Kursauszug / Demo-Gliederung
Was dich in diesem Lernpfad erwartet
Viele KI-Jobs verlangen Cloud-Grundlagen, weil Modelle, Datenpipelines und APIs selten nur lokal laufen. Dieser Lernpfad erklärt die wichtigsten Begriffe und Architekturbausteine ohne unnötige Zertifizierungsüberladung.
Kursaufbau als Beispielgliederung
Diese Gliederung zeigt exemplarisch, wie ein sinnvoller Kurs aufgebaut sein kann. Der tatsächliche Kurs kann je nach Anbieter, Niveau und Zielgruppe erweitert werden.
- Modul 1: Cloud-Grundlagen
Compute, Storage, Netzwerk, IAM, Regionen, Kosten und Verantwortlichkeiten. - Modul 2: Daten und APIs
Objektspeicher, Datenbanken, einfache API-Services und Zugriffskonzepte. - Modul 3: KI-Services
Managed ML, LLM-APIs, Embedding-Services, Vektordatenbanken und typische Produktarchitektur. - Modul 4: Sicherheit und Kosten
Zugriff, Secrets, Logging, Budgetgrenzen und Datenschutzanforderungen. - Modul 5: Bewerbungsbezug
Cloud-Kenntnisse im CV realistisch darstellen und mit Projekten oder Zertifikaten belegen.
Praxisbezug
Mini-Projekt für Portfolio und CV
Mini-Projekt: Architekturdiagramm für eine kleine KI-Webanwendung mit Datenquelle, Modell/API, Backend, Speicher und Monitoring.
Wichtig ist, dass am Ende nicht nur ein Zertifikat steht. Für Bewerbungen zählt ein nachvollziehbarer Beleg: Was war das Problem, welche Daten oder Tools wurden genutzt, was ist das Ergebnis und wo liegen die Grenzen?
- Cloud AI Engineer
- AI Solutions Consultant
- Data Platform Engineer
- GenAI Developer