Die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate bestätigt Kenntnisse in Azure Data Science, Machine Learning und der produktionsnahen Umsetzung von Data-Science-Lösungen auf Microsoft Azure. Im Mittelpunkt steht das Examen DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Es prüft, ob Azure Data Scientists Daten vorbereiten, Experimente durchführen, Modelle trainieren, ML-Pipelines entwickeln, Modelle bereitstellen und Machine-Learning-Lösungen überwachen können.
Für die Vorbereitung empfiehlt sich die Schulung DP-100T01-A: Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure. Der Vorbereitungskurs verbindet Azure Machine Learning, Python, MLflow, Modelltraining, Deployment und Monitoring mit praktischen Übungen. Wenn Du Deine Grundlagen in Microsoft Azure vorab festigen möchtest, ist Microsoft Certified: Azure Fundamentals ein sinnvoller Einstieg. Für Data-Science-Projekte mit Python findest Du zusätzlich passende Trainings in der Kategorie Python Schulungen.
Wichtig: Microsoft hat die Zertifizierung, das zugehörige Examen DP-100 und die Renewal Assessments zur Einstellung angekündigt. Die Zertifizierung kann nach aktuellem Stand nur noch bis zum 1. Juni 2026 neu erworben oder erneuert werden. Wer die Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification noch für Projektanforderungen, Partnernachweise oder den eigenen Kompetenznachweis nutzen möchte, sollte die Vorbereitung entsprechend früh planen.
Vorbereitungskurs
Praxisorientierte Vorbereitung auf Azure Data Science, Azure Machine Learning und das Examen DP-100.
Examen
Das Examen DP-100 ist die Prüfung zur Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Zertifizierung.
Was die Zertifizierung nachweist
Die Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Zertifizierung richtet sich an Fachkräfte, die Machine-Learning-Workloads in Azure entwerfen, implementieren und betreiben. Sie deckt den gesamten Data-Science-Lifecycle ab: Datenaufnahme, Datenvorbereitung, explorative Analysen, Training von Machine-Learning-Modellen, Automatisierung über Pipelines, Deployment sowie Monitoring skalierbarer Lösungen.
Der Nachweis eignet sich besonders für Personen, die bereits mit Data Science Microsoft Technologien arbeiten oder den Wechsel von lokalen Data-Science-Umgebungen zu Azure Machine Learning planen. Relevante Begriffe wie Azure Data Scientist, Data Science Associate, Azure Data Scientist Certification und Microsoft Data Science Certification werden in Projekten häufig für Rollenprofile, Ausschreibungen und Kompetenzmatrizen verwendet.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler, die Machine-Learning-Modelle in Azure entwickeln, trainieren und bereitstellen
- Machine-Learning-Entwicklerinnen und Machine-Learning-Entwickler, die Azure Machine Learning, MLflow und Pipelines produktionsnah einsetzen möchten
- Data Analysts und Data Engineers mit Data-Science-Aufgaben, die ihren Kompetenznachweis im Microsoft Azure Umfeld ausbauen möchten
- AI Engineers und MLOps-Verantwortliche, die Modelle überwachen, Endpunkte betreiben und Trainingsprozesse automatisieren
- IT-Fachkräfte aus B2B- und B2G-Projekten, die eine anerkannte Microsoft Data Scientist Zertifizierung für Ausschreibungen, Rollenprofile oder Partneranforderungen benötigen
- Teams, die Data-Science-Lösungen auf Azure standardisieren und eine strukturierte Vorbereitung auf DP-100 suchen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Microsoft Azure, idealerweise aus der Schulung Microsoft Certified: Azure Fundamentals
- Verständnis für Data-Science-Prozesse, Datenaufbereitung, Modelltraining, Modellbewertung und Auswahl geeigneter Modelle
- Gute Python-Kenntnisse, insbesondere im Umgang mit pandas, scikit-learn, matplotlib und seaborn
- Erfahrung mit Jupyter Notebooks, Experimenten und typischen Data-Science-Workflows
- Grundverständnis für Machine Learning, Klassifikation, Regression, Metriken und Hyperparameter
Kursinhalte der DP-100 Vorbereitung
Die detaillierten Termine, Preise und Buchungsoptionen findest Du direkt bei der DP-100T01-A Schulung. Inhaltlich orientiert sich die Vorbereitung an den Prüfungsanforderungen für Azure Data Scientist Associate und typischen Aufgaben aus realen Data-Science-Projekten.
Azure Machine Learning Arbeitsumgebung
- Aufbau und Einsatz von Azure Machine Learning Workspaces
- Compute-Instanzen, Compute-Cluster und geeignete Trainingsumgebungen
- Verwaltung von Datenbeständen, Datasets und Datenspeichern
- Rollen, Ressourcen und Berechtigungen im Azure-Kontext
Daten vorbereiten und Experimente durchführen
- Datenaufnahme und Datenaufbereitung für Machine-Learning-Workloads
- Explorative Datenanalyse mit Python und Notebooks
- Nachvollziehbare Experimente und Runs in Azure Machine Learning
- Tracking von Parametern, Metriken und Artefakten mit MLflow
Modelle trainieren, bewerten und optimieren
- Training von Machine-Learning-Modellen mit Azure Machine Learning
- Bewertung von Modellen anhand geeigneter Metriken
- Hyperparameter-Tuning und automatisierte Modelloptimierung
- Automated Machine Learning für Klassifikation, Regression und weitere Szenarien
Pipelines, Deployment und Monitoring
- Entwicklung wiederholbarer Machine-Learning-Pipelines
- Bereitstellung von Modellen über Online-Endpunkte und Batch-Endpunkte
- Vorbereitung von Modellen für produktionsnahe Umgebungen
- Überwachung von Modellleistung, Datenqualität und Betriebssignalen
Prüfungsvorbereitung DP-100
- Einordnung der prüfungsrelevanten Themenbereiche
- Typische Aufgabenstellungen rund um Azure Data Science und Machine Learning
- Abgleich von vorhandenen Kenntnissen mit den DP-100 Anforderungen
- Hinweise zur Planung des Examenstermins vor der Einstellung der Zertifizierung
Warum die Vorbereitung bei cmt sinnvoll ist
cmt ist Microsoft Solutions Partner und seit 1998 auf praxisnahe IT- und Management-Schulungen spezialisiert. In der DP-100 Vorbereitung profitierst Du von Trainerinnen und Trainern mit Projekterfahrung, Hands-on-Übungen und einer Lernumgebung, die typische Aufgaben aus Data-Science- und Machine-Learning-Projekten aufgreift.
Gerade bei einer Zertifizierung mit angekündigtem Retirement ist eine strukturierte Vorbereitung wichtig. Die Schulung hilft, Wissenslücken zu identifizieren, Azure Machine Learning sicherer anzuwenden und die verbleibende Zeit bis zum Examen DP-100 gezielt zu nutzen.