Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Basics
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 Automation und Natural Language Processing (NLP) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten.
Lerninhalte
<p>Die Weiterbildung zum Cloud Machine Learning Engineer richtet sich an Personen, die mit Automation und Natural Language Processing (NLP) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Automation und Natural Language Processing (NLP) feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Automation und auf Natural Language Processing (NLP) zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Automation und rund um Natural Language Processing (NLP) systematisch strukturieren lassen.</p><p>Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Automation in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Natural Language Processing (NLP) parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Automation und Natural Language Processing (NLP) explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Automation und im Umgang mit Natural Language Processing (NLP) auf den Gesamtprozess auswirken.</p><p>Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Automation und Natural Language Processing (NLP) gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Automation als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Natural Language Processing (NLP) ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Automation und Natural Language Processing (NLP) in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Automation und Natural Language Processing (NLP) in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.</p><p>Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Automation und Natural Language Processing (NLP) in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Automation gewonnene Erkenntnisse und mit Natural Language Processing (NLP) aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Automation und Natural Language Processing (NLP) 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: vermittelt grundlegende Kenntnisse im Projektmanagement. Die Teilnehmenden lernen zentrale Begriffe, Rollen, Phasen und Methoden kennen, die für die Planung, Durchführung und Kontrolle von Projekten erforderlich sind. Ziel ist ein grundlegendes Verständnis für strukturiertes, zielorientiertes Arbeiten im Projektkontext.</p>
Bewertungen (0)
Häufige Fragen zu „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Basics“
Ist „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Basics“ 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 Projektmanagement, Basics“?
Die Weiterbildung dauert 6 Monate.
Was kostet „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Basics“?
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 Projektmanagement, Basics“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Basics“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
Weitere Kurse von brainymotion
AI Engineer mit Zusatzqualifikation AWS DevOp Associate
brainymotion · München · 6 Monate
AI Engineer mit Zusatzqualifikation Agile Scrum Master
brainymotion · München · 6 Monate