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MLOps Engineer

DataScientest Deutschland , Online-Kurs / Fernlehrgang
Dauer
4 Monate
Durchführungsform
Online-Kurs / Fernlehrgang
Nächster Starttermin
15 Oktober, 2024 (+3 Starttermine)
Webseite des Anbieters
Sprache
Englisch
Förderung möglich
Förderung möglich
Dauer
4 Monate
Durchführungsform
Online-Kurs / Fernlehrgang
Nächster Starttermin
15 Oktober, 2024 (+3 Starttermine)
Webseite des Anbieters
Sprache
Englisch
Förderung möglich
Förderung möglich
Für weitere Informationen stellen Sie gerne eine Informationsanfrage 👍

Beschreibung

DataScientest

MLOps Engineer

Lerne in unserer MLOps Weiterbildung, wie Du Deine KI-Modelle realisieren und anwenden kannst.

Die Ziele des Machine Learning Operators (MLOps)

Das Ziel eines MLOps-Teams ist es, den Einsatz von Machine-Learning-Modellen im Softwaresystem des Unternehmens zu automatisieren. Anders gesagt: Es geht darum, die kompletten Schritte des „ML“-Workflows ohne manuelle Eingriffe zu automatisieren.

Fortgeschrittene Programmierung

Die grundlegenden Tools für eine weiterführende Programmierung erwerben

APIs beherrschen

In der Lage sein, eine API aufzubauen, einzusetzen und zu sichern

Orchestrieren und automatisieren

Lerne, wie man die notwendigen Aufgaben innerhalb von Anwendungen verwaltet, orchestriert und automatisiert.

Verwalten und überwachen

Sicherstellen, überwachen, operationalisieren und verwalten von KI-Modellen, die in der Produktion eingesetzt werden

Möchten Sie mehr über diese Weiterbildung erfahren?

Videopräsentation

Kommende Starttermine

Wählen Sie aus 3 verfügbaren Startterminen

15 Oktober, 2024

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Englisch

5 November, 2024

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Englisch

3 Dezember, 2024

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Englisch

Inhalte / Module

Lerninhalte der MLOps Weiterbildung

Fortgeschrittene Programmierung (40 Std.)

  • Webscraping
  • Linux & Bash
  • Git/Github
  • Unit-Tests

DataOps - Isolation (60 Std.)

  • FastAPI
  • API-Sicherheit
  • Docker
  • Flask & Bootstraps

DataOps - Orchestrierung (60 Std.)

  • Kubernetes
  • Airflow

ModelOps (40 Std.)

  • MLflow
  • Data Acculturation

Aufbau & Organisation

Bootcamp- oder Durchgehende Weiterbildung

Für die Data Scientist-Weiterbildung sind zwei Formate möglich:

Bootcamp-Weiterbildung

  • Bilde Dich schnell durch ein 7-wöchiges Intensivprogramm weiter
  • Dauer : 7 Wochen / Rhythmus : 35 bis 40 Stunden/Woche

Durchgehende Weiterbildung 

  • Dieses flexibles Format ist deinem Beruf angepasst
  • Dauer : 4 Monate / Rhythmus : 8 bis 10 Stunden/Woche (15% feste Kurszeiten 85% freie Gestaltung)

Förderung

100% finanzierbar mit der Bildungsgutschein

Zielgruppe / Voraussetzungen

Voraussetzungen

Unser MLOps Engineer Kurs ist anspruchsvoll und erfordert gute Kenntnisse in Mathematik. Ein 3-jähriger Hochschulabschluss in Mathematik oder ein 5-jähriger Hochschulabschluss in Naturwissenschaften ist wünschenswert. Es ist wichtig, dass Du mit unserem Weiterbildungsteam austauschen kannst, um herauszufinden, ob Dein Projekt für unsere Weiterbildung relevant ist.

Abschlussqualifikation / Zertifikat

Zertifikat von der Sorbonne Universität

Akkreditierung

Certuria AZAV Trägerzulassung

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