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
Model Deployment Fundamentals richtet sich an alle, die Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence gezielt in produktive Umgebungen überführen möchten.
Lerninhalte
<p>Model Deployment Fundamentals richtet sich an alle, die Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence gezielt in produktive Umgebungen überführen möchten. Im Mittelpunkt steht der komplette Prozess der Modellbereitstellung: Von der ersten Datenanalyse mit Python, Pandas und NumPy über Feature Engineering bis hin zu Data Pipelines, die den Machine Learning-Workflow automatisieren. Besonderen Wert legt dieser Kurs auf das Anbinden und Verwalten von Live-Modellen durch Tools wie TensorFlow, Scikit-Learn und Deep Learning-Frameworks. Neben klassischen Methoden liegt ein Fokus auf anspruchsvollem Modellmanagement, inklusive Containerisierung, API-Anbindung und Monitoring von ML-Services für verlässliche, wartbare Implementierungen. Sie praktizieren Data Science am eigenen Beispiel mit realitätsnahen Use Cases, in denen Datenvisualisierung, Datenmodellierung und Predictive Analytics ineinandergreifen. Dieses Online Training adressiert Einsteiger, Quereinsteiger sowie Berufstätige, die Data Science-Technologien sicher und nachvollziehbar einsetzen wollen, um sowohl Datenkompetenz als auch Tech Skills systematisch zu stärken. </p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Data Science-Grundlagen, zentrale Begriffe und Workflow von Datenanalyse bis Deployment</li><li> Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence</li><li> Bedeutung von Datenvisualisierung, Statistik und Clustering im gesamten Data Science-Prozess</li><li> Relevanz von Big Data-Technologien sowie Anforderungen an zuverlässige Data Pipelines</li><li> Unterschiedliche Wege des Feature Engineering für robuste und präzise Machine Learning-Modelle</li><li> Einsteigerfreundliche Einführung in Neural Networks, Datenmodellierung und typische Use Cases </li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Model Deployment mit Python, Scikit-Learn, TensorFlow, Pandas und NumPy am Beispiel realistischer Daten</li><li> Entwickeln und Versionieren nachhaltiger Machine Learning-Anwendungen inklusive automatisierter Tests</li><li> Implementierung von OnlineAPIs für Modellintegration in Geschäftsprozesse</li><li> Umgang mit Datenströmen im Big Data-Kontext und Optimierung durch Predictive Analytics</li><li> Monitoring, Logging und Wartung von Modellen und Data Pipelines in Cloud-Umgebungen</li><li> Einführung in DevOps-Konzepte für Data Science </li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Analyse, Visualisierung und Validierung von Modellergebnissen mit Datenvisualisierung und Statistik</li><li> Anwendung von Signifikanztests, Konfidenzintervallen und Messmethoden der Datenkompetenz</li><li> Interpretationsstrategien für Modellentscheidungen im Kontext von ExplainableAI</li><li> Umfassende Dokumentation und Reporting für klare Nachvollziehbarkeit</li><li> Erhebung und Bewertung von Bias, Limitationen und Modellrisiken</li><li> Wichtige Compliance-Anforderungen bei Data Science-Projekten </li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Durchführung komplexer Data Science-Projekte: Von NLP über Clustering bis Predictive Analytics</li><li></li></ul>
Bewertungen (0)
Häufige Fragen zu „Model Deployment Fundamentals“
Ist „Model Deployment Fundamentals“ 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 „Model Deployment Fundamentals“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Model Deployment Fundamentals“?
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 „Model Deployment Fundamentals“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Model Deployment Fundamentals“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
Ähnliche Kurse
Programmierung: Microsoft Technology Associate (MTA) Software Development Fundamentals (Dozentengeleitete Teilzeit in Präsenz oder Telelearning)
COMCAVE.COLLEGE GmbH · Dortmund
Programmierung: Microsoft Technology Associate (MTA) Web Development Fundamentals (Dozentengeleitete Teilzeit in Präsenz oder Telelearning)
COMCAVE.COLLEGE GmbH · Dortmund