Kurs: Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte

Kursbeschreibung

Der Kurs ,,Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte" richtet sich an Fachkräfte, die bereits Grundlagen im Bereich Data Engineering und Machine Learning besitzen und ihr Wissen vertiefen möchten. Teilnehmende lernen fortgeschrittene Konzepte kennen, um komplexe Datenpipelines zu erstellen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und KI-Modelle in produktive Systeme zu integrieren. Ziel ist es, datengetriebene Projekte mit modernen Technologien praxisorientiert umzusetzen.

Zielgruppe
Data Engineers, Data Scientists, IT-Spezialist:innen und Entwickler:innen, die ihre Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Datenverarbeitung erweitern möchten.

Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Solide Kenntnisse in Python, SQL und Cloud-Technologien (Azure) sowie Grundwissen in Datenanalyse sind empfohlen.

Fortgeschrittene Datenpipelines und ML-Workflows

Teilnehmende vertiefen ihr Wissen im Aufbau von Datenpipelines für komplexe ML-Modelle. Praxisbeispiel: Entwicklung einer Pipeline für Kundensegmentierung.

  • Komplexe Datenpipelines aufbauen
  • Integration von ML-Workflows
  • Datenqualität und Skalierbarkeit
  • Praxisbeispiel Kundensegmentierung

Datenmanagement und Big Data - Microsoft DP-203

Es wird vermittelt, wie große Datenmengen in Azure verarbeitet und optimiert werden. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure Data Lake zur Analyse von Sensordaten.

  • Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
  • Big Data Verarbeitung in Azure
  • Datenoptimierung für ML
  • Praxisbeispiel Sensordaten

Einführung und Vertiefung KI - Microsoft AI-900 & AI-102

Die Teilnehmenden lernen grundlegende und erweiterte Konzepte der Künstlichen Intelligenz kennen. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachmodells mit Azure Cognitive Services.

  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
  • Grundlagen und Vertiefung KI
  • Praxisbeispiel Sprachmodell

Advanced AI Practices - CertNexus CAIP

In diesem Modul steht die Anwendung fortgeschrittener KI-Methoden im Vordergrund. Praxisbeispiel: Entwicklung einer Prognose für den Finanzbereich mit CAIP-Methoden.

  • CertNexus CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner
  • Fortgeschrittene KI-Methoden
  • Governance & Compliance
  • Praxisbeispiel Finanzprognose

Python für ML & Data Engineering

Die Teilnehmenden erweitern ihre Kenntnisse in Python für die Anwendung in Machine Learning und Data Engineering Projekten. Praxisbeispiel: Nutzung von Pandas und PyTorch zur Modellentwicklung.

  • Python for Data Science
  • Anwendung von Pandas & NumPy
  • Nutzung von PyTorch für ML
  • Praxisbeispiel Modellentwicklung

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Fazit

Die Weiterbildung ,,Data Engineer - Fortgeschrittene ML-Konzepte" vermittelt praxisnah die Fähigkeiten, um große Datenmengen für Machine Learning vorzubereiten und fortgeschrittene KI-Modelle produktiv einzusetzen. Mit DP-203, AI-900, AI-102, CAIP und Python erwerben die Teilnehmenden ein zukunftsorientiertes Kompetenzprofil im Bereich Data Engineering und Machine Learning.