Titel: Machine Learning Engineer Data Scientist
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Machine Learning Engineer Data Scientist" richtet sich an alle, die sich für datengetriebene Technologien und KI-Entwicklung auf professionellem Niveau qualifizieren möchten. Teilnehmende lernen, wie maschinelles Lernen, Data Science und KI-Engineering in der Praxis zusammenspielen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung von ML-Modellen in der Microsoft-Azure-Umgebung. Ergänzend werden datenwissenschaftliche Methoden und Geschäftsbezüge vermittelt, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an angehende Machine Learning Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Softwareentwickler:innen sowie IT-Fachkräfte, die in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Datenanalyse tätig werden möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundlagenkenntnisse in Programmierung, Statistik oder Datenbanken sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden Kenntnisse aus den Kursen ,,Introduction to Python" und ,,Azure Data Fundamentals", um sich mit Datenverarbeitung und Cloud-Strukturen vertraut zu machen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Grundlagen von Machine Learning und Data Science
Teilnehmende lernen, wie Machine-Learning-Modelle aufgebaut und trainiert werden. Es werden zentrale Konzepte aus Statistik, Modellierung und Datenanalyse vermittelt.
Praxisbeispiel: Erstellung eines linearen Regressionsmodells zur Vorhersage von Verkaufszahlen.
Kursinhalte:
- Einführung in Machine Learning und KI
- Überblick über Supervised und Unsupervised Learning
- Grundlagen der Datenanalyse und Feature Engineering
- Projektstruktur und Workflows im ML-Bereich
Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul behandelt den gesamten Machine-Learning-Prozess in Azure. Es zeigt, wie Daten vorbereitet, Modelle trainiert und in Produktionsumgebungen integriert werden.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Klassifikationsmodells mit Azure Machine Learning.
Kursinhalte:
- Datentransformation und -aufbereitung
- Modelltraining und Hyperparameteroptimierung
- Deployment von ML-Modellen in Azure
- Monitoring und Wartung von Modellen
Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
In diesem Modul lernen Teilnehmende, KI-Lösungen auf Basis von Azure Cognitive Services zu entwickeln. Es verbindet maschinelles Lernen mit Sprach-, Bild- und Textverarbeitung.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Sentiment-Analyse mit Azure Language Services.
Kursinhalte:
- Überblick über Cognitive Services
- Integration von KI-APIs (Vision, Speech, Language, Decision)
- Entwicklung intelligenter Anwendungen mit Azure
- Sicherheit, Skalierung und Deployment in der Cloud
Modul 4: CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)
Dieses Modul vertieft die Data-Science-Kompetenzen, die zur professionellen Analyse und Interpretation großer Datenmengen erforderlich sind.
Praxisbeispiel: Erstellung eines Prognosemodells auf Basis realer Geschäftsdaten.
Kursinhalte:
- Datenaufbereitung und Visualisierung
- Modelltraining und Evaluierung
- Big-Data-Analytik und Automatisierung
- Ethik und Governance in der Datenwissenschaft
Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Zum Abschluss setzen Teilnehmende ihr Wissen in einem praxisnahen Endprojekt um, das Data Engineering, Machine Learning und KI-Integration kombiniert.
Praxisbeispiel: Aufbau eines End-to-End-ML-Workflows mit automatischem Deployment.
Kursinhalte:
- Projektplanung und Umsetzung mit Azure ML
- Zertifizierungsvorbereitung (DP-100, AI-102, CDSP)
- Präsentation und Dokumentation
- Karrierepfade in Data Science & Machine Learning
6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
7. Fazit
,,Machine Learning Engineer Data Scientist" kombiniert Data-Science-Kompetenzen mit modernem Machine Learning in der Cloud. Teilnehmende lernen, KI-Lösungen end-to-end zu entwickeln - von der Datensammlung über das Modelltraining bis zur Bereitstellung. Damit sind sie optimal vorbereitet für anspruchsvolle Rollen in KI-Entwicklung, Datenanalyse und Engineering.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.