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WeiterbildungHybrid

Integration von Modellen in Anwendungen

Ironhack Germany GmbH · Berlin

Art
Weiterbildung
Abschluss
Zertifikat
Lernform
Hybrid
Dauer
2 Monate
Start
nächster Start: 2026-07-05

Förderung

Dieser Kurs ist förderfähig:

  • BildungsgutscheinBis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).

Über den Kurs

Integration von Modellen in Anwendungen beschäftigt sich gezielt mit dem gesamten Prozess, Data Science, Machine Learning und Deep Learning-Modelle nahtlos in reale Applikationen und bestehende Datenpipelines zu integrieren.

Lerninhalte

<p>Integration von Modellen in Anwendungen beschäftigt sich gezielt mit dem gesamten Prozess, Data Science, Machine Learning und Deep Learning-Modelle nahtlos in reale Applikationen und bestehende Datenpipelines zu integrieren. Im Gegensatz zu allgemeinen Data Science-Kursen steht hier der Transfer von trainierten Machine Learning- und Artificial Intelligence-Modellen in produktive Systeme im Vordergrund. Besonderheiten wie Deployment mit TensorFlow, Scikit-Learn oder Pandas, die Nutzung von Python-Standards und beste technische Schnittstellen (APIs, Microservices) werden praxisnah und anwendungsorientiert behandelt. Schwerpunkt ist der technische Brückenschlag: Sie lernen, wie Datenanalyse, Statistiken oder Predictive Analytics-Lösungen zuverlässig in performante, wartbare Anwendungen übernommen werden. </p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Präzises Verständnis von Data Science, Data Modeling und den wichtigsten Machine Learning-Methoden</li><li> Unterschiedliche Data Science-Ansätze, von Clustering über Klassifikation bis Regression, werden systematisch erklärt</li><li> Wichtige Machine Learning-Frameworks, darunter TensorFlow und Scikit-Learn, sowie ihr Einsatzgebiet</li><li> Bedeutung von Feature Engineering und Aufbau von Data Pipelines für die Modellintegration</li><li> Datenkompetenz für gezielte Auswahl der richtigen Modelltypen in Anwendungsfällen</li><li> Relevanz von Datenvisualisierung, Statistik und Big Data im Kontext der praktischen Einbettung </li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> End-to-End Implementierung von ML-Projekten in Python - von Vorverarbeitung mit Pandas/NumPy bis Deployment</li><li> Integration von Modellen mittels APIs, Microservices und Automatisierungstools in bestehende Systeme</li><li> Umgang mit Schnittstellen zu SQL-Datenbanken, Cloud-Plattformen und Data Pipelines</li><li> Skalierung und Performance-Tuning, Optimierung für große Datenmengen und komplexe Datenstrukturen</li><li> Entwicklung nachhaltiger, wartbarer Datenanalyse- und Predictive Analytics-Lösungen</li><li> Erweiterte Testing-Strategien und Monitoring-Tools für ML-Anwendungen </li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Statistische Verfahren zur Überprüfung von Deep Learning- und Machine Learning-Ergebnissen</li><li> Visualisierung von Modell-Outputs - Datenvisualisierung für Stakeholder</li><li> Dokumentation klassischer Fehler, Biases und Modell-Limitationen für Compliance und Qualität</li><li> Interpretation von Predictions und Abgleich mit Geschäftszielen</li><li> Tools zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung produktiver KI-Lösungen</li><li> Durchführung von Bewertung nach Data Science-Standards </li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Authentische Fallstudien zu NLP, Clustering und Predictive Analytics</li><li> Modellintegration in Endnutzer-Anwendungen mit realen Geschäftsanforderungen</li><li> Bearbeitung von Projekten zu Neural Networks, Data Modeling und Big Data-Prozessen</li><li> Vertiefung wichtiger Data Science-Techniken für unterschiedliche Industrien und Berufe</li></ul>

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Häufige Fragen zu „Integration von Modellen in Anwendungen“

Ist „Integration von Modellen in Anwendungen“ 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 „Integration von Modellen in Anwendungen“?

Die Weiterbildung dauert 2 Monate.

Was kostet „Integration von Modellen in Anwendungen“?

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 „Integration von Modellen in Anwendungen“?

Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.

In welcher Lernform findet „Integration von Modellen in Anwendungen“ statt?

Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.

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