Cloud-KI lernen als AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) in deutscher und englischer Sprache
- Virtuelles Klassenzimmer
- 8 Termine verfügbar
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Bildungsgutschein
- 3 bis 6 Monate
- Teilnahme von zu Hause
Geförderte Weiterbildung.
Der Kurs AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) vermittelt Ihnen fundierte KI-Kenntnisse in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf AWS. Durch eine Kombination aus theoretischen Grundlagen und praxisnahen Lab-Trainings direkt in der AWS Cloud erwerben Sie die passenden Fähigkeiten, um ML-Workloads effizient zu gestalten und skalierbare Lösungen umzusetzen.
Kerninhalte des Kurses umfassen u.a. die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, statistische Modellierung sowie AWS Machine Learning Services einschließlich Amazon SageMaker für Modelltraining, Deployment und Verwaltung. Außerdem beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung und Feature Engineering mit AWS Glue und Amazon S3. Zu den Inhalten gehören außerdem die Automatisierung von ML-Workflows mit Pipelines und MLOps-Prinzipien, die Modellbewertung und Optimierung, um Performanz und Genauigkeit zu verbessern sowie die Bereitstellung skalierbarer ML-Anwendungen mit AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien. Sie lernen zudem Sicherheits- und Governance-Richtlinien für ML-Workloads inklusive IAM und Verschlüsselung kennen und beschöftigen sich mit Fehleranalyse, Bias-Erkennung und Modellinterpretation, um vertrauenswürdige KI-Lösungen zu gewährleisten.
Während des Kurses setzen Sie Ihr Wissen durch praxisorientierte Hands-on Labs in der AWS Cloud ein, um reale Szenarien zu simulieren und Machine-Learning-Modelle effektiv zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dadurch werden Sie optimal auf die Zertifizierungsprüfung AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) vorbereitet.
Diese Zertifizierung richtet sich an IT-Fachkräfte, Data Scientists und Softwareentwickler, die ihre Kompetenzen im Bereich Machine Learning vertiefen möchten, um sich für anspruchsvolle Aufgaben in KI-gestützten Anwendungen, Cloud-Architekturen und datengetriebenen Geschäftsprozessen zu qualifizieren. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre Expertise in Machine Learning auszubauen und sich als AWS Machine Learning Engineer für zukunftsweisende Karrierechancen zu positionieren!
Zielgruppe
Zugangsvoraussetzungen
Englischkenntnisse sind mindestens auf dem Niveau B1 nötig, da Teile der Kursinhalte und die Zertifizierungsprüfung in englischer Sprache abgehalten werden. Deutschkenntnisse auf dem Niveau B1 sind empfohlen, um den Lernprozess zu erleichtern.
Perspektive nach der Weiterbildung
Die Nachfrage wächst rasant, da Unternehmen verstärkt auf datengetriebene Entscheidungsprozesse und Automatisierung setzen. Laut aktuellen Marktanalysen sind ML-Experten aufgrund des steigenden Bedarfs an KI-Anwendungen, Big Data und Cloud-Technologien gefragt wie nie zuvor. Insbesondere Unternehmen mit digitalem Geschäftsmodell benötigen qualifizierte Fachkräfte, um Wettbewerbsvorteile durch intelligente Datenanalysen und automatisierte Prozesse zu erzielen.
AWS-Zertifizierungen sind weltweit anerkannt, und Absolventen des MLA-C01-Kurses sind optimal auf den modernen Arbeitsmarkt vorbereitet. Besonders gefragt sind sie in Unternehmen, die AWS-basierte KI- und ML-Anwendungen entwickeln, da die Plattform als Marktführer im Bereich Cloud-gestütztes Machine Learning gilt.
Durch die Kombination aus praxisnaher Ausbildung, fundierten ML-Kenntnissen und AWS-Technologien bieten sich Absolventen des Kurses hervorragende Karrieremöglichkeiten mit langfristigem Wachstumspotenzial in zahlreichen innovativen Branchen. Wer mit Machine Learning und Cloud-Technologien durchstarten möchte, positioniert sich mit dieser Qualifikation optimal für eine zukunftssichere Karriere!
Inhalte
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Statistische Modellierung und Algorithmen
- AWS Machine Learning Services
- AWS SageMaker für Modelltraining und Deployment
- AWS Glue und Amazon S3
- Automatisierung von ML-Workflows
- AWS Lambda, API Gateway und Container-Technologien
- Modellbewertung und Optimierung
- Sicherheitskonzepte und Best Practices in AWS
Abschluss
- Teilnahmebescheinigung TÃœV Rheinland Akademie
Förderung
- Bildungsgutschein
