KI für Big Data
Von Lakehouse bis LLMOps: Baue Datenplattformen, auf denen KI produktiv läuft.
KI für Big Data
KI in Big Data Umgebungen scheitert selten am Modell, sondern an Datenwegen, Datenqualität, Zugriffskonzepten und fehlender Betriebsfähigkeit. Genau hier setzt dieses Themenfeld an. Du arbeitest an der Schnittstelle aus Data Engineering, Plattformdesign, Analytics und produktiver KI und entwickelst ein Verständnis dafür, wie aus verteilten Datenquellen belastbare Systeme werden.
Du vertiefst, wie Batch- und Streaming-Pipelines zusammenspielen, wie Lakehouse-Ansätze Data Lake, Data Engineering, Real-Time Analytics und BI zusammenführen und wie Apache Spark, Azure Databricks, Azure Synapse, Event Hubs oder serverlose SQL-Pools in tragfähigen Zielbildern eingesetzt werden. Microsoft beschreibt Big Data Architekturen entlang von Ingestion, Verarbeitung und Analyse. Fabric führt Data Movement, Data Science, Real-Time Analytics und Business Intelligence zusätzlich in einer Umgebung zusammen.
Für deinen Lernpfad passen je nach Einstieg und Ziel unter anderem Data Science und Machine Learning - Einführung, Data Mining, Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co., Azure DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure, Azure Data Scientist und passende Power BI Schulungen. Diese Angebote decken Einstieg, Engineering, Analyse und Reporting ab.
Besonders relevant sind derzeit LLMOps, Vektorsuche, RAG, Governance und Sicherheitsmodelle für strukturierte und unstrukturierte Daten. Databricks ordnet GenAI inzwischen mit Unity Catalog, MLflow, Vector Search und LLMOps als integrierten Teil der Datenplattform ein. Parallel dazu wurde Delta Live Tables in Lakeflow Spark Declarative Pipelines umbenannt. Für Unternehmen in Europa wird außerdem die Verzahnung von Architektur und Compliance wichtiger, weil der EU AI Act seit dem 1. August 2024 in Kraft ist und ab dem 2. August 2026 vollständig gilt, mit einzelnen Pflichten schon früher.
KI für Big Data:
Kurse für Signalanalyse
KI-gestützte Signalanalyse (ELINT/SIGINT): Grundkurs
In ELINT/SIGINT ist „KI einsetzen“ nur dann ein Gewinn, wenn die Ergebnisse nachvollziehbar, reproduzierbar und operationalisierbar sind. Dieses Seminar zeigt dir, wie du eine KI-gestützte Signalanalyse so konzipierst, dass sie als verlässlicher Baustein in Analyse- und Lageprozessen funktioniert.
Cloud-Datenmanagement für KI Kurs: Lakes & Warehouses
In vielen Organisationen existieren Data Lake und Data Warehouse nebeneinander, aber KI-Teams kämpfen trotzdem mit widersprüchlichen Zahlen, fehlender Historie oder Daten, die nicht für Training und Inferenz taugen. Dieses Seminar zeigt dir, wie du Cloud-Datenmanagement so organisierst, dass aus Rohdaten verlässliche, sichere und wiederverwendbare Datenprodukte entstehen.
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Data Science & Machine Learning mit Amazon SageMaker
Practical Data Science mit Amazon SageMaker Kurs
Dieses Seminar vermittelt praxisnah, wie Sie mit Amazon SageMaker reale Machine-Learning-Projekte erfolgreich umsetzen und verwertbare Ergebnisse erzielen. Anhand eines konkreten Beispiels – etwa zur Kundenbindung – durchlaufen Sie alle Phasen des Data-Science-Prozesses: von der Datenanalyse über die Modellierung bis zur Bereitstellung.
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Kurse für KI Change Management
Data Engineering Kurs: KI-Pipelines im Einsatz
In produktiven KI-Systemen ist die wichtigste Frage nicht, ob ein Job heute läuft, sondern ob die Datenpipeline über Monate stabil bleibt, Änderungen verkraftet und dabei reproduzierbare Trainingsdaten liefert. In diesem Aufbau-Seminar entwickelst Du genau diese Fähigkeiten.
NoSQL für KI Kurs: Datenmodelle, die skalieren
NoSQL wird in KI-Projekten oft aus einem einzigen Grund eingeführt: Skalierung. In der Praxis geht es aber um mehr: Du brauchst Datenmodelle, die schnelle Retrieval-Abfragen erlauben, inkrementelle Updates sauber verarbeiten und gleichzeitig Governance-Anforderungen erfüllen.
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Seminarberatung für deine KI für Big Data
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine KI für Big Data. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur KI für Big Data
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
KI für Big Data an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wer nach Weiterbildung zu KI für Big Data Architekturen und Technologien sucht, braucht mehr als Wissen über Modelle oder Prompts. Entscheidend ist, wie Daten erfasst, transformiert, gespeichert, bereitgestellt, überwacht und für Analytics oder Machine Learning nutzbar gemacht werden. Genau hier setzen Seminare zu Data Engineering, Lakehouse, Streaming, Data Science, Power BI und Cloud-Architekturen an. Microsoft verortet Big Data Architekturen klar entlang von Ingestion, Processing und Analysis. In Microsoft Fabric rücken Data Movement, Data Science, Real-Time Analytics und Business Intelligence noch enger zusammen, während Real-Time Intelligence auf Daten in Bewegung und Ereignisse in Echtzeit zielt.
Für die Praxis heißt das: Du arbeitest mit Themen wie Apache Spark, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Synapse Pipelines, Stream Analytics, Event Hubs, serverlosen SQL-Pools, HTAP, Delta Lake, Data Lake, Data Warehouse und Reporting. Genau diese Schwerpunkte tauchen auch in der Azure DP-203T00 Schulung auf. Wenn du stärker aus der Datenanalyse kommst, baust du mit Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co. deine Fähigkeiten für Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung aus. Für Analyse und Reporting knüpfen Power BI Weiterbildungen an relationale und nicht relationale Datenquellen an.
Aktuell verschiebt sich der Fokus vieler Datenplattformen in Richtung produktiver KI-Workloads. Databricks beschreibt, wie strukturierte Tabellen, Feature Stores, Vector Search, MLflow und LLMOps zusammenwirken, damit GenAI-Anwendungen nicht isoliert neben der Datenplattform laufen. Vector Search ist dabei für semantische Suche, RAG und Empfehlungssysteme relevant und kann aus Delta-Tabellen gespeist sowie synchron gehalten werden. Gleichzeitig entwickelt sich die Tool-Landschaft weiter: Delta Live Tables heißt inzwischen Lakeflow Spark Declarative Pipelines.
Wenn du dein Profil schrittweise ausbauen willst, starte mit Data Science und Machine Learning - Einführung oder Data Mining, wechsle dann in Data Engineering und ergänze bei Bedarf Azure Data Scientist. Für Unternehmen ist außerdem Governance Pflicht: Der EU AI Act ist seit dem 1. August 2024 in Kraft, einzelne Regeln gelten seit dem 2. Februar 2025, weitere Vorgaben seit dem 2. August 2025 und die volle Anwendbarkeit greift am 2. August 2026. Wer KI auf großen Datenbeständen produktiv nutzen will, muss Architektur, Zugriffskonzepte, Nachvollziehbarkeit und Compliance zusammen denken.
FAQ
Für Data Engineers, Data Scientists, BI-Verantwortliche, Solution Architects, Plattformteams und technische Führungskräfte, die KI nicht als isoliertes Tool, sondern als Teil einer belastbaren Datenplattform aufbauen wollen. Besonders sinnvoll ist es, wenn du Datenpipelines, Analytics, Reporting oder ML produktiv zusammenführen musst.
Das hängt vom Einstieg ab. Für den Python-orientierten Zugang sind grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich. Der Data-Mining-Einstieg ist offen für Einsteiger mit Interesse an Datenanalyse. Fortgeschrittene Azure Data Scientist Inhalte setzen Azure Fundamentals, Data-Science-Grundlagen und Python mit pandas, scikit-learn, matplotlib und seaborn voraus. Im Azure DP-203 Umfeld sind Kenntnisse in Cloud Computing, Kerndatenkonzepten und Erfahrung mit Datenlösungen sinnvoll.
Sehr gefragt sind Lakehouse-Architekturen, Streaming und Real-Time Analytics, Apache Spark, Orchestrierung von Datenpipelines, Vector Search für RAG und semantische Suche sowie LLMOps mit Governance und Monitoring. Dazu kommt, dass Delta Live Tables inzwischen als Lakeflow Spark Declarative Pipelines weitergeführt wird.
Weil große Datenbestände, automatisierte Entscheidungen und GenAI-Workloads ohne klare Zugriffs- und Governance-Regeln schnell zum Risiko werden. Der EU AI Act ist seit dem 1. August 2024 in Kraft und wird am 2. August 2026 vollständig anwendbar, einzelne Pflichten gelten schon vorher. Parallel zeigen Plattformen wie Databricks mit ABAC in Unity Catalog, wie zentral gesteuerte Richtlinien, Tags und feingranulare Zugriffe technisch umgesetzt werden können.