Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric
brainymotion · München
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Die Weiterbildung zum Cloud Machine Learning Engineer richtet sich an Personen, die mit Automatisierung und Large Language Models (LLM) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten.
Lerninhalte
<p>Die Weiterbildung zum Cloud Machine Learning Engineer richtet sich an Personen, die mit Automatisierung und Large Language Models (LLM) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Automatisierung und Large Language Models (LLM) feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Automatisierung und auf Large Language Models (LLM) zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Automatisierung und rund um Large Language Models (LLM) systematisch strukturieren lassen.</p><p>Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Automatisierung in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Large Language Models (LLM) parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Automatisierung und Large Language Models (LLM) explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Automatisierung und im Umgang mit Large Language Models (LLM) auf den Gesamtprozess auswirken.</p><p>Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Automatisierung und Large Language Models (LLM) gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Automatisierung als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Large Language Models (LLM) ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Automatisierung und Large Language Models (LLM) in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Automatisierung und Large Language Models (LLM) in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.</p><p>Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Automatisierung und Large Language Models (LLM) in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Automatisierung gewonnene Erkenntnisse und mit Large Language Models (LLM) aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Automatisierung und Large Language Models (LLM) dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.</p><p>Agenda:<br/>1. Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche<br/>2. Überblick über typische Arbeitsprozesse<br/>3. Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen<br/>4. Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung<br/>5. Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen<br/>6. Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen<br/>7. Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen<br/>8. Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen</p><p>Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric" vermittelt den Teilnehmern die grundlegenden Kenntnisse und Fähigkeiten zur Implementierung von Echtzeitanalysen unter Verwendung von Microsoft Fabric. Die Teilnehmer lernen, wie sie Echtzeitdaten erfassen, verarbeiten und analysieren können, um sofortige und fundierte Entscheidungen zu treffen.</p>
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Häufige Fragen zu „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“
Ist „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Implement Real-Time Analytics with Microsoft Fabric“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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