Systemarchitektur für Machine Learning verbindet Datenflüsse, Modelle und produktive Komponenten zu einem tragfähigen Ganzen. Wer hier strukturiert plant, vermeidet späteren Umbau und reduziert Risiken. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine moderner ML-Architekturen.

!Kursinhalt

!1. Bausteine einer ML-Architektur
*Datenquellen und Pipelines
*Trainings- und Servinginfrastruktur
*Beobachtungs- und Steuerungskomponenten

!2. Architekturmuster im Vergleich
*Batch- und Streamingansätze
*Online- und Offline-Inferenz
*Lakehouse- und Warehousebasierte Setups

!3. Schnittstellen und Verantwortlichkeiten
*Trennung zwischen Daten, Modellen und Anwendungen
*Service-Levels je Komponente
*Klare Owner-Strukturen

!4. Skalierung und Weiterentwicklung
*Wachstum mit zusätzlichen Modellen
*Wechsel zwischen Plattformen
*Berücksichtigung von Compliance

!Berufliche Relevanz

*Belastbare Grundlage für skalierende ML-Initiativen
*Reduktion von Architekturschulden
*Profilierung in Architekturdiskussionen