functions effizient mit Azure betreiben - Containerisierung mit AKS & DevOps praktisch umsetzen
• Datenplattformen & Ereignissteuerung in Azure-Anwendungen - Skalierbare Datenpipelines und Servicebus-Konzepte realisieren
• Machine Learning Modelle mit Azure entwickeln und bereitstellen - AutoML & Data Science-Prozesse praxisnah anwenden
• Bilder, Sprache und Texte mit KI-APIs analysieren - Entscheidungsunterstützung durch Cognitive Services integrieren
• TensorFlow & PyTorch-Modelle produktiv in Azure einsetzen - Eigene ML-Lösungen skalierbar bereitstellen
• Intelligente Dialogsysteme mit Azure Bot Framework erstellen - NLP-Techniken mit LUIS für User Experience nutzen
• CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps & GitHub Actions gestalten - Infrastruktur automatisieren & gezielt überwachen
• Azure-Umgebungen absichern & Datenschutzrichtlinien umsetzen - Verschlüsselung & API-Schutz praxisnah implementieren
• Ressourcenverbrauch analysieren & optimieren - Budgetsteuerung & Skalierungsregeln anwenden
• IoT, Edge & KI-gestützte Automatisierung in Unternehmen - Responsible AI & ethische Nutzung von Azure-KI
• Vorbereitung auf Microsoft-Zertifikate (AZ-204 & AI-102) - Prüfungssimulation & Kompetenzüberprüfung

Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen

• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation

Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte

• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung

Webentwicklung & Frameworks - Moderne Ansätze für dynamische Webanwendungen

• Web-App-Architekturen & RESTful API Integration
• Moderne UI-Frameworks & barrierefreie Komponenten nach WCAG 2.2
• Backend-Strukturen & API-Routing mit OWASP-Standards
• Datenmodellierung & ESG-konforme Speicherlösungen
• CI/CD-Pipelines & Container-Orchestrierung
• Performance-Optimierung & nachhaltiges Hosting
• State Management & Internationalisierung
• Monitoring, Sicherheit & Zukunftstrends in der Webentwicklung

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