MLOps Engineering on AWS (MLOE)

 

Kursüberblick

Dieser Kurs baut auf der in der Softwareentwicklung vorherrschenden DevOps-Praxis auf und erweitert sie, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Die Bedeutung von Daten, Modellen und Code für erfolgreiche ML-Bereitstellungen wird vermittelt. Im Kurs wird der Einsatz von Tools, Automatisierung, Prozessen und Teamwork demonstriert, um die Herausforderungen zu bewältigen, die mit Übergaben zwischen Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und dem Betrieb verbunden sind. Die Verwendung von Werkzeugen und Prozessen zur Überwachung und Ergreifung von Maßnahmen wird diskutiert, wenn die Modellvorhersage in der Produktion von vereinbarten Leistungskennzahlen abweicht.

Der Dozent ermutigt die Teilnehmer dieses Kurses, einen MLOps-Aktionsplan für ihre Organisation durch tägliche Reflexion der Unterrichts- und Laborinhalte sowie durch Gespräche mit Kollegen und Dozenten zu erstellen.

Zielgruppe

  • DevOps Engineers
  • ML Engineers
  • Entwickler/Betriebe mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen

Voraussetzungen

Erforderlich:

Zusätzlich Empfohlen:

  • The Elements of Data Science (digitaler Kurs) oder gleichwertige Erfahrung
  • Machine Learning Terminology and Process (digitaler Kurs)

Kursinhalt

  • Module 0: Welcome
  • Module 1: Introduction to MLOps
  • Module 2: MLOps Development
  • Module 3: MLOps Deployment
  • Module 4: Model Monitoring and Operations
  • Module 5: Wrap-up

Preise & Trainingsmethoden

Online Training

Dauer
3 Tage

Preis
  • 1.995,– €

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Classroom Training

Dauer
3 Tage

Preis
  • Deutschland: 1.995,– €
  • Schweiz: CHF 2.390,–

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Kurstermine

Garantietermin:   Kursdurchführung unabhängig von der Teilnehmerzahl garantiert. Ausgenommen sind unvorhersehbare Ereignisse (z.B. Unfall, Krankheit der Trainer), die eine Kursdurchführung unmöglich machen.
Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)   ±1 Stunde

Online Training
Klassenraum-Option: Hamburg
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Berlin
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich, Schweiz
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: München
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich, Schweiz
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich, Schweiz
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Frankfurt
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Hamburg
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
+ Weitere Termine...

Englisch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)   ±1 Stunde

Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ) Garantietermin!
Online Training Zeitzone: Greenwich Mean Time (GMT)
Online Training Zeitzone: British Summer Time (BST)
Online Training Zeitzone: British Summer Time (BST)
Online Training Zeitzone: Greenwich Mean Time (GMT)

3 Stunden Differenz

Online Training
Klassenraum-Option: Dubai, Vereinigte Arabische Emirate
Zeitzone: Gulf Standard Time (GST)

6 Stunden Differenz

Online Training Zeitzone: Eastern Standard Time (EST)
Online Training Zeitzone: Eastern Standard Time (EST)
Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT)
Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT)

7 Stunden Differenz

Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT)
Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT)

9 Stunden Differenz

Online Training Zeitzone: Pacific Daylight Time (PDT)
Online Training Zeitzone: Pacific Daylight Time (PDT)
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutschland

Hamburg
Berlin
München
Frankfurt
Hamburg
Berlin
Frankfurt

Schweiz

Zürich
Zürich
Zürich
Zürich
Zürich
Zürich

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