Die Weiterbildung DevOps und Machine Learning: AWS vermittelt technische und methodische Kompetenzen zur Entwicklung, Bereitstellung und Automatisierung von Machine-Learning-Prozessen in AWS-Umgebungen. Die Inhalte werden entlang von ML-Workflows, Cloud-Infrastruktur und DevOps-Prozessen strukturiert aufgebaut.
Machine-Learning-Workflows- Datenquellen und Modellanforderungen fachlich einordnen
- Trainings-, Test- und Validierungsdaten vorbereiten
- Modelle für ausgewählte Anwendungsfälle trainieren
- Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken bewerten
AWS für ML-Anwendungen
- AWS-Dienste für Datenverarbeitung und Modelltraining nutzen
- Speicher-, Rechen- und Netzwerkressourcen einordnen
- Modelle in cloudbasierte Anwendungen integrieren
- Sicherheits- und Zugriffskonzepte berücksichtigen
DevOps und Automatisierung
- Build-, Test- und Deployment-Prozesse strukturieren
- CI/CD-Pipelines für ML-Anwendungen vorbereiten
- Versionierung von Code, Daten und Modellen nachvollziehen
- Automatisierte Abläufe für Training und Bereitstellung umsetzen
Betrieb und Qualitätssicherung
- Modellverhalten und Systemzustände überwachen
- Fehlerquellen in Daten, Code und Infrastruktur analysieren
- Monitoring, Logging und Dokumentation einsetzen
- Optimierungen für stabile ML-Betriebsprozesse ableiten
Die Weiterbildung befähigt zur Entwicklung, Automatisierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Anwendungen in AWS-basierten DevOps-Umgebungen.