MLOps: ML Platform Engineer
1. Einführung in MLOps und ML Platform Engineering: Definition und Bedeutung von MLOps, Überblick über die Rolle eines ML Platform Engineers, Anwendungsfälle von MLOps in Unternehmen
2. Datenmanagement und -vorbereitung für MLOps: Methoden zur Datenintegration und -bereinigung, Erstellung von Datenpipelines für Machine Learning, Nutzung von Versionskontrolle für Daten
3. Modelle entwickeln und trainieren in MLOps: Auswahl geeigneter ML-Modelle für Geschäftsprobleme, Training von Modellen unter Berücksichtigung von MLOps, Bewertung und Validierung von Modellen
4. Deployment und Monitoring von Modellen: Strategien für das Deployment von ML-Modellen, Überwachung der Modellleistung und -genauigkeit, Fehlerbehebung und Optimierung von Modellen im Einsatz
5. Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) für ML: Implementierung von CI/CD-Pipelines für Machine Learning, Tools und Technologien für CI/CD im MLOps-Umfeld, Best Practices für automatisierte Tests
6. Zusammenarbeit und Kommunikation im MLOps-Team: Rollen und Verantwortlichkeiten im MLOps-Team, Förderung der teaminternen Kommunikation, Strategien zur effektiven Zusammenarbeit
7. Praxisprojekt: Implementierung einer MLOps-Pipeline: Planung und Durchführung eines vollständigen MLOps-Projekts, Erstellung und Implementierung einer MLOps-Pipeline, Präsentation und Feedback zu den Ergebnissen
8. Zukunftstrends in MLOps und ML Platform Engineering: Aktuelle Entwicklungen und Trends in MLOps, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, Innovative Technologien im MLOps-Bereich