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DP-800 Develop AI-enabled database solutions
Moderne Softwaresysteme brauchen Datenbanken, die aktiv mitdenken – nicht nur speichern. Wer Datenarchitekturen für AI, automatisierte Prozesse und skalierbare Analysen ausrichtet, schafft die Grundlage für echten digitalen Mehrwert.
Zentrale Themen
- Aufbau intelligenter Datenbankstrukturen mit SQL
- KI-Dienste und Datenmodelle gezielt einbinden
- Skalierbare Datenlösungen auf Azure-Basis umsetzen
- Datenqualität sichern und Abfragen beschleunigen
- Speicher- und Query-Prozesse systematisch optimieren
- Zugriffssicherheit und Berechtigungslogik implementieren
- Daten für AI-Workflows strukturiert bereitstellen
Voraussetzung
Grundlegende SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit relationalen Datenbanksystemen werden vorausgesetzt. Cloud-Vorkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Zielgruppe
Geeignet für Fachkräfte, die Datenbankarchitekturen professionell weiterentwickeln wollen – insbesondere in den Bereichen Cloud, Datenplattformen und KI-Integration.
Das Training schafft technische Handlungssicherheit für Datenprojekte, in denen KI, Cloud und Performance zusammenwirken müssen.
Kursinhalte
Datenbankstrukturen mit SQL planen und aufbauen
- Plattformoptionen für SQL Server kennenlernen und einschätzen
- Tabellen effizient strukturieren und anlegen
- Abfragen durch gezielte Indexierung beschleunigen
- Besondere Tabellentypen sinnvoll einsetzen
- Datenintegrität über Constraints absichern
- JSON-Daten und zugehörige Indizes verwalten
- Tabellen für Skalierbarkeit partitionieren
SQL-Programmierobjekte entwickeln und einsetzen
- Datenbankansichten entwickeln und anwenden
- Stored Procedures aufbauen und nutzen
- Skalare Funktionen definieren
- Tabellenwertfunktionen implementieren
- Trigger gezielt einsetzen
- Den richtigen Einsatzzeitpunkt für jede Option bestimmen
Komplexe T-SQL-Abfragen und -Techniken anwenden
- Abfragen mit Common Table Expressions strukturieren
- Fensterfunktionen für analytische Auswertungen nutzen
- JSON-Daten mithilfe eingebauter Funktionen verarbeiten
- Muster über reguläre Ausdrücke erkennen und abgleichen
- Annähernde Treffer mit Fuzzy-String-Methoden finden
- Graphabfragen für Beziehungsstrukturen einsetzen
- Zeilen mit korrelierten Unterabfragen gegenüberstellen
- Fehler mit TRY...CATCH gezielt abfangen
KI-gestützte Entwicklungstools für SQL einsetzen
- Verfügbare KI-Entwicklungstools für Microsoft SQL-Plattformen kennenlernen
- Sicherheitsauswirkungen beim Einsatz KI-basierter Tools bewerten
- GitHub Copilot und Fabric Copilot aktivieren
- Modell- und MCP-Optionen in GitHub Copilot- oder Fabric Copilot-Sitzungen konfigurieren
- GitHub Copilot-Anweisungsdateien erstellen und anpassen
- Mit MCP-Server-Endpunkten wie Microsoft SQL Server und Fabric Lakehouse verbinden
SQL-Sicherheitskonzepte und Compliance implementieren
- Datenverschlüsselung als Schutzmaßnahme anwenden
- Dynamische Maskierung für sensible Daten einrichten
- Zeilenbasierte Sicherheitsregeln umsetzen
- Zugriffsrechte gezielt steuern und absichern
- Audit-Logging und Protokollierung aufsetzen
- Sicheren KI-Dienstzugang konfigurieren
- Daten-API-Endpunkte wirksam absichern
Datenbankperformance analysieren und verbessern
- Geeignete Datenbankkonfigurationen empfehlen und umsetzen
- Datenintegrität durch Isolationsstufen und Concurrency-Kontrolle sichern
- Abfrageleistung mithilfe von Ausführungsplänen und DMVs analysieren
- Abfragen über Query Store und Performance Insight überwachen und verbessern
- Blockierungen und Deadlocks erkennen und gezielt beheben
CI/CD-Pipelines für SQL-Datenbankprojekte aufbauen
- SQL-Datenbankprojekte erstellen, kompilieren und validieren
- Quellcodeverwaltung einrichten und Referenzdaten pflegen
- Branches, Pull Requests und Konflikte strukturiert verwalten
- Schemaabweichungen erkennen und korrigieren
- Automatisierte CI/CD-Pipelines einrichten
- Teststrategie für Datenbankprojekte konzipieren und umsetzen
SQL mit Azure-Diensten verbinden und bereitstellen
- Konfigurationsdateien für den Data API Builder anlegen
- REST- und GraphQL-Entitäten definieren und einrichten
- Datenbankstrukturen, Prozeduren und Ansichten zugänglich machen
- Deployment-Optionen für den Data API Builder evaluieren
- Azure Monitor-Konfigurationen empfehlen
- Änderungen mit ereignisgesteuerten Mustern verarbeiten
KI-Modelle und Embeddings für SQL-Workloads nutzen
- Modelle für SQL-Workloads auswählen und einschätzen
- Externe KI-Modelle in SQL anlegen und betreiben
- Embedding-Konzepte für SQL-Datenbankszenarien entwickeln
- Einbettungen erzeugen, verwalten und aktuell halten
Intelligente Suche in SQL entwickeln und umsetzen
- Passenden Sucheinstieg für das jeweilige Szenario wählen
- Volltextsuche in SQL einrichten und anwenden
- SQL-Umgebung für Vektorsuchfunktionen vorbereiten
- Abfragemuster für die Vektorsuche implementieren
- Hybride Suche und hybrides Ranking aufbauen
RAG-Architekturen mit SQL entwickeln
- RAG-Anwendungsfälle analysieren und passende Architektur wählen
- Abrufkontext für die Prompt-Erweiterung aufbereiten
- Eingabeaufforderungen mit relevantem Datenbankkontext anreichern
- RAG-Antworten erzeugen und verarbeiten
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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
Welchen Nutzen hat DP-800 im Berufsalltag?
- Das Training vermittelt sofort anwendbares Wissen für moderne Datenbankentwicklung mit KI, Azure-Diensten und automatisierten Datenprozessen.
Welche beruflichen Perspektiven bietet DP-800?
- Besonders gefragt in den Bereichen Data Engineering, Cloud-Architektur, KI-Entwicklung und datenbasierter Softwareentwicklung.
Was macht KI-fähige Datenbanken so bedeutsam?
- Sie ermöglichen schnellere Analysen, höhere Automatisierung und bessere Entscheidungsgrundlagen in datenintensiven Unternehmen.
Welche Kerntechnologien behandelt das Training?
- Schwerpunkte liegen auf Azure SQL, Datenintegration, KI-Modellen sowie intelligenten Datenbankarchitekturen und Suchlösungen.
Welchen Mehrwert bietet DP-800 für Organisationen?
- Sehr relevant – besonders für Unternehmen, die Datenprozesse skalieren und KI wirtschaftlich für bessere Entscheidungen nutzen möchten.
Was lässt sich nach dem Training konkret umsetzen?
- Entwicklung leistungsfähiger, intelligenter Datenlösungen für Berichte, Prognosen und automatisierte Verarbeitungsworkflows.
Warum ist der Zeitpunkt für diese Weiterbildung gut?
- Der Bedarf an Fachkräften mit KI- und Datenplattform-Know-how wächst in nahezu allen Branchen spürbar.
Welche Nachteile entstehen ohne dieses Wissen?
- Veraltete Datenstrukturen, ineffiziente Abläufe und mangelnde KI-Anbindung schwächen die Wettbewerbsfähigkeit langfristig.
Dein persönlicher Weg zur passenden Weiterbildung – wir beraten Dich individuell
Unsere erfahrenen Bildungsberater:innen begleiten Dich von der ersten Frage bis zum Start Deiner Weiterbildung.
