Kurs: Data Engineer - Fortgeschrittene ML

Kursbeschreibung

Der Kurs ,,Data Engineer - Fortgeschrittene ML" richtet sich an Fachkräfte mit soliden Grundlagen im Data Engineering, die ihre Kenntnisse im Bereich Machine Learning (ML) erweitern möchten. Im Mittelpunkt stehen fortgeschrittene Verfahren zur Datenverarbeitung, der Einsatz von Cloud-Technologien und die produktive Umsetzung von ML-Modellen. Teilnehmende lernen, komplexe Datenpipelines zu entwickeln und KI-Lösungen in Unternehmensprozesse zu integrieren. Ziel ist es, datengetriebene Anwendungen mit modernen Technologien auf ein professionelles Niveau zu heben.

Zielgruppe
Data Engineers, Data Scientists, Entwickler:innen und IT-Spezialist:innen, die bereits Grundkenntnisse im Bereich Datenanalyse und Machine Learning besitzen und diese vertiefen möchten.

Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Kenntnisse in Python, SQL, Cloud-Technologien (Azure) sowie erste Erfahrungen mit Datenanalyse und ML sind empfohlen.

Fortgeschrittene Datenpipelines und ML-Workflows

Die Teilnehmenden lernen, komplexe Datenpipelines aufzubauen, die für den Einsatz von ML-Modellen optimiert sind. Praxisbeispiel: Aufbau einer Pipeline zur Echtzeitanalyse von Sensordaten.

  • Aufbau komplexer Pipelines
  • ML-Workflows in der Praxis
  • Skalierbarkeit und Optimierung
  • Praxisbeispiel Sensordaten

Big Data und Cloud-Verarbeitung - Microsoft DP-203

Es wird vermittelt, wie große Datenmengen in Azure verarbeitet und für ML nutzbar gemacht werden. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure Data Lake für Predictive Maintenance.

  • Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
  • Big Data Verarbeitung
  • Datenintegration in Azure
  • Praxisbeispiel Predictive Maintenance

KI-Grundlagen und Umsetzung - Microsoft AI-900 & AI-102

Die Teilnehmenden vertiefen ihre Kenntnisse über KI-Anwendungen und deren Umsetzung mit Azure. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachmodells mit Cognitive Services.

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

Fortgeschrittene KI-Anwendungen - CertNexus CAIP

Dieses Modul vermittelt vertiefte Methoden der KI und deren Integration in komplexe Projekte. Praxisbeispiel: Finanzprognosen mit fortgeschrittenen ML-Modellen.

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

Python und moderne ML-Frameworks

Die Teilnehmenden erweitern ihre Python-Kenntnisse und lernen den Einsatz moderner Frameworks für ML. Praxisbeispiel: Nutzung von Pandas und PyTorch für ein Klassifikationsmodell.

  • Python for Data Science
  • Nutzung von Pandas & NumPy
  • Einsatz von PyTorch
  • Praxisbeispiel Klassifikationsmodell

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" vermittelt praxisnah die Fähigkeiten, komplexe Datenpipelines und ML-Anwendungen umzusetzen. Mit DP-203, AI-900, AI-102, CAIP und Python erwerben die Teilnehmenden ein zukunftsorientiertes Kompetenzprofil für Data Engineering und maschinelles Lernen.